데이터 엔지니어링 분야에서 AI/ML의 관련성에 대해 한 단락을 작성하십시오.
데이터 파이프라인 자동화, 자동화된 이상 징후 탐색 프레임워크, 자동화된 데이터 품질 개선, 테이블 관계 탐색(기본 키/외래 키 관계 탐색), 자동화된 시맨틱 데이터 모델 생성 및 매핑 등 데이터 엔지니어링의 여러 측면에 AI/ML을 사용할 수 있습니다. 이러한 각 애플리케이션은 자동화를 통해 절약되는 인력 시간, 인건비 또는 기타 요인으로 인해 이전에는 경제적으로 실행할 수 없었던 기능의 실현 가능성 측면에서 데이터 엔지니어링 분야에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
Write one paragraph on the relevance of AI/ML in the field of Data Engineering
AI/ML can be used for multiple aspects of Data Engineering including but not limited to data pipeline automation, automated anomaly detection frameworks, automated data quality improvement, table relationship detection (Primary Key/Foreign Key relationship detection), automated semantic data model creation and mapping, etc. Each one of these applications has the potential for significant impact in the Data Engineering field whether in terms of people hours saved through automation, the feasibility of capabilities which were not economically viable before because of labor costs or other factors.