主要观点：数据是包括 AI/ML 在内的智能解决方案的关键驱动因素，其质量直接影响 AI/ML 模型的准确性和质量，需通过数据编排解决方案实现数据的可靠流动和提取洞察。
关键信息：

• 数据编排是按特定用例需求驱动执行的相关任务集合，可表示为有向无环图（DAG）。
• 数据编排与数据管道不同，前者跨越多个组件，执行流由执行状态决定。
• 良好的数据编排设计应具备响应触发、模块化可组合、可部分或整体扩展执行、串行和并行执行任务、重试机制、可靠重启能力、事务性执行和可审计系统操作等特性。
• 趋势实践包括利用对象存储替代数据库、尝试文件格式（如 Parquet）、在流中优先处理数据而非元数据。
  重要细节：
• 训练 AI/ML 模型的数据集源于多源并经多阶段处理。
• 数据编排器可调用其他编排器扩展功能，需跟踪执行谱系。
• 触发执行的方式多样，包括 API 端点、CLI 命令等。
• 不同类型的文件格式在数据存储和检索效率上有差异，Parquet 更具优势。
• 在流处理中优先处理数据可避免瓶颈和内存问题。
• 生产级企业合规 AI/ML 系统需高度可扩展和高弹性的数据系统。