在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，數(shù)據(jù)中臺(tái)曾是企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心利器，但隨著技術(shù)的快速迭代和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，它逐漸面臨諸多挑戰(zhàn)，甚至被預(yù)言可能走向消亡。然而，AI大模型的崛起為數(shù)據(jù)中臺(tái)帶來了新的轉(zhuǎn)機(jī)。本文將探討數(shù)據(jù)中臺(tái)如何借助AI大模型的強(qiáng)大能力，突破自身局限，實(shí)現(xiàn)從風(fēng)雨飄搖到涅槃重生的華麗轉(zhuǎn)變，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新的活力。

在AI大模型這股大風(fēng)刮得正猛的時(shí)候，數(shù)據(jù)中臺(tái)到底經(jīng)歷了什么？又該如何抓住這個(gè)風(fēng)口，實(shí)現(xiàn)救贖與涅槃重生呢？實(shí)在不行，文章最后有個(gè)也不是不行的「良策」。

一、數(shù)據(jù)中臺(tái)的光輝歲月

想當(dāng)年，數(shù)據(jù)中臺(tái)那可是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“明星”，并且在阿里“爸爸”的挾持下，風(fēng)光無兩！

回顧過去，數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)猶如一陣春風(fēng)，吹遍了各大企業(yè)。它的核心理念是“數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)”，旨在打破信息孤島，提升數(shù)據(jù)使用效率。企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)中臺(tái)將各類數(shù)據(jù)集中管理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)而支持業(yè)務(wù)決策和創(chuàng)新。在當(dāng)時(shí)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的優(yōu)勢(shì)顯而易見：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)中臺(tái)擅長(zhǎng)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能夠有效地將來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清洗和分析，為決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

高效的數(shù)據(jù)治理：通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)管理流程，數(shù)據(jù)中臺(tái)可以幫助企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

業(yè)務(wù)賦能：數(shù)據(jù)中臺(tái)不僅是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫，更是業(yè)務(wù)的賦能者，能夠?yàn)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)部門提供靈活的數(shù)據(jù)服務(wù)，提升業(yè)務(wù)效率。

當(dāng)時(shí)的企業(yè)紛紛投入資源，建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，期望通過這一平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，搶占市場(chǎng)先機(jī)。

二、數(shù)據(jù)中臺(tái)的歲月無聲

Gartner的分析指出，隨著技術(shù)的發(fā)展和企業(yè)需求的變化，數(shù)據(jù)中臺(tái)可能面臨消亡的風(fēng)險(xiǎn)。這一觀點(diǎn)引發(fā)了業(yè)界的廣泛討論和思考。

數(shù)據(jù)中臺(tái)消亡論主要基于以下幾點(diǎn)：技術(shù)迭代速度加快，新的數(shù)據(jù)處理和分析工具不斷涌現(xiàn)；企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的依賴可能限制了創(chuàng)新能力的發(fā)展；數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)和維護(hù)成本高昂，部分企業(yè)可能難以承受。

數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)不僅需要強(qiáng)大的技術(shù)支持，更需要企業(yè)具備相應(yīng)的組織能力和數(shù)據(jù)能力。然而，現(xiàn)實(shí)情況是，許多企業(yè)在這方面存在明顯不足。

數(shù)據(jù)中臺(tái)這個(gè)概念可以很大，覆蓋面也可以很廣，甚至可以廣到企業(yè)的戰(zhàn)略、組織、業(yè)務(wù)。雖然口口聲聲說，數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)，技術(shù)只是其中的一個(gè)小環(huán)節(jié)，更重要的是XXX，但實(shí)際開展工作的時(shí)候，哪家公司不是IT部門牽頭，不是從技術(shù)展開呢？所以我們還是以技術(shù)為本，重點(diǎn)從技術(shù)角度去聊聊。

從技術(shù)角度，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)的不斷增多，數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)在是有點(diǎn)力不從心。啥是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？簡(jiǎn)單來說，就是那些沒有固定格式和模型的數(shù)據(jù)，比如文本、圖片、音頻、視頻這些。這些數(shù)據(jù)雖然看起來雜亂無章，但實(shí)際上蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值。比如，用戶的評(píng)論、反饋、社交媒體上的討論，這些都是了解用戶需求和偏好的重要來源。

然而，數(shù)據(jù)中臺(tái)在處理這些數(shù)據(jù)時(shí)，就顯得有點(diǎn)“水土不服”了。它擅長(zhǎng)的那套結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方法，在這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)面前不奏效。雖然數(shù)據(jù)湖的概念應(yīng)運(yùn)而生，號(hào)稱能容納各種類型的數(shù)據(jù)，但實(shí)際上，大多數(shù)數(shù)據(jù)湖還是停留在“數(shù)據(jù)倉庫”的層面，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理還是力不從心。

企業(yè)里那些海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，就像是一座座未被開發(fā)的“金礦”，靜靜地躺在那里，無人問津。這些數(shù)據(jù)里蘊(yùn)含的價(jià)值，也就這樣被白白浪費(fèi)了。

