谨慎面对大数据+AI

在近期，MCP的火爆程度犹如一颗投入平静湖面的巨石，激起了层层涟漪。在数据圈里，Data Agent这个方向的热度也如同被点燃的火焰，开始持续升温。伴随着这股热潮，一些相关的产品如雨后春笋般涌现出来，同时也诞生了不少具有前瞻性的架构思路。这无疑是一个令人欣喜的开端，对于大数据行业的发展而言，这的确称得上是一次大胆且具有革命性的尝试。它就像是为大数据行业注入了一股新鲜的血液，让整个行业焕发出新的活力，仿佛在黑暗中为从业者们点亮了一盏明灯，指引着他们朝着新的方向探索前行。

在过去的很长一段时间里，当提及大数据的基本架构时，主流的方案几乎就像固定的模板一样，无外乎就是Hadoop+Hive+Spark+Flink这些经典的组合，再加上或多或少的脚本任务编排、OLAP和BI系统。这几年来，虽然在表面上可能会有一些细微的调整和变化，但从本质上来说，就如同换汤不换药一般，并没有发生根本性的改变。很明显，这样的架构已经难以满足当下越来越多样化的分析需求。在实际应用中，往往需要部署多个不同的工具或技术，来应对各种各样不同的场景。从最初的数据仓库，逐渐演变成了数据平台/数据湖，到如今也出现了像Doris这样号称All in One的产品工具。Doris这类产品就像是一个功能强大的百宝箱，试图将各种数据处理功能集成在一起，为用户提供一站式的解决方案。

即便有了像Doris这样的产品，从产品终端的体验上来看，这些改变并不能算作是突破性的革命。大数据虽然在一定程度上解决了诸多业务上的问题，比如提高了数据处理的效率、为企业决策提供了更多的数据支持等，但同时也制造了诸多新的问题。例如，数据的安全性问题、数据的存储和管理成本问题等。要解决这些问题，很多企业可能要付出更高的成本，包括人力成本、物力成本和财力成本等。然而，为了在激烈的市场竞争中保持竞争力，企业又不得不去做这些事情，就像是在荆棘丛中艰难前行，虽然会被刺痛，但又无法停下脚步。

大数据 + AI

我其实打心底里反感这种 ”+” 的概念，它总给人一种赶鸭子上架的感觉。当新的技术出现时，的确需要更多的实践来验证其可行性和有效性。就像之前互联网发展的那个阶段，每天都被“互联网 +”的概念弄得晕头转向。那个时候，无数怀揣着创业梦想的人，受到“互联网 +”概念的鼓舞，纷纷投身到互联网创业的大潮中。他们就像一群勇敢的探险家，怀揣着对未来的憧憬，踏入了这个充满未知和挑战的领域。然而，时光荏苒，如今那些曾经兴起的无数互联网创业公司，很多都已经失败倒闭，就像是“挂在园区门口的歪脖子树上，天天看着我们呢”。这是一个惨痛的教训，我们应该以此为戒。对于新的技术，我们应该保持理智和谨慎的态度。我深知要做到这一点很难，因为我所见过的人们，没有一个是不焦虑的。他们都担心自己在AI的这场变革中，成为被淘汰的那一部分，就像在一场激烈的赛跑中，害怕自己会被别人远远地甩在后面。

大数据行业也是如此，我看到有些大数据公司早已像是孤注一掷的赌徒一样，All in AI了。他们不顾一切地将大量的资源投入到AI领域，试图在这个新兴的市场中抢占先机。而有些公司则还是稳扎稳打，采取循序渐进的策略，才开始成立AI的研究小组，逐步开始尝试AI与大数据的结合。这些公司就像是谨慎的探险家，在踏入未知领域之前，会先小心翼翼地进行试探和摸索，确保自己的每一步都走得稳健。

大数据能和AI在一起搞什么？

当问到这个问题的时候，我觉得起点就不对了。我们不能盲目地将大数据和AI强行结合在一起，而应该先冷静地分析目前大数据行业有哪些通点，也就是那些普遍存在的问题和特点。然后再仔细考虑是否可以用AI来解决这些问题，而不是像拿着锤子找钉子一样，盲目地去寻找应用场景。我们应该以一种科学、理性的态度来对待大数据和AI的结合，就像一位严谨的科学家，在进行实验之前，会先进行充分的研究和分析。

