企业人工智能数据平台的重构与数据开发者平台的探索

重新思考企业人工智能数据平台，并探索数据开发者平台以扩展这些人工智能系统。

一 概述

首先，审视当前企业人工智能的应用现状。众多企业在人工智能领域投入了巨额资金，部署了多种模型，构建了辅助决策系统，并实现了仪表盘的自动化。表面上，这些系统显得智能高效。然而，实际上它们并未实现真正的自主运行。每个决策仍需人工审批，系统更新和流程执行依赖手动操作。

这被称为预测型人工智能；它具备智能性，但处于静态状态。它能预测未来趋势，但无法主动采取行动。

如今，智能体人工智能应运而生。这类系统不仅能预测结果，还能根据预测主动执行操作。它们理解业务背景，记忆交互历史，无需等待指令即可自主决策下一步行动。关注点从“可能发生什么”转向“现在应该做什么”。这正是多数企业面临的核心瓶颈。

企业的数据平台通常为管理数据管道而设计，而非承载数据的深层意义。它们擅长传输数据，但无法传递上下文含义；它们存储事实，但忽略背景信息。

因此，即使人工智能技术日益先进，底层系统仍显得机械、被动和僵化，依赖人工触发运行。

智能体人工智能凸显了这一差距：我们的平台原本为协调而建，而非为自主运行设计。为弥合此差距，需重构基础架构，将数据视为意图而非简单输入。

二 什么是人工智能数据平台

若询问团队其“数据平台”的功能，常见回答包括收集、转换、存储和服务等术语。这些动词虽实用，但未体现对数据的理解。此类系统旨在提供数据，而非赋予数据意义。

人工智能数据平台是变革架构的人工智能基础设施。它是一个统一系统，管理人工智能全生命周期，将数据摄取、转换、编目、治理和访问集成到单一环境中，而非分离数据存储、管道和处理工具。

其核心优势在于智能自动化。该平台使人工智能代理能够：

• 自动检测并适应数据变化。

• 协调工作流和管道，无需或仅需极少人工干预。

• 主动解决错误并强制执行合规性，确保高质量、可信赖的数据。

结果包括更快的模型部署、更一致的输出，以及平台能随业务重点和监管要求演进。

三 企业级人工智能数据平台的关键组成部分

构建一个能交付准确、快速、可靠结果的人工智能数据平台，需遵循若干基本原则。以下部分将详细探讨：

1. 数据采集与集成

首要步骤是连接所有相关数据源，如数据库、API、日志、流媒体系统和第三方服务。企业很少拥有单一数据源；数据往往分散、孤立且相互依赖。平台必须自动化处理这些操作，避免引入人工瓶颈。这意味着建立自适应数据摄取管道，能处理变化的数据模式、频率和新源，同时保障数据完整性。此功能确保人工智能或代理系统不会因数据延迟而停滞，下游团队也无需不断追赶上游管道，这是多企业中常见的痛点。

2. 统一数据存储和访问

现代人工智能数据平台是单一的统一层，结构化、半结构化和非结构化数据可在此共存。这使得任何人工智能工作负载，无论是预测模型还是智能体系统，都能查询、读取和写入数据，无需切换上下文或跨工具操作。统一访问减少摩擦，消除冗余副本，并确保所有系统看到相同的“真相”。从我们的视角，此统一层至关重要，因为智能体人工智能依赖一致且高保真数据以自主行动。任何不一致都会破坏决策循环，削弱对人工智能输出的信任。

3. 嵌入式治理

人工智能数据平台的治理不能是独立层级或缓慢的人工审批流程，必须嵌入平台内部，自动执行数据质量、血缘关系、安全性和合规性管理。我们认为：治理不仅是规则，更是信任的核心要素。每个模型、代理或工作流都应能信赖所用数据，无需不断质疑“数据是否清洁、合规？”。当治理融入平台时，人工智能代理系统可自信运行，人工团队也免于繁重的手动检查。

4. 上下文和记忆层

大多数平台专注于从A点到B点传输数据，而我们倡导的AI数据平台将上下文和记忆视为最关键因素。此层保留历史知识、关系和业务意义，使人工智能系统能随时间推理，而非仅对最新数据批次反应。此能力对智能体人工智能至关重要，智能体必须记住过去行动、从结果学习并自主决策。

现今，缺乏记忆层的AI数据平台可能导致智能脆弱：模型或许预测良好，但代理无法可靠行动，因为系统遗忘决策所需的上下文。

5. 可观测性和监测

最后，平台必须提供深度可观测性。这不仅是检查管道运行或模型输出，而是跟踪流入人工智能系统的每条数据的健康状况、准确性和可靠性。监控不仅提醒团队注意异常、偏差或故障，还提供持续改进的洞察。结合记忆层，可观测性确保人工智能系统能从自身决策学习，并在全企业范围内维护信任。

四 人工智能数据平台带来的商业效益

审视现实：多数企业当前面临数据碎片化问题；每个部门都有其“数据赋能”版本。市场营销依赖商业智能平台和仪表盘，运营依赖数据管道，财务依赖无法统一的电子表格。人工智能仅叠加于此混乱之上，而非融合其中。

