数据回溯（Data Backfilling）是指在数据工程中，为修正历史数据或适应新数据模式，而对过去记录进行重新处理的过程。这一技术常用于应对数据源变更、数据质量问题或业务规则调整，以确保数据仓库、数据库或机器学习数据集的一致性和完整性，从而为后续分析和模型训练提供可靠的基础。
在AI产品开发的实际落地中，数据回溯扮演着关键角色，特别是在处理数据漂移（data drift）或模型再训练场景时。产品经理可通过回溯机制更新历史数据集，优化ETL流程，以维持模型预测性能并支持产品迭代；这不仅提升了系统的健壮性和可维护性，还降低了因数据不一致带来的业务风险，增强AI产品的长期价值。
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