随着新的、广泛的 AI 用例的出现，数据平台的未来

快速阅读: 据《硅角度》称，dbt Labs创始人兼CEO汉迪称，云端数据转换存在重要空白，其工具填补这一空缺。他强调数据工程与AI结合的重要性及开源文化的价值。这是Tech Innovation CUBEd Awards 2025系列访谈之一。

在过去十三年里，云技术极大改变了数据工程和管理的方式。Amazon Redshift、Snowflake Inc. 和 BigQuery 重新定义了行业，但一个重要的空白依然存在——如何高效地在云端进行数据转换。dbt Labs Inc. 创建了一种基于跨云结构化查询语言的转换工具，填补了这一空白，并将软件工程的最佳实践（如持续集成、持续交付和Git）融入数据工作流程中。“数据转换生态系统的显著缺口非常明显，”dbt Labs 的创始人兼首席执行官特里斯坦·汉迪（图片中可见）说道，“没有基于云计算的解决方案。我认为如果你谈论创新，创新不仅仅局限于我们日常处理的那些细节问题，还包括如何将核心创新延伸到满足客户需求，并在他们的环境中实现其价值。”

汉迪在接受硅峰媒体直播工作室 theCUBE 的独家采访时，与 theCUBE 的约翰·弗瑞尔展开了对话，这是 Tech Innovation CUBEd Awards 2025 系列访谈之一。他们讨论了数据平台的未来发展，涉及数据工程的改进以及开放标准的广泛应用。

数据平台和数据工程的同步演进

数据工程已经发展到了与平台工程和站点可靠性工程同等重要的地位。生成式人工智能正在加速这一变革，因为 AI 系统依赖于结构良好且集成的数据。汉迪指出，无法有效组织和管理数据的组织将难以充分挖掘人工智能的潜力。“我们看到越来越多的数据被迁移，越来越多的数据产品基于这些数据构建，这推动了当前的 AI 时代，”他说，“我们还有很长的路要走，但我认为我们在将结构化数据输入 AI 系统方面比以往任何时候都做得更好。”

除了技术层面，企业文化也在促进创新方面发挥了重要作用。汉迪表示，dbt Labs 坚持“我们贡献于知识循环”的理念，强调开源贡献和社区驱动开发。这种开放与协作的文化承诺让 dbt Labs 在行业内独树一帜。“下一阶段的数据不会仅仅由向云的迁移来定义，”汉迪说，“我认为它将来自两个趋势。一个是标准，另一个是 AI。我们将所有数据置于特定格式和引擎中，他们为此收取访问费用。而第一次，这种情况发生了变化。[首席数据官]希望了解有关 Iceberg 和 OpenTable 标准的战略。”

与随着创造它们的公司消亡而消失的专有解决方案不同，开源软件和知识共享确保有价值的观点得以延续并惠及后世。汉迪表示，这种开放与协作的文化承诺使 dbt Labs 脱颖而出。

以下是完整视频采访，这是硅峰和 theCUBE 研究对 Tech Innovation CUBEd Awards 2025 系列访谈之一：

照片来源：硅峰

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