在前面的文章中，我們探討了 存算分離與云原生，以及 流批一體化計算架構 的演進趨勢。這些演進解決了“算力與數據效率”的問題。但在今天，企業在數據平臺上的需求已經從 存儲與計算的統一，逐步走向 智能化與自動化。

尤其是在 AI 與大模型快速發展的背景下，數據平臺正在發生一場新的架構升級：從“數據驅動業務”到“智能驅動數據”。

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一、為什么需要智能化數據平臺？

過去十年，數據平臺的核心使命是：存好、管好、算好。

• 存儲層面：湖倉一體解決了數據孤島。

• 計算層面：流批一體解決了時效性與一致性。

• 管理層面：調度編排、治理體系提升了自動化程度。

然而，隨著企業數據規模爆炸、業務實時化與智能化需求提升，傳統平臺暴露出幾個問題：

1. 依賴人工治理：調度依賴人工規則，難以適應復雜場景。

2. 數據消費不夠智能：指標、報表需要手工建模與定義，響應慢。

3. AI 與數據割裂：數據平臺與 AI 平臺分離，形成“訓練/推理的數據鴻溝”。

這正是 AI 驅動的智能化數據平臺 登場的契機。

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