在 AI 技术从“实验性”走向“企业级落地”的关键阶段，数据工程作为底层支撑的重要性愈发凸显。近日，DZone 发布的《2025 数据工程趋势报告》（Scaling Intelligence with the Modern Data Stack）通过对全球 123 位 IT 专业人士的调研，揭示了当前数据工程领域的核心趋势、技术选型偏好与实践痛点。本文将梳理报告的核心发现，并解读其对数据工程师、架构师及技术管理者的实践价值。
一、报告概览：调研背景与核心基调
DZone 本次调研覆盖了全球范围内的开发者、架构师等 IT 从业者，样本呈现三大特征：
- 角色集中：32%为“开发者/工程师”，10%为“开发团队负责人”，核心受访者均深度参与数据系统构建；
- 技术栈成熟：80%企业使用 Python 生态，50%从业者以 Python 为主要工作语言，Java（22%）位居第二；
- 经验丰富：受访者平均 IT 从业经验达 14.65 年，中位数 13 年，反馈具备较强实践参考性。
报告核心基调明确：企业数据能力正从“技术堆砌”转向“整合优化”——不再盲目追逐新工具，而是聚焦成本控制、性能监控与流程编排，以适配 AI 原生架构、实时分析等新需求。
二、核心发现：数据工程的三大“转向”
1. 存储架构：从“混合分散”转向“云原生主导”
数据存储是本次调研的重点领域，结果显示“云原生”已成为不可逆趋势：
- 云存储占比大幅提升：49%企业主要采用“纯云存储”，较 2024 年的 30%增长 19 个百分点；而混合存储（37%，-11%）、本地私有存储（10%，-10%）占比显著下降；
- 迁移动机务实化：“维持高可用性”（44%）、“降低成本”（39%）、“提升数据可访问性”（34%）是云迁移的三大核心诉求，其中大企业更倾向通过云迁移实现“现代化改造”与“AI 分析支撑”；
- 存储架构分层明显：55%企业使用数据仓库，47%使用数据湖，27%使用湖仓一体（Lakehouse）；大企业（1000+员工）是“湖仓一体”的主要实践者（38%），小企业（<100 人）因规模限制，数据仓库使用率仅 37%（低于整体 55%）。
2. 数据安全：从“工具堆砌”转向“体系化落地”
尽管数据安全的重要性达成共识，但实践呈现“认知与落地脱节”的特点：
- 核心策略集中：62%企业依赖“加密与安全传输”“访问控制与认证”，59%关注“合规性标准”，三者构成安全实践的“铁三角”；
- 实践 Adoption 下降：与 2024 年相比，“灾难恢复”（-22%）、“数据脱敏”（-21%）、“安全编码”（-22%）等实践的使用率显著下滑，推测与“依赖云厂商默认安全能力”“成本压缩”有关；
- 威胁感知聚焦：60%企业最担忧“数据泄露”，50%关注“认证与访问控制失效”，43%警惕“不安全数据处理”，中小企业对“弱加密”的担忧更突出（40%，高于大企业 17%）。
3. 数据管道：从“批量离线”转向“实时 AI 适配”
数据管道是支撑 AI 落地的核心环节，调研显示其正在向“实时化、AI 原生”转型：
- ETL 工作量高企：从业者平均 30%工作时间用于 ETL/ELT，大企业（35%）与小企业（33%）耗时更高，中型企业（20%）因流程成熟度居中；
- 工具选型分化：48%企业仍依赖“手动数据库导入/导出”，33%使用“专业 ETL 工具”（较 2024 年下降 11%）；大企业更偏好专业工具（40%），小企业则依赖“临时批处理脚本”（43%）；
- AI 数据准备待加强：仅 18%从业者“非常自信”于 AI/ML 数据准备最佳实践，39%通过“API 实时供数”支撑生成式 AI，36%使用向量数据库实现 RAG（检索增强生成），但小企业的数据质量实践覆盖率显著低于大企业。
三、专家洞见：来自行业一线的实践指南
报告收录了微软、Netflix、Factorial 等企业专家的深度解读，核心聚焦三大方向：
1. 数据架构的“融合与开放”：湖仓一体+开放表格式
