恒小花：数据管理在AI人工智能中的趋势

在 2023 年即将结束之际，我们会发现随着 ChatGPT 的引入，世界发生了不可逆转的变化。人工智能的主流化继续以强劲势头推进，我们如何应对这些不断变化的时代需要信念的飞跃。人工智能可能同时具有潜在的变革性和不准确性！但我们的未来不仅仅是人工智能，因为我们仍然需要继续提高数据管理水平。

2024 年的数据与人工智能的趋势与管道和激活有关，特别是对于关注数据质量、平台架构和治理的人工智能而言。服务于多种信息角色的自主代理和任务助理可以部分或完全自动化所需的活动。此外，用于生成高质量数据集的工具可以在人工智能模型开发生命周期的各个阶段提供不断改进的模型。

智能数据平台

如今的数据平台很大程度上是一个“记录系统”堆栈，它将来自各种企业数据库和应用程序的数据汇集到一个公共存储库中。当前，该堆栈的主要用例是报告和分析，在极少数情况下是数据驱动的自动化。还有什么比在数据平台中注入智能来加速人工智能数据产品和应用程序在整个企业中的采用更好的呢？

我们将智能数据平台定义为大语言模型（LLM）基础设施是核心数据平台一部分的平台。该智能层可用于将智能注入两种应用程序：

核心数据应用程序：这些应用程序包括人工智能驱动的数据操作、语义搜索和发现代理、人工智能辅助摄取工具、人工智能辅助数据准备和转换以及用于数据分析的对话式人工智能代理。当代理通过从错误中学习进行推理时，此类应用程序的自动化程度只会变得更好。

智能应用：智能化的人工智能代理是第二种应用趋势。

下图显示了智能数据平台以及 AI 代理和应用程序的示意图。

智能数据平台是当前以仓库/湖为中心的数据平台环境的下一个演进。随着对简化消费界面的渴望，智能应用程序将推动未来十年的生产力。到 2024 年，企业需要认真审视当前的数据平台架构，并解决与数据孤岛、数据质量和重复以及堆栈组件碎片相关的挑战。高质量、精选的数据和元数据是生成式人工智能计划成功的关键。智能数据平台以及相关的数据应用程序将为人工智能用例支持提供基础数据和建模层基础设施。