🎯 情报来源：Artificial intelligence – MIT Technology Review
MIT Technology Review Insights最新调研显示，数据工程师在企业AI战略中的核心地位日益凸显。对400名资深数据和技术高管的调查发现，72%的技术领导者认为数据工程师是企业不可或缺的角色，在AI成熟度最高的大型企业中这一比例高达86%。过去两年间，数据工程师每日投入AI项目的时间占比从2023年的19%激增至2025年的37%，预计两年内将达61%。
随着AI模型复杂度提升，数据工程师面临非结构化数据管理和实时管道处理的新挑战。77%受访者表示其工作量持续增加，金融和制造业高管对此感受尤为强烈。数据工程师的工作重心正从传统数据管理向AI专项任务快速转移。
💡 核心要点
- 战略地位：72%技术领袖认定数据工程师是企业核心，大型企业认可度达86%
- 时间分配：AI项目时间占比两年间翻倍（19%→37%），预计两年内达61%
- 行业差异：金融服务和制造业对数据工程师依赖度最高
- 工作负荷：77%受访者报告数据工程师工作量持续加重
- 技术转型：工作重心从传统数据管理转向AI专项（非结构化数据处理占比提升）
📌 情报分析
技术价值：高
数据工程师在AI模型训练中的数据处理技术（如实时管道构建）直接影响模型效果，非结构化数据处理能力成为新门槛。
商业价值：极高
86%头部企业将数据工程师视为战略资产，其工作效率与AI项目ROI直接相关，金融和制造业已形成明确价值认知。
趋势预测：高
61%的时间占比预期显示AI专项需求将持续爆发，数据工程岗位可能细化为传统数据管理与AI数据架构双轨道。