数据工程因AI和复杂性重塑。工程师将与AI协作，成为业务伙伴，拥抱开放格式，元数据成核心，数据是竞争优势。
译自：From ETL to Autonomy: Data Engineering in 2026
作者：Chris Child
数据工程正在被重塑。这门曾以构建和维护数据管道为核心的学科，正演变为一个更具战略性的角色，工程师们在其中架构系统、验证AI生成的代码，并在业务决策中扮演更重要的角色。
有两种力量正在推动这一变革：数据日益增长的复杂性和AI的逐步成熟。数据工程师不能仅仅通过编写更多代码来实现规模化。他们需要以不同的方式工作，这意味着拥抱自动化、承担更高层次的职责，并重新思考支撑其数据架构的基础设施。
以下是关于数据工程在2026年如何演变以满足这些需求的五项预测。
数据工程师将关键任务分流给AI代理
即将到来的一年将是数据工程师从构建者转向战略家的转折点，他们将准备把关键任务移交给AI代理。这意味着AI将从工具转变为副驾驶，为自主数据管道的新时代奠定基础。
尽管2025年是为AI准备数据的一年，但明年工程师们将不再仅仅编写SQL，而是成为监督和验证AI生成代码的架构师。随着数据量和管道复杂性持续超过团队增长速度，唯一的出路将是拥抱自动化。这将为第三阶段铺平道路，届时自主代理将管理和编排管道，使工程师能够专注于业务成果和创新。
明年对数据工程师来说是重要的一年，因为他们将为代理式AI奠定基础，并释放显著的生产力提升。
数据工程师成为业务决策伙伴
AI模型的优劣取决于它们所训练的数据，这证实了数据是企业最有价值的资产。企业需要实时访问高质量数据才能取得成功，并且他们越来越依赖数据工程师来提供这些。事实上，72%的高管同意数据工程师对其业务成功至关重要。
这一转变提升了数据工程师的角色，我们将看到更多的业务决策会纳入数据工程师的视角。同样，数据工程师也将被期望理解他们所解决问题背后的业务背景，包括更广泛的业务影响和客户需求。成功的组织将是那些将数据工程师视为重要业务伙伴，将其专业知识整合到关键对话中，以确保数据驱动成功的组织。
团队拥抱开放数据格式以确保AI的未来适应性
尽管工程师们长期以来因其灵活性和互操作性而偏爱开放格式，但业务领导者一直持谨慎态度，担心其复杂性和企业适用性。这种观念正在转变，2026年将是团队和高管层将开放格式作为AI基础的一年。
像Apache Iceberg这样的开放标准对于简化数据架构、消除供应商锁定以及使一份数据能够驱动多个引擎至关重要。开放格式还有助于组织降低成本、加快速度并保持对其数据策略的控制。
在快速发展的AI领域，领导者将认识到开放格式能够支持企业在竞争中取胜所需的适应性和创新速度。
元数据成为数据领导力的战场
2026年，元数据层将成为现代数据架构的关键控制平面。随着Apache Iceberg等开放表格式的广泛采用以及开源目录的持续成熟，将元数据从存储和计算中抽象出来已不仅可能，而且至关重要。
数据领导力不再是构建最大的数据湖仓，而是关于统一碎片化数据系统中的治理、发现和访问。元数据层将是信任、透明度和敏捷性成败的关键，开放标准将提供决定性的优势。2026年，这一架构转变将区分市场领导者和落后者。
数据成为AI更强大的护城河
随着AI模型能力趋同，应用开发日益普及，企业的差异化优势将在于其独特专有数据的质量和可访问性。这使得数据工程师处于竞争策略的核心。
2026年，组织将认识到其数据工程团队是构建竞争护城河的关键。这意味着工程师必须超越数据管道的思维，开始为数据优势进行架构设计，实施强大的数据血缘，构建使专有数据集更易于发现的目录，并创建在保护数据同时允许创新的治理框架。那些授权其数据工程团队专注于这些要务的组织，将创造难以复制的优势。
超越数据管道
2026年的数据工程将与几年前截然不同。工程师们正从战术执行转向系统监督，从编写每一行代码转向验证AI生成的数据管道。元数据层已成为数据领导力的关键战场，开放格式正在成为认真对待AI的企业标准。
获胜者将是那些及早认识到这一转变的组织。数据工程师不再仅仅是技术资源——他们是业务伙伴，其决策直接影响竞争优势。对企业而言，问题不在于是否拥抱这一演变。而在于它们是否准备好授权其数据工程团队来引领它。
