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

让我们先来看看实际情况如何。 很多 企业已经在人工智能领域投入了大量资源。模型已经部署，辅助 决策 系统已经构建，仪表盘也实现了自动化。从表面上看，一切都很智能。但实际上，系统并没有真正自主运行。每一个决策仍然需要人工审批，系统需要更新，流程需要运行。 

这就是 预测型人工智能； 它很智能，但却很静态。它能预测下一步会发生什么，但永远不会采取下一步行动。 

现在， 智能体人工智能 应运而生。这类系统不仅预测结果，还能根据结果 采取行动 。它们理解业务背景，记住交互过程，无需等待指令即可决定下一步行动。它关注的不是“可能会发生什么”，而是“现在应该做什么”。 而这正是大多数企业遇到的瓶颈。

他们的数据平台是为了管理数据管道而构建的，而非为了承载数据的意义。它们可以传输数据，但无法传递意义。它们存储的是事实，而非背景信息。 

因此，即使人工智能变得越来越智能，其底层系统仍然是机械的 、 被动的、僵化的，等待有人按下“运行”按钮。 

这就是智能体人工智能所暴露出的差距：我们的平台从来就不是为自主而设计的，而是为协调而设计的。为了弥合这一差距，我们需要重建基础架构，将数据视为意图 而非输入。 

二 什么是人工智能数据平台

如果你问大多数团队他们的“数据平台”是做什么的，你会听到诸如 收集、转换、存储、服务之类的词语。 这些动词很有用，但没有一个词能体现对数据的理解。这些系统旨在提供数据，而非赋予数据意义。 

人工智能 数据平台 是改变 架构 的人工智能基础设施。 人工智能数据平台 是一个统一的系统，旨在管理人工智能的整个生命周期。它不再将数据存储、管道和处理工具分开，而是将数据摄取、转换、编目、治理和访问整合到一个单一的环境中。 

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。 

• 协调工作流程和管道，无需或只需极少人工干预。 

• 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。 

其结果是人工智能模型的部署速度更快，输出结果更一致，并且该平台能够随着业务重点和监管要求的发展而不断演进。 

三 企业级人工智能数据平台的关键组成部分

要构建一个能够提供准确、快速、可靠结果的人工智能数据平台，需要遵循一些基本原则。以下部分将对此进行讨论： 

1. 数据采集与集成

第一步是连接所有相关数据源，包括数据库、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；数据分散、孤立，而且往往相互依赖。该平台必须在不引入人工瓶颈的情况下处理这些操作。这意味着需要自动化的数据摄取管道，能够适应不断变化的数据模式、数据频率的变化以及新的数据源，同时还要保证数据的完整性。这项功能确保人工智能或代理系统不会因为等待数据而停滞不前，下游团队也不必不断追赶上游管道，这通常是我们在多个企业中看到的痛点。 

2. 统一数据存储和访问

现代人工智能数据平台是一个 单一的统一层 ，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据可以在其中共存。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，而无需切换上下文或跨多个工具。统一访问减少了摩擦，消除了冗余副本，并确保每个系统看到的都是相同的“真相”。从我们的角度来看，这个统一层至关重要，因为智能体人工智能依赖于一致且高保真的数据才能自主行动。任何不一致都会破坏决策循环，并削弱人们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的层级或缓慢的人工审批流程。它必须嵌入 平台内部 ，自动执行数据质量、血缘关系、安全性和合规性方面的管理。我们的观点：治理不仅仅是规则， 更是信任这一核心要素 。每个模型、代理或工作流程都应该能够信赖其所使用的数据，而无需不断质疑“数据是否干净？是否合规？”。当治理机制融入平台时，人工智能代理系统就能自信运行，而人工团队也不会被繁重的手动检查所累。 

4. 上下文和记忆层

大多数平台都专注于将数据从 A 点传输到 B 点。而我们倡导的 AI 数据平台则将 上下文和记忆视为最重要的因素 。这一层保留了历史知识、关系和业务意义，以便人工智能系统能够随着时间的推移进行推理，而不仅仅是对最新一批数据做出反应。这种能力对于智能体人工智能至关重要，智能体人工智能必须记住过去的行动，从结果中学习，并自主做出决策。 

如今，没有记忆层的 AI 数据平台可能会造成智能脆弱，模型可能预测得很好，但代理无法可靠地行动，因为系统会忘记使决策有意义的上下文。 

5. 可观测性和监测

最后，该平台必须提供深度可观测性。这不仅仅是检查管道是否运行或模型是否产生输出。可观测性意味着跟踪流入人工智能系统的每一条数据的 健康状况、准确性和可靠性。 监控不仅能提醒团队注意异常、偏差或故障，还能提供持续改进的洞察。结合内存层，可观测性确保人工智能系统能够从自身决策中学习，并在整个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

让我们先来看看实际情况。如今大多数企业都面临着数据碎片化的困境；每个部门都有自己版本的“数据赋能”。市场营销部门依赖商业智能平台和仪表盘，运营部门依赖数据管道，而财务部门则依赖永远无法统一的电子表格。人工智能只是在这种混乱局面之上叠加，而非融入其中。 