我从我的角度来看看目前大数据行业的主要痛点在哪：

• 数据开发效率问题：在大数据开发过程中，往往需要耗费大量的时间和精力进行数据的收集、整理、清洗和分析等工作。数据的来源复杂多样，格式也各不相同，这使得数据开发的效率受到了很大的影响。
• 企业内部的口径统一问题：在企业内部，不同的部门可能对同一数据有不同的称呼和定义，这就导致了数据在传输和共享过程中出现误解和偏差，影响了企业的决策和运营效率。
• 数据治理问题：随着数据量的不断增长，数据的质量、安全性和合规性等问题变得越来越突出。如何对数据进行有效的治理，确保数据的准确性、完整性和可用性，是大数据行业面临的一个重要挑战。

大数据 + AI 的潜在解决方案

针对上述痛点，AI的确可以提供一些创新的解决思路：

• 数据开发效率问题

AI可以通过自动化数据清洗、特征工程和模型训练来大幅提升数据开发效率。例如，利用机器学习算法自动识别数据模式，生成数据处理脚本。这些脚本可以根据不同的数据特点和需求，自动完成数据的清洗、转换和分析等工作，大大减少了人工编写脚本的时间和工作量。甚至在数据质量检测中，AI可以快速定位异常值和缺失值，减少人工干预。它就像是一个不知疲倦的质量检测员，能够在海量的数据中迅速发现问题，并及时进行处理。

• 企业内部的口径统一问题

自然语言处理（NLP）技术可以用于统一企业内部的数据术语和定义。通过构建企业级知识图谱，AI能够理解不同部门对同一数据的不同称呼，并自动进行映射和统一。这不仅提高了数据的一致性，还增强了跨部门的数据协作能力。知识图谱就像是一个智能的翻译器，能够将不同部门之间的数据语言进行准确的翻译和转换，使得数据能够在企业内部顺畅地流通和共享。

• 数据治理问题

AI在数据治理方面也有巨大潜力。通过深度学习模型，AI可以自动分类和标记数据，确保数据符合合规要求。它能够根据数据的内容和特征，将数据进行准确的分类和标记，使得企业能够更好地管理和利用数据。此外，AI还可以实时监控数据访问和使用情况，识别潜在的数据泄露风险，并提供智能化的数据访问控制建议。它就像是一个忠诚的守护者，时刻守护着企业的数据安全，防止数据泄露和滥用。

要妥善解决这些复杂且具有一定挑战性的问题，其基本架构大致如下：这里所说的基本架构，是经过深入分析问题的本质、综合考量各种相关因素以及结合过往解决类似问题的经验而构建起来的一套具有系统性和逻辑性的框架。它就像是一座大厦的蓝图，为解决问题提供了清晰的方向和明确的步骤指引，能够确保在解决问题的过程中有条不紊、高效推进，避免出现混乱和盲目尝试的情况。

未来展望

然而，AI与大数据结合的道路并非一帆风顺。首先，AI模型的训练需要大量高质量的数据，这对许多企业来说是一个挑战。获取大量高质量的数据需要耗费大量的时间、精力和成本，而且还需要具备专业的技术和能力来进行数据的收集、整理和标注。其次，AI系统的透明性和可解释性仍然是一个难题，特别是在涉及敏感数据和决策时。AI模型往往就像一个黑匣子，其内部的运行机制和决策过程很难被理解和解释，这就给数据的安全性和可靠性带来了一定的风险。最后，企业需要建立完善的数据管理和AI治理框架，以确保AI技术的应用符合伦理和法律要求。这需要企业制定一系列的规章制度和流程，对AI技术的应用进行严格的管理和监督。

尽管如此，随着技术的不断进步和应用的深入，AI与大数据的结合必将带来更多创新和突破。企业应保持开放的态度，积极探索AI在数据领域的应用，同时也要保持谨慎，确保技术的应用能够真正解决实际问题，而不是为了技术而技术。就像在波涛汹涌的大海中航行，企业既要勇敢地扬起风帆，驶向未知的领域，又要时刻保持警惕，避免触碰到暗礁和险滩。