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数据智能：在AI时代构建你的竞争优势
为了跟上现代商业的步伐，数据战略正在转向更加自主的实时系统，这些系统可以在做出决策时提供情报。在代理人工智能的推动下，现代数据团队不再只是简单地查看发生的事情。现在，他们正在自动化复杂的工作流程，分析正在发生的事情，预测接下来可能发生的事情，并建议 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML为了跟上现代业务的步伐，数据战略正朝着更自主的实时系统方向发展，这些系统能在决策时刻提供智能洞察。在代理式AI的驱动下，现代数据团队正在超越仅仅回顾已发生事件的层面。如今，他们正在自动化复杂的工作流程，用以分析正在发生的事情、预测接下来可能发生的事情，并据此提出建议或采取行动。
在本文中，我将定义这一时代的一些顶级趋势，从数据代理和语义层到混合数据架构和下一代数据治理。
让数据代理发挥作用
数据代理是由AI驱动的软件代理，它们能够访问受治理的企业数据和工具，以回答问题并执行定义好的任务。用户现在无需浏览报告和筛选条件，只需提问“上季度销售额为何下降？”，就能直接获得分析结果。仪表盘在监控和共享上下文方面仍然很有价值，而数据代理则能处理那些在仪表盘创建时未曾预料到的问题。可以将数据代理想象成分布在不同团队中，所有代理都协同工作，共同实现一个特定目标：理解当前正在发生的事情，预测接下来可能发生的事情，并做出实时决策。
分析型代理和组织型代理旨在帮助人们找到可信赖的信息。它们可以连接到组织数据，回答自然语言问题，分析模式，并呈现相关洞察，而无需用户手动浏览数据库、仪表盘或报告。
但请记住，数据代理的好坏取决于赋予它们的数据质量。可靠的洞察和预测依赖于高质量、治理良好的数据。它们还需要上下文来理解数据的含义，这使得元数据比以往任何时候都更加重要。
元数据质量就是新的数据质量
业务上下文成为AI的界面
一旦代理理解了数据的含义，下一个挑战就是为它们提供一种一致且可控的方式来访问数据并据此采取行动。