由首席顾问亲自负责的数据与 AI 咨询
与 Brad Burnette 直接合作，将业务重点转化为切实可行的技术决策。凭借 20 年横跨架构、系统管理与工程实施的经验，从售前咨询和需求调研，到原型、概念验证、交付与移交，为管理者提供全程支持。
总裁兼 Field CTO
架构与专业团队领导
“Brad 始终展现出高度的专业精神，并在技术工作中秉持诚信。他对项目的处理一贯全面细致，以精准、周到的工作保障我们客户的最佳利益。”
精选交付经验
以下项目来自我过往的咨询工作，展示了如何将业务与医疗服务重点落实为架构、可靠的平台，以及具备交付能力的团队。
医疗服务机构
不足 1 个月针对诊疗过程的
可运行概念验证。
从尚未解决的需求到可运行的数据管道
项目范围：概念验证。已交付的成果是可运行的数据基础；预测性医疗服务的效益属于预期的下一阶段目标。
联邦医疗数据平台
在 Opera Solutions / ElectrifAI 担任首席架构师兼团队负责人期间，我确定了一个联邦医疗数据平台的架构并领导其交付。该平台服务于全美范围内的大量人群；同时，我还培训并管理了 20 多名资深技术人员。
从本地部署环境迁移至 AWS 的过程中，使用 AWS Snowball 转移了高度敏感的个人身份信息和受保护健康信息（PII/PHI）。这项工作涵盖云架构、安全、性能工程，以及负责保障平台可靠运行的团队培养。
ORACLE 性能与平台架构
一个关键的 Oracle 处理周期耗时近 36 小时，而业务要求在 24 小时内完成，并留有充足余量。性能优化工作涉及数百个存储过程、Oracle Exadata 和 AWS RDS。
一项有针对性的架构决策，以少量新增实施工作消除了性能瓶颈，使处理时间低于每日时限，同时提升了可用性、系统韧性和可恢复性，并优化了成本。
这项工作的价值在于建立可靠的运行时间窗口、提高平台的成本效益，并在发生故障时留出恢复余量。
四种合作方向
无论是 AI 应用的推进要求、既有的传统平台，还是需要明确方向的交付团队，每次合作都会先了解您的实际约束，厘清有助于推进工作的决策，再明确所需工作。
01 / 明确方向
明确哪些值得投入、哪些可以暂缓，以及哪些需要通过技术实验来验证。将管理层的业务重点转化为架构决策和工程团队能够执行的路线图。
02 / 现代化
先明确一个代表性工作负载的迁移或现代化方案，再扩大实施范围。将原有业务逻辑衔接至 Snowflake 架构，并制定清晰的验证与切换方案。
03 / AI 应用
评估一个明确的工作流程是否值得引入 AI。按双方约定构建原型，评估其表现，并明确投入生产所需的条件。
04 / 技术领导
让管理层与工程师围绕共同的交付计划协作。确定技术方向，梳理依赖关系与风险，并明确各项决策、评审安排和职责分工。
清晰的第一步
每天深入实践，专注工程落地。
我每天广泛使用 ChatGPT Pro、Claude Pro 和 Gemini Pro，支持 Snowflake 架构、工程实施、研究、编程、调试及交付文档编写。我也开发 MCP 服务器、可复用的技能和插件，将这些工具接入实际工作流程。
连接工具
开发 Model Context Protocol（MCP）服务器和工具，将 AI 助手连接到工程工具与实际工作流程。
让工作成果可以复用
为 Claude 和 ChatGPT 开发技能、指令与插件，把经过验证的方法保存下来，支持复杂任务以一致的方式开展。
构建应用体验
在面向业务用户的价值验证中，结合 Snowflake Cortex、Cortex Analyst、语义模型、Streamlit 和语音驱动的工作流程。
SNOWFLAKE AI 与机器学习
明确用例，选择合适的平台能力，并据此确定工程实施、评估和运营方式。
使用 Snowflake CoCo（Cortex Code）开展 SQL 与 Python 开发、数据探索、数据管道工程和智能体工作流程开发。
借助 Cortex Agents、Cortex Analyst 和语义视图，将业务问题与已定义的指标及企业数据关联起来。使用 Snowflake CoWork 构建面向业务用户的智能体体验。
使用 Cortex Search 实现企业搜索和检索增强生成（RAG），让 AI 回答以相关业务内容为依据。
使用 Cortex AI 的 AI_PARSE_DOCUMENT 和 AI_EXTRACT 处理文档，将文档中的文本、版面信息与表格转化为可用的结构化数据。
通过 SQL 和 Python 使用 Cortex AI Functions，在数据管道中执行分类、提取、摘要生成、向量嵌入及其他语言处理流程。
使用 Snowflake ML、Feature Store、Model Registry 和 ML Jobs，支持特征复用、模型开发与部署。
使用 Streamlit in Snowflake 和 Snowpark Container Services 构建应用，并将 AI Observability、评估、访问控制、防护措施和成本管理纳入交付计划。
我的 AI 实践示例
在 Snowflake 价值验证项目中，我结合语义模型、Cortex Analyst、Streamlit 和语音驱动的工作流程，让业务用户能够向数据提问。
此处展示的是价值验证经验；是否具备投入生产的条件需另行评估。
通过自然语言或语音提出问题。
用语义模型表达业务含义。
在应用中以 SQL 或报表形式给出结果。
在扩大使用范围前，检验代表性问题及其结果。
明确问题，检查结果。
交付其他团队能够理解和使用的成果。
架构与工程领导
我能够围绕业务重点、投入、风险和成果，与管理者顺畅沟通。我把复杂的技术问题梳理为清晰的选项和建议，帮助管理者有把握地主导决策，再让团队和交付工作围绕这些决策协同推进。