除了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理難題，數(shù)據(jù)中臺(tái)還面臨著其他挑戰(zhàn)。比如，數(shù)據(jù)治理工作往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力，清洗臟數(shù)據(jù)、梳理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系、查找和匹配數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等任務(wù)，不但重復(fù)性高，還容易出錯(cuò)。這些問題都使得數(shù)據(jù)中臺(tái)在實(shí)際應(yīng)用中受到了很大的限制。

三、AI大模型的海闊天空與借力

AI大模型就像是一匹黑馬，橫空出世，LLM紅極一時(shí)。

放下它的種種牛X不表，在數(shù)據(jù)方面，它有哪些過人之處？

它憑借強(qiáng)大的自監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了前所未有的識(shí)別和治理。

啥是自監(jiān)督學(xué)習(xí)？簡(jiǎn)單來說，就是讓模型自己從大量無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和特征。這樣，即使在沒有人工標(biāo)注的情況下，模型也能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理和分析。這種能力，對(duì)于處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來說，簡(jiǎn)直就是“神器”。

啥是無監(jiān)督學(xué)習(xí)？無監(jiān)督學(xué)習(xí)不依賴任何標(biāo)簽值，通過對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在特征的挖掘，找到樣本間的關(guān)系。

AI大模型的崛起，不僅解決了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理難題，還極大地提高了數(shù)據(jù)治理的效率。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理工作，需要耗費(fèi)大量的人力和物力，而且容易出錯(cuò)。但是，有了AI大模型之后，這些工作都可以交給模型去自動(dòng)完成，大大提高了效率和準(zhǔn)確性。

看到這里，你可能已經(jīng)明白了：數(shù)據(jù)中臺(tái)和AI大模型，其實(shí)是一對(duì)“天作之合”。數(shù)據(jù)中臺(tái)擅長(zhǎng)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而AI大模型則擅長(zhǎng)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。兩者結(jié)合起來，就能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面治理和分析，讓企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值得到最大程度的發(fā)揮。

那么，具體該怎么做呢？

首先，我們要充分利用AI大模型的實(shí)體識(shí)別、情感分析、文本生成等能力，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的治理和利用。比如，可以用AI大模型來識(shí)別用戶評(píng)論中的關(guān)鍵詞和情感傾向，幫助企業(yè)了解用戶的真實(shí)需求和反饋。也可以用AI大模型來生成產(chǎn)品描述、營(yíng)銷文案等，提高營(yíng)銷效果和用戶滿意度。

其次，我們要利用AI大模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，降低人工標(biāo)注的成本。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間，而且容易出錯(cuò)。但是，有了AI大模型之后，我們就可以通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，讓模型自己從大量無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和特征，從而減少對(duì)人工標(biāo)注的依賴。

最后，我們要把數(shù)據(jù)中臺(tái)和AI大模型緊密地結(jié)合起來，形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)治理和分析體系。數(shù)據(jù)中臺(tái)負(fù)責(zé)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和洞察；而AI大模型則負(fù)責(zé)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供豐富的數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用能力。兩者相輔相成，共同推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)發(fā)展。

四、救贖與涅槃重生：數(shù)據(jù)中臺(tái)的新機(jī)遇

現(xiàn)在，基礎(chǔ)大模型已經(jīng)越來越成熟，數(shù)據(jù)人完全可以站在這個(gè)巨人的肩膀上，去做更多的事情。我們不再需要從頭開始研發(fā)模型，而是可以直接利用這些成熟的大模型，來解決我們實(shí)際工作中的問題。

對(duì)于數(shù)據(jù)中臺(tái)來說，這就是它的救贖之路。它可以通過與AI大模型的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自我升級(jí)和轉(zhuǎn)型。不再僅僅是一個(gè)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)倉庫”，而是一個(gè)能夠全面治理和分析各種類型數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)大腦”。

在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)人扮演著至關(guān)重要的角色。我們需要不斷學(xué)習(xí)新的技術(shù)和方法，提高自己的專業(yè)素養(yǎng)和綜合能力。只有這樣，我們才能更好地利用AI大模型的能力，去挖掘數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值和潛力。

同時(shí)，我們也需要保持開放的心態(tài)和創(chuàng)新的思維。數(shù)據(jù)中臺(tái)和AI大模型都是不斷發(fā)展變化的技術(shù)領(lǐng)域，我們需要時(shí)刻關(guān)注最新的技術(shù)動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，不斷調(diào)整和優(yōu)化我們的工作方法和策略。

我相信，在AI大模型的風(fēng)口下，數(shù)據(jù)中臺(tái)一定能夠抓住機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)救贖與涅槃重生。它將不再是一個(gè)風(fēng)雨飄搖的“老將”，而是一個(gè)煥發(fā)新生的“戰(zhàn)士”，繼續(xù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上發(fā)光發(fā)熱。

五、結(jié)語：在這個(gè)擅于造詞的年代

在這個(gè)擅于造詞的年代，實(shí)在不行改個(gè)名字，也不是不行。整合出一個(gè)新概念，造出一個(gè)新名詞，再火一把，也不是不行。

什么「數(shù)據(jù)編織」，什么「數(shù)智基建」，其實(shí)都挺好的。如果看不上這兩個(gè)，咱還可以再起其他名字，能站上風(fēng)口的名字，就是好名字。

什么是「數(shù)據(jù)編織」，什么是「數(shù)智基建」，后面會(huì)另外開一篇文章介紹。?