8月2日，由 CIO 時代主辦，螞蟻集團協(xié)辦，新基建創(chuàng)新研究院作為智庫支持的“央國企十五五數(shù)智化戰(zhàn)略與機遇 | 首屆央國企CIO及數(shù)科公司數(shù)智創(chuàng)新峰會”圓滿舉辦！主題演講環(huán)節(jié)，騰訊云大數(shù)據(jù)首席架構(gòu)師宋企皋帶來“Data x AI構(gòu)建數(shù)據(jù)管理新范式”主題分享。
騰訊云大數(shù)據(jù)首席架構(gòu)師 宋企皋
精彩觀點
AI與數(shù)據(jù)治理的深度融合將成為未來數(shù)據(jù)多模態(tài)管理、深度洞察與統(tǒng)計分析的重要發(fā)展方向。騰訊提出"AI for Data"技術(shù)方案，通過部署數(shù)據(jù)分析智能體與數(shù)據(jù)工程Agent，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效處理，降低業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)開發(fā)門檻并提升質(zhì)量效率。
在 AI 技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大模型應(yīng)用的效果越來越多地被歸因于數(shù)據(jù)質(zhì)量 —— 當算力瓶頸逐步緩解、通用大模型日益普及，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量與管理能力正成為決定 AI 落地成效的核心變量。從 “Data + AI” 到 “DataXAI”，數(shù)據(jù)與人工智能的融合已進入深度協(xié)同階段，這不僅帶來了業(yè)務(wù)價值的重構(gòu)，更對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式提出了顛覆性挑戰(zhàn)。
技術(shù)架構(gòu)升級：
支撐人機協(xié)同的數(shù)據(jù)底座
AI 與數(shù)據(jù)的深度融合，對基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高要求。傳統(tǒng)私有化大數(shù)據(jù)平臺以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲為主，難以應(yīng)對多模態(tài)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長與算力需求的彈性波動。因此，數(shù)據(jù)平臺向云原生架構(gòu)演進成為必然：通過存算分離實現(xiàn)資源彈性調(diào)度，依托統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理打通數(shù)據(jù)孤島，最終構(gòu)建能支撐多樣化 AI 場景的技術(shù)底座。
組織架構(gòu)的協(xié)同同樣關(guān)鍵。過去，企業(yè)的數(shù)據(jù)團隊與 AI 團隊往往獨立運作，形成 “兩套工具、兩份數(shù)據(jù)” 的割裂狀態(tài)。而從去年下半年開始，越來越多的企業(yè)將兩支團隊整合，實現(xiàn) “一個團隊、一個工具、一份數(shù)據(jù)” 的協(xié)同模式，這一調(diào)整不僅大幅提升了 AI 應(yīng)用開發(fā)效率，更保障了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的一致性與安全性。
2022 年起，騰訊啟動數(shù)據(jù)智能升級項目，核心解決三大問題：讓 AI 精準理解業(yè)務(wù)需求、讓 AI 高效識別與調(diào)用數(shù)據(jù)、讓 AI 生成高質(zhì)量代碼以快速響應(yīng)需求。具體措施包括：
一、構(gòu)建 “人機共懂” 的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系。通過大模型識別通用業(yè)務(wù)特征，沉淀核心數(shù)據(jù)的標準化代碼片段，讓 AI 可直接調(diào)用成熟模塊；同時搭建數(shù)據(jù)資產(chǎn)語義層，將業(yè)務(wù)含義、指標與代碼有機關(guān)聯(lián)，提升自然語言到機器語言的轉(zhuǎn)化精度。
二、建立 “人機協(xié)同” 的工程體系。在傳統(tǒng) “人 - 流程” 協(xié)作模式中引入多 Agent 協(xié)同機制，讓業(yè)務(wù)人員可實時參與 AI 生成過程并基于經(jīng)驗修正，形成 “越用越好” 的正向迭代循環(huán)。
智能數(shù)據(jù)湖：
面向未來的數(shù)據(jù)治理方案
基于上述實踐，騰訊云將大數(shù)據(jù)平臺升級為 “智能數(shù)據(jù)湖” 方案，核心包含四大能力：
數(shù)據(jù)分析智能體：以類 ChatBI 能力為核心，支持自然語言轉(zhuǎn) SQL 或代碼，目前在國際數(shù)據(jù)集測試中排名全球第三、國內(nèi)第一。通過多軌并行解析（基礎(chǔ)需求、Excel 需求、路徑分析等），進一步提升代碼生成的準確性與效率。
數(shù)據(jù)工程 Agent：聚焦數(shù)據(jù)開發(fā)質(zhì)量提升，可快速定位代碼問題，同時將 AI 能力融入數(shù)據(jù)分類分級環(huán)節(jié)，強化數(shù)據(jù)安全識別與風險監(jiān)測。
Data 與 AI 一體化平臺：彌補傳統(tǒng) AI 平臺在數(shù)據(jù)安全管控、資產(chǎn)管理上的短板，通過原有數(shù)據(jù)開發(fā)平臺的能力復(fù)用，實現(xiàn)大模型訓練與應(yīng)用開發(fā)的全流程高效支撐。
多模態(tài)數(shù)據(jù)管理與智能運維：提前布局多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲與治理能力，通過統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理（涵蓋技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、模型及自定義函數(shù)）實現(xiàn)跨應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)；引入大模型輔助平臺運維，提升大規(guī)模任務(wù)的穩(wěn)定性保障效率。
寫在最后
盡管AI 與數(shù)據(jù)治理的融合仍處于探索階段，但在未來，隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)的持續(xù)涌入，數(shù)據(jù)治理將迎來新一輪升級，AI 在深度洞察與統(tǒng)計分析中的作用將更加凸顯。騰訊云期待與更多企業(yè)攜手，共同完善數(shù)據(jù)智能體系，讓數(shù)據(jù)更好地支撐 AI 時代的業(yè)務(wù)創(chuàng)新與發(fā)展。
