“数据中台路在何方，大模型下的机遇与挑战。” 在技术快速发展的时代，数据中台经历了辉煌与困境。AI 大模型的兴起，能否成为其重生的关键？

在AI大模型这股大风刮得正猛的时候，数据中台到底经历了什么？又该如何抓住这个风口，实现救赎与涅槃重生呢？实在不行，文章最后有个也不是不行的「良策」。

一、数据中台的光辉岁月

想当年，数据中台那可是数据领域的“明星”，并且在阿里“爸爸”的挟持下，风光无两！

回顾过去，数据中台的出现犹如一阵春风，吹遍了各大企业。它的核心理念是“数据共享、数据治理、数据服务”，旨在打破信息孤岛，提升数据使用效率。企业可以通过数据中台将各类数据集中管理，形成统一的数据资产，进而支持业务决策和创新。在当时，数据中台的优势显而易见：

• 结构化数据处理：数据中台擅长处理结构化数据，能够有效地将来自不同系统的数据进行整合、清洗和分析，为决策提供可靠的数据支持。
• 高效的数据治理：通过标准化的数据管理流程，数据中台可以帮助企业建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性和一致性。
• 业务赋能：数据中台不仅是数据的存储库，更是业务的赋能者，能够为各个业务部门提供灵活的数据服务，提升业务效率。

当时的企业纷纷投入资源，建设数据中台，期望通过这一平台实现数字化转型，抢占市场先机。

二、数据中台的岁月无声

Gartner的分析指出，随着技术的发展和企业需求的变化，数据中台可能面临消亡的风险。这一观点引发了业界的广泛讨论和思考。

数据中台消亡论主要基于以下几点：技术迭代速度加快，新的数据处理和分析工具不断涌现；企业对数据中台的依赖可能限制了创新能力的发展；数据中台的建设和维护成本高昂，部分企业可能难以承受。

数据中台的建设不仅需要强大的技术支持，更需要企业具备相应的组织能力和数据能力。然而，现实情况是，许多企业在这方面存在明显不足。数据中台这个概念可以很大，覆盖面也可以很广，甚至可以广到企业的战略、组织、业务。虽然口口声声说，数据中台的建设，技术只是其中的一个小环节，更重要的是XXX，但实际开展工作的时候，哪家公司不是IT部门牵头，不是从技术展开呢？所以我们还是以技术为本，重点从技术角度去聊聊。从技术角度，随着企业数据的不断增多，数据中台对非结构化数据，实在是有点力不从心。

啥是非结构化数据？简单来说，就是那些没有固定格式和模型的数据，比如文本、图片、音频、视频这些。这些数据虽然看起来杂乱无章，但实际上蕴含着巨大的价值。比如，用户的评论、反馈、社交媒体上的讨论，这些都是了解用户需求和偏好的重要来源。

然而，数据中台在处理这些数据时，就显得有点“水土不服”了。它擅长的那套结构化数据处理方法，在这些非结构化数据面前不奏效。虽然数据湖的概念应运而生，号称能容纳各种类型的数据，但实际上，大多数数据湖还是停留在“数据仓库”的层面，对非结构化数据的处理还是力不从心。

企业里那些海量的非结构化数据，就像是一座座未被开发的“金矿”，静静地躺在那里，无人问津。这些数据里蕴含的价值，也就这样被白白浪费了。

除了非结构化数据的处理难题，数据中台还面临着其他挑战。比如，数据治理工作往往费时费力，清洗脏数据、梳理复杂的数据关系、查找和匹配数据标准等任务，不但重复性高，还容易出错。这些问题都使得数据中台在实际应用中受到了很大的限制。

三、AI大模型的海阔天空与借力

AI大模型就像是一匹黑马，横空出世，LLM红极一时。

放下它的种种牛X不表，在数据方面，它有哪些过人之处？

它凭借强大的自监督学习和无监督学习的能力，对非结构化数据实现了前所未有的识别和治理。

啥是自监督学习？简单来说，就是让模型自己从大量无标签的数据中学习规律和特征。这样，即使在没有人工标注的情况下，模型也能对数据进行有效的处理和分析。这种能力，对于处理海量的非结构化数据来说，简直就是“神器”。

啥是无监督学习？无监督学习不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系。

AI大模型的崛起，不仅解决了非结构化数据的处理难题，还极大地提高了数据治理的效率。传统的数据治理工作，需要耗费大量的人力和物力，而且容易出错。但是，有了AI大模型之后，这些工作都可以交给模型去自动完成，大大提高了效率和准确性。

看到这里，你可能已经明白了：数据中台和AI大模型，其实是一对“天作之合”。数据中台擅长处理结构化数据，而AI大模型则擅长处理非结构化数据。两者结合起来，就能实现数据的全面治理和分析，让企业的数据价值得到最大程度的发挥。

那么，具体该怎么做呢？

首先，我们要充分利用AI大模型的实体识别、情感分析、文本生成等能力，对非结构化数据进行有效的治理和利用。比如，可以用AI大模型来识别用户评论中的关键词和情感倾向，帮助企业了解用户的真实需求和反馈。也可以用AI大模型来生成产品描述、营销文案等，提高营销效果和用户满意度。

其次，我们要利用AI大模型的自监督学习能力，降低人工标注的成本。传统的数据标注工作，需要耗费大量的人力和时间，而且容易出错。但是，有了AI大模型之后，我们就可以通过自监督学习的方式，让模型自己从大量无标签的数据中学习规律和特征，从而减少对人工标注的依赖。

最后，我们要把数据中台和AI大模型紧密地结合起来，形成一个完整的数据治理和分析体系。数据中台负责处理结构化数据，提供精准的数据分析和洞察；而AI大模型则负责处理非结构化数据，提供丰富的数据治理和应用能力。两者相辅相成，共同推动企业的数字化转型和业务发展。

四、救赎与涅槃重生：数据中台的新机遇

现在，基础大模型已经越来越成熟，数据人完全可以站在这个巨人的肩膀上，去做更多的事情。我们不再需要从头开始研发模型，而是可以直接利用这些成熟的大模型，来解决我们实际工作中的问题。

对于数据中台来说，这就是它的救赎之路。它可以通过与AI大模型的结合，实现自我升级和转型。不再仅仅是一个处理结构化数据的“数据仓库”，而是一个能够全面治理和分析各种类型数据的“数据大脑”。

在这个过程中，数据人扮演着至关重要的角色。我们需要不断学习新的技术和方法，提高自己的专业素养和综合能力。只有这样，我们才能更好地利用AI大模型的能力，去挖掘数据中台的价值和潜力。

同时，我们也需要保持开放的心态和创新的思维。数据中台和AI大模型都是不断发展变化的技术领域，我们需要时刻关注最新的技术动态和趋势，不断调整和优化我们的工作方法和策略。

我相信，在AI大模型的风口下，数据中台一定能够抓住机遇，实现救赎与涅槃重生。它将不再是一个风雨飘摇的“老将”，而是一个焕发新生的“战士”，继续在企业数字化转型的道路上发光发热。

五、结语：在这个擅于造词的年代

在这个擅于造词的年代，实在不行改个名字，也不是不行。整合出一个新概念，造出一个新名词，再火一把，也不是不行。

什么「数据编织」，什么「数智基建」，其实都挺好的。如果看不上这两个，咱还可以再起其他名字，能站上风口的名字，就是好名字。