隨著企業(yè)尋求提高生產(chǎn)力和增強客戶體驗的方法，生成式人工智能預計將在未來十年在每個行業(yè)留下印記。對于數(shù)據(jù)工程，已經(jīng)有相當多的用例正在由領先的公司進行測試，目的是減少工程師需要做的手工工作量并協(xié)助他們進行代碼構建。
以下是生成式人工智能可以幫助數(shù)據(jù)工程師的一些用例。
數(shù)據(jù)清理和準備
數(shù)據(jù)有多種格式，成功的數(shù)據(jù)主導項目的關鍵因素之一是確保數(shù)據(jù)高質(zhì)量且可由終端平臺或算法讀取。對于數(shù)據(jù)工程師來說，有一些工具可用于重新格式化和清理數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)不完整或格式不受支持，這些工具可能會陷入處理階段。
借助生成式人工智能的自然語言處理功能，數(shù)據(jù)工程師將能夠要求對一批數(shù)據(jù)進行特定的清理或準備，避免一批數(shù)據(jù)因不兼容而被廢棄的問題。
代碼轉(zhuǎn)換
在遷移或現(xiàn)代化項目期間，編程語言或平臺的轉(zhuǎn)變可能需要完整的代碼轉(zhuǎn)換。這是一個非常耗時的過程，因為編碼語言之間的一對一更改并不總是可用，程序員需要能夠識別正確的替代品。
由于像ChatGPT這樣的生成式AI工具已經(jīng)接受過海量數(shù)據(jù)的訓練，它被認為是程序員的天然助手，因為它能夠參考文檔、經(jīng)過測試的代碼和論壇來找到多種編程語言之間的最佳轉(zhuǎn)換。
生成代碼
與代碼轉(zhuǎn)換類似，由于生成式人工智能工具已經(jīng)過現(xiàn)有代碼庫和最佳實踐的培訓，數(shù)據(jù)工程師可以使用它們來生成與已添加內(nèi)容一致的新代碼。這些工具還可以分析現(xiàn)有代碼并提供減少重復或樣板代碼數(shù)量的建議。
除此之外，數(shù)據(jù)工程師還可以使用這些系統(tǒng)來設計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)管道，為工程師提供更多時間來分析數(shù)據(jù)質(zhì)量和應用性能。
測試
生成式人工智能可以以各種形式部署來測試性能和安全性。它可以生成適合所交付的應用程序或服務的配置文件的測試用例，包括數(shù)據(jù)工程團隊可能沒有想到的邊緣用例。
創(chuàng)建可視化
已經(jīng)有一些程序可以獲取數(shù)據(jù)并將其可視化，但借助生成式人工智能，數(shù)據(jù)工程師可以要求進行更多利基更改并測試數(shù)據(jù)在各種場景中的外觀。通過將雙手從方向盤上解放出來，數(shù)據(jù)工程師可以嘗試更多類型的可視化，以找到有效的可視化。
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