随着企业寻求提高生产力和增强客户体验的方法，生成式人工智能预计将在未来十年在每个行业留下印记。对于数据工程，已经有相当多的用例正在由领先的公司进行测试，目的是减少工程师需要做的手工工作量并协助他们进行代码构建。
以下是生成式人工智能可以帮助数据工程师的一些用例。
数据清理和准备
数据有多种格式，成功的数据主导项目的关键因素之一是确保数据高质量且可由终端平台或算法读取。对于数据工程师来说，有一些工具可用于重新格式化和清理数据，但由于数据不完整或格式不受支持，这些工具可能会陷入处理阶段。
借助生成式人工智能的自然语言处理功能，数据工程师将能够要求对一批数据进行特定的清理或准备，避免一批数据因不兼容而被废弃的问题。
代码转换
在迁移或现代化项目期间，编程语言或平台的转变可能需要完整的代码转换。这是一个非常耗时的过程，因为编码语言之间的一对一更改并不总是可用，程序员需要能够识别正确的替代品。
由于像ChatGPT这样的生成式AI工具已经接受过海量数据的训练，它被认为是程序员的天然助手，因为它能够参考文档、经过测试的代码和论坛来找到多种编程语言之间的最佳转换。
生成代码
与代码转换类似，由于生成式人工智能工具已经过现有代码库和最佳实践的培训，数据工程师可以使用它们来生成与已添加内容一致的新代码。这些工具还可以分析现有代码并提供减少重复或样板代码数量的建议。
除此之外，数据工程师还可以使用这些系统来设计和实现数据管道，为工程师提供更多时间来分析数据质量和应用性能。
测试
生成式人工智能可以以各种形式部署来测试性能和安全性。它可以生成适合所交付的应用程序或服务的配置文件的测试用例，包括数据工程团队可能没有想到的边缘用例。
创建可视化
已经有一些程序可以获取数据并将其可视化，但借助生成式人工智能，数据工程师可以要求进行更多利基更改并测试数据在各种场景中的外观。通过将双手从方向盘上解放出来，数据工程师可以尝试更多类型的可视化，以找到有效的可视化。
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