人工智能数据平台改变了这种现状。它不仅使数据易于访问，还使数据可供人工智能系统使用，从而 实现 学习、决策和执行。这对企业意味着什么？ 

1. 更快的决策周期

凭借统一存储、自动摄取和嵌入式治理，以前需要数周协调才能做出的决策，现在几乎可以实时完成。团队不再等待报告或数据更新；他们依靠实时情报开展工作。这就是应对市场变化和预测市场变化之间的区别。 

2. 减少运营摩擦

每个数据团队都知道依赖关系的代价。人工智能数据平台通过将数据流动、质量和访问整合到一个系统中，有助于减少这种摩擦。当从数据摄取到服务的整个过程同步运行时，下游用户就无需再疲于应对各种突发状况。最终结果是：工作效率降低、交付速度加快、责任更加明确。 

3. 可信赖的人工智能成果

智能体人工智能无法在不一致的数据上运行。嵌入式治理确保智能体采取的每一个行动都以可信、合规且高质量的数据为支撑。对于企业领导者而言，这意味着 信心， 人工智能系统做出的决策是可以解释、可以追踪、可以信赖的。 

4. 情境感知自动化

这是大多数企业实现最大飞跃的地方。上下文和记忆层使人工智能能够有意识地行动，不仅对触发因素做出反应，而且理解为什么某些事情很重要。 

实际上，这意味着系统能够记住之前的交易记录，从历史模式中学习，并自主进行调整。这种自动化系统即使在环境变化时也能保持稳定运行。 

5. 提高人工智能投资回报率

大多数企业花费数百万美元构建的模型永远无法扩展，因为底层数据基础尚未准备就绪。AI 数据平台通过将数据就绪性与 AI 就绪性相匹配来解决这个问题。一旦数据基础稳定下来，每个新的模型、代理或项目都能创造价值，而无需从头开始。 

6. 敏捷合规

随着法规的演变，平台中嵌入的治理机制可确保企业 从设计之初 就保持合规。您无需在创新和管控之间做出选择，该平台可同时实现两者。这种敏捷性对于跨地域运营或身处银行、金融服务和保险 (BFSI) 以及医疗保健等监管严格的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，团队就会停止对流程进行微观管理，转而关注结果。人工智能数据平台促使组织从被动应对的文化（“任务完成了吗？”）转变为主动出击的文化（“接下来我们可以改进什么？”）。这就是自主性扩展的方式，首先在数据运营领域，然后扩展到整个企业。 

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，实际上都是在谈论变革：新的工作流程、新的智能、新的预期。但他们往往忽略了基础，忽略了智能赖以生存的平台。而这正是数据开发平台（DDP）的用武之地。可以将DDP视为数据团队的操作系统。它抽象化了复杂性，集成了各种工具，并提供无缝体验，使数据工程师和科学家不必熬夜调试管道或切换各种工具。 

根据其规范，数据 开发 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、治理和监控集成到一个统一的架构中，它构建了一个数据不仅易于访问，而且可靠、可重用且可扩展的环境。当它与人工智能数据平台对上下文、内存和自主性的需求相结合时，它所拥有的就不仅仅是基础设施：而是一个为智能体人工智能构建的基础架构。当企业采用数据 开发 平台 (DDP) 时，它就从管理混乱的管道数据转变为协调一个能够实现智能的系统。 

六 DDP如何大规模地为企业赋能智能体AI

基础搭建完毕后，下一个问题是：系统能否提供智能，而不仅仅是数据？对于企业级智能体人工智能（即能够行动而非仅仅预测的系统）而言，你需要三个要素：一致的上下文、可信的数据和可扩展性。数据开发平台能够同时提供这三点。 

首先，我们需要了解背景：数据 开发平台 （DDP）鼓励将数据视为产品（“数据即产品”），使数据可寻址、可理解、可信赖且易于访问。当数据成为产品时，它就承载了意义，因此您的人工智能代理获得的不仅仅是原始数据，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 开发平台 （DDP），您可以构建人工智能系统可以依赖的数据。无需再担心“这条管道是否运行过”。智能系统现在可以充满信心地行动。 

第三，规模：DDP 将集成、存储、转换和 API 整合到一个基础架构中，这意味着您可以避免因工具分支过多而导致的 AI 项目失败。将所有这些结合起来，就为您的 AI 数据平台奠定了基础，使其不仅能够支持模型，还能支持能够记忆、学习和行动的智能体。 

对于准备解锁智能AI的企业来说，信息很简单：从强大的数据开发平台开始，让你的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，它为开发者提供了一个现成的环境，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，从而可以专注于更快地开发和部署产品。 

AI 数据就像一个 数据和 AI 的平台即服务 ，为团队提供他们所需的所有功能（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 是指为训练和运行人工智能模型而构建的高性能基础设施。该基础设施利用强大的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。