本篇文章From ETL to ELT to EAI: How AI is Reshaping Data Processing | by Amįń | Aug, 2025 | Medium的技术亮点在于介绍了EAI（Extract, AI-process, Integrate）如何利用AI智能化数据处理，替代传统的ETL和ELT方法，特别是在处理复杂和非结构化数据时的优势。文章展示了AI如何理解上下文和意图，自动适应新模式，简化数据处理流程。
该方法适用于需要灵活处理多样化数据的场景，如客户反馈分析、社交媒体数据整合等，能够快速响应数据变化，并提高数据处理效率。
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六个月前，我在一次项目回顾中目睹了一个数据团队的理念转变。
他们花了数周时间构建 ETL 流水线，以清理用于 AI 聊天机器人的客户支持数据。这涉及到复杂的转换、僵化的模式以及无数的边缘情况。随后，他们的机器学习工程师问道：“如果我们直接将原始数据输入到大型语言模型（LLM）中，让它自己找出重要信息，会怎么样？”
那一刻，我所观察到的行业趋势变得清晰起来：AI 不仅仅是在消费我们的数据——它正在从根本上改变我们处理数据的方式。
我们正在见证 EAI（提取、AI 处理、集成） 的兴起，它与传统 ETL 的区别，就像 ELT 与 ETL 的区别一样显著。
1 演进：ETL → ELT → EAI
1.1 ETL 时代：僵化但可靠
当计算成本高昂且数据可预测时，提取、转换、加载（Extract, Transform, Load） 占据主导地位。
# ETL thinking
def etl_pipeline():
raw_data = extract_from_database()
cleaned_data = apply_business_rules(raw_data)
structured_data = normalize_schema(cleaned_data)
load_to_warehouse(structured_data)
适用场景： 结构化数据、明确的规则、一致的模式 失败场景： 数据变得混乱、模式发生变化、边缘情况增多
1.2 ELT 革命：先存储，后转换
当云存储变得廉价时，提取、加载、转换（Extract, Load, Transform） 应运而生。
# ELT thinking
def elt_pipeline():
raw_data = extract_from_source()
load_to_data_lake(raw_data, preserve_original=True)
for use_case in ["analytics", "ml", "reporting"]:
transformed_data = transform_for_use_case(raw_data, use_case)
save_to_mart(transformed_data, use_case)
优点： 保留原始数据、灵活的转换、更快的上手速度 仍受限于： 手动规则编写、非结构化数据的脆弱性
1.3 EAI：让 AI 处理复杂性
提取、AI 处理、集成（Extract, AI-process, Integrate） 利用 AI 实现智能数据理解。
# EAI thinking
def eai_pipeline():
raw_data = extract_from_anywhere()
ai_insights = ai_model.process(
data=raw_data,
task="extract_customer_sentiment_and_issues"
)
integrate_with_existing_systems(ai_insights)
2 EAI 为何现在兴起
AI 可以处理 ETL 无法处理的问题：
- 理解上下文和意图
- 优雅地处理格式变体
- 自动适应新模式
真实案例：
def parse_feedback_etl(text):
if "disappointed" in text.lower():
return "negative"
elif "love" in text.lower():
return "positive"
# EAI simplicity: AI understands meaning
def parse_feedback_eai(text):
return llm.analyze(text, task="sentiment_and_issues")
大型语言模型（LLM）擅长：
- 从非结构化文本中提取实体
- 语义分类和归类
- 跨文档综合和摘要
- 多语言处理
- 跨记录的上下文维护
2.1 EAI 实施模式
2.1.1 模式 1：AI 优先的富集
用 AI 洞察取代僵化的规则：
def enrich_customer_record(record):
enriched = record.copy()
if record.get('support_tickets'):
enriched['sentiment_trend'] = ai_model.analyze_sentiment_over_time(
record['support_tickets']
)
enriched['main_issues'] = ai_model.extract_issues(
record['support_tickets']
)
return enriched
模式 2：语义集成
使用 AI 连接跨系统的相关数据：
def semantic_data_integration():
crm_data = extract_from_crm()
support_data = extract_from_zendesk()
social_data = extract_from_social()
return ai_integration_model.merge_records(
sources=[crm_data, support_data, social_data],
strategy="semantic_similarity"
)
模式 3：智能模式演进
让 AI 适应模式变化：
def handle_new_data_format(new_data, existing_schema):
mapping = schema_ai.generate_mapping(
source=new_data.schema,
target=existing_schema
)
return apply_mapping(new_data, mapping)
3 重要的 EAI 工具
3.1 AI 处理
开源：
- LangChain — LLM 应用框架
- spaCy — 工业级自然语言处理
- Hugging Face — 预训练模型
托管服务：
- OpenAI API — GPT 模型
- AWS Bedrock — 基础模型
- Google Vertex AI — 自定义模型
3.2 编排与存储
工作流管理：
- Apache Airflow — 工作流编排
- Prefect — 现代工作流
- Dagster — 专注于机器学习的编排
AI 原生存储：
4 实施策略
4.1 第 1 个月：从简单开始
- 用 AI 处理取代一个复杂的 ETL 转换
- 专注于客户反馈或文档分类
- 衡量与传统规则相比的准确性
4.2 第 2-3 个月：扩展核心流程
- 将 AI 添加到数据质量检查中
- 实施语义数据匹配
- 构建 AI 驱动的数据目录
4.3 第 4 个月及以后：完整的 EAI 架构
- AI 驱动的数据治理
- 自动流水线适应
- 跨系统的语义数据集成
5 经济效益
EAI 降低：
- 自定义转换代码维护（60-80%）
- 新数据源的生产时间（数周 vs 数月）
- 流水线维护开销（40-50%）
EAI 增加：
- AI 处理成本（需密切监控）
- 计算需求
- 模型训练/微调费用
6 需要注意的挑战
技术方面：
- AI 输出需要验证和监控
- 与现有系统的集成复杂性
- 模型版本控制和部署管理
组织方面：
- 数据工程师需要具备 AI/ML 素养
- 需要不同的调试方法
- AI 决策的治理
7 这对数据工程师意味着什么
所需新技能：
- 数据任务的提示工程
- AI 模型评估和监控
- 混合架构设计（传统 + AI）
职业机会：
- AI 数据流水线工程师
- 语义数据架构师
- 智能数据平台开发人员
总结
我们不是要取代 ETL/ELT——我们正在将 EAI 添加为一种强大的工具，用于处理传统方法难以应对的复杂性。
引领这一转型的公司：
- 使用 AI 进行非结构化数据处理
- 构建随新数据演进的自适应系统
- 将价值实现时间从数月缩短到数周
- 创建提供洞察而不仅仅是处理过的数据产品
对于数据工程师来说，这是自云计算以来最重要的演变。 我们正在从编写僵化规则转向编排能够理解数据含义和上下文的智能系统。