基于AI的数据架构：业务在前，协作在后

基于AI的数据架构——目标与原则

在讨论数据仓库问题时，通常会询问推荐的架构。基于AI的数据架构是对未来架构的思考，它应该体现组织的运营和责任边界，并确保AI的决策是可信的。这种架构应该支持业务领域间的协作和数据的准确性。

关键原则

• 有效的人工智能是必选项：业务未来由AI驱动，应全面接受这一现实。
• 数据控制是操作问题：架构需关注元镜像控制，并支持本地操作控制。
• 合作是未来基础：外部信息和合作对业务至关重要。
• 历史很重要：历史数据支持AI，为未来提供基础。
• 我们并不拥有现实的全部：架构必须接受外部世界的不可控制性。

基于AI的数据架构的核心

架构面临两个挑战：运行速度和交易后信息上的协作。架构的顶部是运行速度挑战，采用嵌入操作流程中的AI来调整和决策；背后重点是确保业务领域内外协作，并正确共享数据。

业务与协作

在基于AI的数据架构中，业务位于前端，转变为数据和AI驱动。企业必须控制AI决策环境，并对其准确性负责。后端聚焦于数据网格，专注于产业化基础要素和数据协作，企业应确保运营现实准确。

外部协作

架构应支持业务外部协作，对市场中外部因素做出反应。协作AI和生态系统协作是外部协作的两种形式，需要数据架构支持操作速度协作和端到端愿景的实现。

文化与架构的变革

基于AI的数据架构不仅是技术变革，更是文化变革的支持。企业需要新的数据文化，将数据视为业务的基础，确保人工智能对业务现实的准确了解。架构的成功采用需要文化和组织变革。

结论

基于AI的数据架构旨在促进企业利用数据和AI的优势。它需要企业有新的数据文化，将数据准确性作为业务基础。当企业准备好接受这种变化时，架构将成为推动新业务优势的强大工具。