Factorial 工程 VP Miguel Garcia Lorenzo 指出，传统数据湖、仓库的边界正在消失，基于开放表格式（如 Apache Iceberg）的湖仓一体成为主流：
- Iceberg 凭借“引擎中立性”“隐藏分区”“元数据管理”优势，成为多引擎（Trino、Flink、DuckDB）共享数据的统一层；
- 现代架构采用“多引擎策略”：DuckDB 用于嵌入式边缘分析，Trino 用于跨源联邦查询，ClickHouse 用于实时 OLAP，实现“存储与计算解耦”。
2. AI 原生架构的“底层重构”
微软产品经理 Abhishek Gupta 强调，AI 原生架构与传统架构存在本质差异（如下表），需从“数据类型、处理模式、存储选型”全链路重构：
| 维度 | 传统架构 | AI 原生架构 |
|---|---|---|
| 数据类型 | 结构化数据 | 文本、图像等多模态数据 |
| 处理模式 | 批量 ETL | 实时流+批量混合 |
| 延迟要求 | 小时级-天级 | 毫秒级-秒级 |
| 存储核心 | 数据仓库（星型模型） | 数据湖+向量库+特征库 |
| 查询模式 | SQL 分析 | 向量相似性搜索+传统查询 |
3. 实时系统的“DataOps 落地”
Netflix 高级工程师 Tulika Bhatt 分享了实时数据系统的 DataOps 实践：
- schema 版本化：通过 Avro/Protobuf 定义 schema，结合 Apicurio Schema Registry 实现兼容性校验；
- CI/CD 全自动化：将 Flink 作业、配置文件纳入 Git 管理，通过 GitHub Actions 实现“构建-测试-灰度部署”；
- 可观测性体系：聚焦 Kafka 消费延迟、Flink checkpoint 时长等核心指标，通过 Prometheus+Grafana 建立业务告警。
四、报告价值：为不同角色提供行动指南
1. 数据工程师：明确工具与技能优先级
- 工具选型：优先掌握 Python 生态、Apache Iceberg、Kafka/Pulsar 流处理，以及 Prometheus/Grafana 可观测性工具；
- 技能升级：补充向量数据库（Pinecone、Weaviate）、RAG 数据准备、DataOps 自动化等 AI 相关能力。
2. 架构师：把握技术选型的“平衡术”
- 存储层：中小企业可从“云存储+数据仓库”起步，大企业推进“湖仓一体+开放表格式”；
- 安全层：避免“工具堆砌”，聚焦“加密+访问控制+合规”核心，借力云厂商安全能力降低成本；
- 管道层：根据规模选择“专业 ETL 工具（大企业）”或“脚本+轻量工具（中小企业）”，逐步推进自动化。
3. 技术管理者：平衡“创新与成本”
- 资源倾斜：向“实时数据管道”“AI 数据质量”等核心环节倾斜预算，优先解决“数据可用性”问题；
- 团队协同：建立“数据工程师+数据科学家+ML 工程师”跨职能团队，通过 Feature Store、数据目录实现协作效率提升。
五、总结：数据工程的未来三大关键词
- 云原生深化：纯云存储将持续替代混合/本地存储，云厂商的“Serverless+托管服务”成为中小企业首选；
- AI 驱动重构：向量数据库、实时流处理、开放表格式成为 AI 原生架构的“基础设施”，数据工程与 AI 工程的边界进一步模糊；
- DataOps 常态化：实时系统的“自动化部署、可观测性、版本控制”将成为标配，推动数据工程从“手工运维”转向“工程化交付”。
如需深入探索，可参考报告附录的“解决方案目录”——涵盖 DataStax Astra DB（AI 原生 NoSQL）、Langflow（LLM 可视化构建）、Apache Kafka（流处理）等 100+工具的选型指南，为实践落地提供直接参考。
附：报告核心内容脑图大纲
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