北京
加拿大最大的铁路网络之一横跨约2万英里（约3.2万公里）路线，延伸至美国境内，每年支撑超过2500亿加元的货物运输。对于如此规模的组织而言，现代化改造一个数十年的数据资产体系，从来都不是一张表一张表地逐个处理那么简单。 面对数百条在途数据管道、日益增长的实时分析和AI需求，以及深植于遗留系统中的机构知识，该公司需要一种能够规模化推进现代化进程的方案——而不是让手动开发的工作量同步膨胀。 借助Databricks Genie Code、Unity Catalog、自定义Agent Skills以及基于Databricks Apps构建的Streamlit应用，该团队将管道开发本身变成了一座可重复的"工厂"。如今，一段简短的YAML提示词即可生成可直接投产的摄取代码，这些代码以实时目录元数据为基础，默认遵循企业规范，涵盖表定义、历史加载逻辑、流式摄取逻辑、增量合并逻辑以及自动化测试。 最终成果是：新表摄取自动化率超过90%，管道交付周期从数天压缩至分钟级，现代化项目得以随业务扩展而扩展，而不再受限于开发人员的带宽。 与许多大型企业一样，该公司在过去数十年间，基于主机系统、传统数据仓库、企业ETL平台和专用设备构建了其分析资产体系。在公司向现代湖仓架构迁移的过程中，挑战远不止迁移本身：团队需要在保留大型遗留资产中关键业务逻辑的同时，简化和标准化管道构建方式。 在实现自动化之前，为单张表构建一条管道需要数天时间。团队必须检查源模式、在源到目标映射表中定义业务逻辑、构建历史加载和流式摄取逻辑、编写增量合并管道、实现下游转换，并逐行手工梳理关键业务规则。如今，这一整套流程被封装为可复用的自动化工厂，让数据工程师得以将精力聚焦于更高价值的业务创新，而非重复性的管道搭建工作。
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