人工智能数据平台改变此现状。它不仅使数据易于访问，还使其可供人工智能系统使用，从而实现学习、决策和执行。这对企业意味着：

1. 更快的决策周期

凭借统一存储、自动摄取和嵌入式治理，以前需数周协调的决策现在可近实时完成。团队不再等待报告或数据更新；他们依赖实时情报工作。这区分了应对市场变化与预测市场变化。

2. 减少运营摩擦

每个数据团队都知晓依赖关系的代价。人工智能数据平台通过整合数据流动、质量和访问到一个系统，帮助减少摩擦。当从数据摄取到服务的全过程同步运行时，下游用户无需疲于应对突发状况。最终结果：提高工作效率、加速交付、明确责任。

3. 可信赖的人工智能成果

智能体人工智能无法在不一致数据上运行。嵌入式治理确保智能体的每个行动都以可信、合规、高质量数据为支撑。对企业领导者而言，这意味信心：人工智能系统决策可解释、可追踪、可依赖。

4. 情境感知自动化

这是多数企业实现最大飞跃之处。上下文和记忆层使人工智能能有意识行动，不仅对触发因素反应，而且理解某些事项的重要性。

实际上，这意味着系统能记住先前交易、从历史模式学习并自主调整。此自动化系统即使在环境变化时也能稳定运行。

5. 提高人工智能投资回报率

多数企业花费数百万美元构建的模型无法扩展，因为底层数据基础未就绪。AI数据平台通过匹配数据就绪性与AI就绪性解决此问题。一旦数据基础稳定，每个新模型、代理或项目都能创造价值，无需从头开始。

6. 敏捷合规

随着法规演进，平台中嵌入的治理确保企业从设计之初保持合规。您无需在创新与管控间选择，平台可同时实现两者。此敏捷性对跨地域运营或身处银行、金融服务和保险（BFSI）及医疗保健等监管严格行业的企业至关重要。

7. 向自主运营的文化转变

当数据系统变得可靠且可解释时，团队停止微观管理流程，转而关注结果。人工智能数据平台推动组织从被动应对文化（“任务完成了吗？”）转向主动进取文化（“接下来我们能改进什么？”）。这就是自主性扩展的方式，先从数据运营开始，再延至整个企业。

五 数据开发者平台：从数据平台到 AI 就绪基础架构

所有谈论“人工智能”的企业，实际上都在讨论变革：新工作流、新智能、新预期。但他们常忽略基础，即智能赖以生存的平台。这正是数据开发者平台（DDP）的用武之地。可将DDP视为数据团队的操作系统。它抽象复杂性、集成工具并提供无缝体验，使数据工程师和科学家免于熬夜调试管道或切换工具。

根据其规范，数据开发者平台（DDP）“是一种统一的基础设施规范，用于抽象复杂且分布式的子系统，并为非专业最终用户提供一致的、以结果为导向的体验。”

通过将数据摄取、处理、存储、治理和监控集成到统一架构，它构建了一个数据不仅易访问，而且可靠、可重用、可扩展的环境。当结合人工智能数据平台对上下文、内存和自主性的需求时，它拥有的不仅是基础设施：而是为智能体人工智能构建的基础架构。当企业采用数据开发者平台（DDP）时，它从管理混乱的管道数据转变为协调一个能实现智能的系统。

六 DDP如何大规模地为企业赋能智能体AI

基础搭建后，下一个问题是：系统能否提供智能，而不仅是数据？对企业级智能体人工智能（即能行动而非仅预测的系统）而言，您需要三要素：一致的上下文、可信的数据和可扩展性。数据开发者平台能同时提供这些。

首先，理解背景：数据开发者平台（DDP）鼓励将数据视为产品（“数据即产品”），使数据可寻址、可理解、可信赖且易访问。当数据成为产品时，它承载意义，因此您的人工智能代理获得的不仅是原始数据，而是可用于业务的资产。

其次是信任：通过嵌入式治理、数据溯源和数据开发者平台（DDP），您可构建人工智能系统可依赖的数据。无需再担心“此管道是否运行”。智能系统现在可信心十足地行动。

第三，规模：DDP将集成、存储、转换和API整合到一个基础架构中，这意味着您可避免因工具过多而导致的AI项目失败。结合所有这些，就为AI数据平台奠定了基础，使其不仅能支持模型，还能支持能记忆、学习和行动的智能体。

对于准备解锁智能AI的企业，信息很简单：从强大的数据开发者平台开始，让您的AI数据平台在此基础上构建。

常见问题解答

问题1：什么是平台即服务（PaaS）？

平台即服务（PaaS）是一种基于云的模式，为开发者提供现成环境，用于构建、运行和扩展应用程序，而无需管理底层基础设施。团队无需担心服务器、存储或运行时环境，从而能专注于更快地开发和部署产品。

AI数据平台类似于数据和AI的平台即服务，为团队提供所需所有功能（从摄取和治理到上下文和可观测性），而无需承担基础设施负担。

Q2：什么是人工智能数据中心？

人工智能数据中心指为训练和运行人工智能模型而构建的高性能基础设施。此基础设施利用强大GPU、高速网络和可扩展存储来处理海量数据和计算工作负载，从而实现更快、更高效的人工智能开发和部署。