售前需求调研、管理层汇报、原型与概念验证、方案取舍、范围界定、人员配置、工作估算及工作说明书。
解决方案架构、数据架构与平台架构；工程标准、可复用资产与技术评审。在解决当前问题的同时，预判依赖关系、运营风险和未来增长需求。
亲自参与工程实施，解决交付难题，开展验证，编写运维文档，并完成知识转移。
目标和决策由您的管理团队主导。我的职责是帮助厘清问题、预判后续需求，并支持组织建立把计划付诸实施的能力。
培养人才，建设专业团队。
好的交付，也应让参与其中的工程师和架构师获得成长。我帮助有能力、愿意持续投入自我提升的人承担重要职责，培养判断力，逐步成为能够独当一面的领导者。
“在能够与客户建立关系的项目中，他尤其能发挥所长。他沟通坦诚透明，为人处事一贯正直；这些品质在这样的合作中发挥了最显著的作用。”
贯通全程的交付生命周期
从第一次售前交流起，就将业务目标与技术选择联系起来。通过原型与概念验证检验假设、确定架构，并持续推进到交付、明确后续运营职责和移交。
了解业务计划、相关人员、现有系统和成功的定义。围绕价值、约束条件与当前决策，形成售前建议。
共同认可的业务重点
与成功标准
需要证据时，开展聚焦关键问题的原型或概念验证。评估不同选项，明确范围、实施顺序、职责分工与取舍。
经过验证的方向
与可执行的交付计划
设计解决方案、平台、集成、数据模型和安全方案。在增长需求、依赖关系、恢复要求与运营成本成为交付障碍之前，将其纳入设计。
目标架构
与实现模式
带领团队、评审工作、解决难题，并与工程师一起构建系统。
可运行的解决方案
与经过验证的成果
记录决策、传递知识，帮助团队掌握运行和持续完善交付成果所需的能力。
清晰的运营职责
与具备相应能力的团队
从架构到实施的经验
20 年来，我以架构师、系统管理员和工程师的身份，参与 Oracle、Snowflake、云现代化和医疗数据相关工作。我有幸向优秀的领导者、AI 实践者、架构师和工程师学习。他们的信任、示范与指导塑造了我的工作方式，我也希望将这些传递下去。
首席架构师兼 Snowflake 业务负责人
Snowflake 架构、AI 战略、售前咨询、专业实践标准、加速器、人员配置与工作说明书（SOW）。
数据管理业务技术负责人
架构、建模、AI 应用推广、交付规划、工程标准与资深技术人员指导。
解决方案与数据架构负责人 / 工程负责人
Snowflake 现代化、亲自实施、工程团队领导与客户项目交付。
首席架构师兼团队负责人
联邦医疗系统架构、大规模数据工程、平台运营与技术团队培养。
早期职业经历：Airpoints / Perks.com · Hewlett-Packard Enterprise Services · Crews & Associates
SNOWFLAKE 专业深度
专业认证与平台实操经验、AI 开发实践相辅相成。
贯穿技术栈的实操经验
Snowflake · Oracle · PL/SQL · Exadata · AWS RDS · Cortex · Streamlit · dbt · Coalesce · Matillion · Fivetran · Airflow · Shipyard · AWS · Azure · SQL · Git 与 CI/CD
SnowPro Core；AWS Cloud Practitioner、Developer Associate 和 Solutions Architect Associate；以及 dbt、Coalesce、Fivetran 和 OCI 认证。
认识架构背后的我
总裁兼 Field CTO架构与专业团队领导
我将管理层推动的业务举措与工程决策衔接起来，让解决方案在实际业务环境中发挥作用。通过 Burnette Data Consulting，我带领团队开展需求调研、战略规划、解决方案设计、架构设计、数据建模、工程实施、数据分析、AI、治理与合规工作，并持续提升团队的技术能力。凭借深厚的技术积累，我能从第一次与管理层沟通起，持续参与直至交付，帮助企业把战略方向落实为契合业务的技术方案，进而形成竞争优势。
应用数学理学学士
中阿肯色大学（University of Central Arkansas）
家庭、语言与联结
家庭是我生活的中心。每年 7 月，我都会迎接一位日本高中交换生来到家中，一起生活一个学年，直到次年 6 月。早在他们到来之前，我们就开始相互了解。每位学生来到这里后，都会成为家里的一员。
我们一起生活，也一起旅行。我希望自己的孩子能得到怎样的关爱、鼓励与归属感，也就以同样的心意对待他们。接待交换生是我十分珍视的家庭生活的一部分，对我而言不可或缺。
为了更好地支持住在我家的交换生，我开始学习日语，现在仍在上课。我也于 2025 年开始学习普通话。学习对方的语言，也是帮助他们感到被理解、在这里安心自在的一种方式。
“接待国际交换生到家里生活，带来的幸福远远胜过其中需要付出的心力。他们就是我们的家人，是这个家不可或缺的一部分。”
我一直很欣赏他与人相处的能力：他善于让他人感到自己被倾听、被重视，也能清晰简洁地表达想法。
我很有信心地推荐 Brad，因为我了解他，知道他为人可靠、正直，能够为任何团队或组织带来价值。
技术观点
由 Brad Burnette 撰写、Data Ideology 发表的精选技术文章。
“他的敬业精神、诚信品格，以及从容应对复杂技术环境的能力，将使他成为任何组织中有价值的一员。”
从您的业务出发
欢迎谈谈您需要实现的业务成果，以及当前的现实约束。我会帮助您作出关键取舍，让管理层与交付团队步调一致，并带领团队把工作从需求调研推进到实施。我们聚焦可衡量的进展：让能力更强、风险更低，让技术切实推动业务发展。
一起探讨下一步 brad@burnette-data-consulting.com