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重建 AI 数据堆栈
人工智能可能正在主导董事会议程，但许多企业发现，有意义地采用人工智能的最大障碍是其数据状态。虽然面向消费者的人工智能工具以其速度和易用性让用户眼花缭乱，但企业领导者发现大规模部署人工智能需要一些远不那么迷人但更重要的东西：数据……
来源:MIT Technology Review _人工智能大多数组织都有数千个这样的仪表板和报告，这些仪表板和报告在整个组织中激增，然后需要对其进行自定义。企业内部的用户需要很长时间才能真正访问数据。从分析的角度来看，人工智能现在确实让这一切变得更加容易，我们现在可以实现数据访问的民主化，这确实是大多数数据团队的圣杯。他们确实想摆脱困境，只是将正确的数据提供给具有正确访问权限的企业内部正确的人员。
使用 Databricks 的 Genie 这样的产品，您可以使用英语或任何您使用的语言来询问数据问题。它会给您返回数据，在上下文中回答您的问题。它不仅会为您提供 ChatGPT 提供的信息（即有关互联网上某个主题的信息），而且会实际告诉您：“嗯，为什么我的销售数据没有反映我在 4 月份的预期？”
它将根据您的企业数据为您提供一些根本原因分析。 Genie 将成为真正重要的事物之一，它将真正实现业务内部数据的民主化。这就是 OLAP 世界，也就是 Lakehouse。最近，我们推出了 Lakebase，即 OLTP 世界。我们发现，代理现在正在这些组织中部署，这些代理需要一个地方来保存所有的编排以及特定工作流程中发生的所有上下文。一方面，用户只是提出问题。另一方面，下一章将围绕整个业务流程的自动化进行。如果您正在执行营销活动之类的功能，对吗？您使用了很多工具和使用了很多步骤。