Data Engineering After AI

По мере того как AI автоматизирует задачи дата-инжиниринга - генерацию пайплайнов, трансформации и вывод схем, сама роль инженера смещается от перемещения данных к определению и управлению их смыслом.

Традиционные ETL-архитектуры были сфокусированы именно на движении данных и часто зашивали бизнес-логику прямо в пайплайны, из-за чего интерпретационный контекст постепенно размывался по мере прохождения данных через цепочку преобразований.
В качестве альтернативы можно рассматривать подход ECL (Extract, Contextualize, Link), который закрывает этот разрыв за счёт трёх этапов: извлечение надёжных данных из источников, обогащение их контекстом и бизнес-определениями, а затем связывание сущностей между системами, чтобы сохранить целостность и согласованность.

@tldr_data