在前面的文章中，我们探讨了 存算分离与云原生，以及 流批一体化计算架构 的演进趋势。这些演进解决了“算力与数据效率”的问题。但在今天，企业在数据平台上的需求已经从 存储与计算的统一，逐步走向 智能化与自动化。

尤其是在 AI 与大模型快速发展的背景下，数据平台正在发生一场新的架构升级：从“数据驱动业务”到“智能驱动数据”。

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一、为什么需要智能化数据平台？

过去十年，数据平台的核心使命是：存好、管好、算好。

• 存储层面：湖仓一体解决了数据孤岛。

• 计算层面：流批一体解决了时效性与一致性。

• 管理层面：调度编排、治理体系提升了自动化程度。

然而，随着企业数据规模爆炸、业务实时化与智能化需求提升，传统平台暴露出几个问题：

1. 依赖人工治理：调度依赖人工规则，难以适应复杂场景。

2. 数据消费不够智能：指标、报表需要手工建模与定义，响应慢。

3. AI 与数据割裂：数据平台与 AI 平台分离，形成“训练/推理的数据鸿沟”。

这正是 AI 驱动的智能化数据平台 登场的契机。

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