在以往，企業(yè)數(shù)據(jù)管理都以傳統(tǒng)的IT架構(gòu)為基礎(chǔ)。當(dāng)技術(shù)部門為業(yè)務(wù)部門解決問題時(shí)，需要從業(yè)務(wù)需求的探查、技術(shù)壁壘的打通等從上到下各個(gè)方面來建設(shè)新系統(tǒng)。每個(gè)系統(tǒng)的建成都自成一體，也就是煙筒構(gòu)架，每個(gè)部門各自滿足業(yè)務(wù)部門的需求。

這種構(gòu)架不僅耗費(fèi)各部門大量的精力也使得各個(gè)系統(tǒng)難以打通管理，無法形成更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)能力，同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)的工作量也非常大。但是在如今人工智能變革過程中，數(shù)據(jù)的獲取和使用無疑成為了智能程度高低的瓶頸，所以能不能建立AI數(shù)據(jù)中臺(tái)，意味著你的智能系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中臺(tái)是全新的架構(gòu)變革。一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，是AI時(shí)代的標(biāo)配。5G技術(shù)的發(fā)展，可能會(huì)進(jìn)一步放大視圖聲數(shù)據(jù)的重要性。

不管從數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步，還在站在企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的認(rèn)知來說， AI數(shù)據(jù)中臺(tái)搭建都是每個(gè)企業(yè)必須要考慮的。AI中臺(tái)是一個(gè)用來構(gòu)建大規(guī)模智能服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)企業(yè)需要的算法模型提供了分步構(gòu)建和全生命周期管理的服務(wù)，讓企業(yè)可以將自己的業(yè)務(wù)不斷下沉為一個(gè)個(gè)算法模型，以達(dá)到復(fù)用、組合創(chuàng)新、規(guī)?；瘶?gòu)建智能服務(wù)的目的。

什么是AI數(shù)據(jù)中臺(tái)？首先它不是一個(gè)平臺(tái)，也不是一個(gè)系統(tǒng)，AI數(shù)據(jù)中臺(tái)包含先進(jìn)技術(shù)，但不僅僅是技術(shù)，更重要的是依托先進(jìn)技術(shù)，利用其所擁有的核心資源，構(gòu)建生態(tài)向心力，所以說AI數(shù)據(jù)中臺(tái)是一種能力。

數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)一個(gè)企業(yè)，起著至關(guān)重要的作用，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)年累月以煙囪架構(gòu)形式存在而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)隔離、數(shù)據(jù)不一致等等。因?yàn)檫@些問題實(shí)在是過于繁雜，因此數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、主數(shù)據(jù)治理等一系列的工作職能應(yīng)運(yùn)而生。

這樣的數(shù)據(jù)治理工作在進(jìn)行了很多年后，數(shù)據(jù)中臺(tái)這個(gè)概念逐漸有人提出了，阿里的《企業(yè)IT轉(zhuǎn)型直到：阿里巴巴中臺(tái)戰(zhàn)略思想與架構(gòu)實(shí)踐》這本書更是對(duì)這個(gè)概念做了一次普及。現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等等一系列技術(shù)開始在這個(gè)平臺(tái)下起到作用的時(shí)候。AI中臺(tái)開始落地實(shí)施，AI中臺(tái)是數(shù)據(jù)中臺(tái)的進(jìn)一步延伸，從數(shù)據(jù)中臺(tái)一步一步演進(jìn)過去。

AI中臺(tái)是一個(gè)用來構(gòu)建大規(guī)模智能服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)企業(yè)需要的算法模型提供了分步構(gòu)建和全生命周期管理的服務(wù)，讓企業(yè)可以將自己的業(yè)務(wù)不斷下沉為一個(gè)個(gè)算法模型，以達(dá)到復(fù)用、組合創(chuàng)新、規(guī)?；瘶?gòu)建智能服務(wù)的目的及業(yè)務(wù)賦能的作用。

簡(jiǎn)單來說，一個(gè)企業(yè)各個(gè)應(yīng)用源源不斷的產(chǎn)生數(shù)據(jù)，各個(gè)業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)匯總，經(jīng)過統(tǒng)一的清洗、歸類、糾錯(cuò)、標(biāo)注、定義、顆?；皹?gòu)建索引，形成數(shù)據(jù)中臺(tái)。再根據(jù)各類算法及機(jī)器學(xué)習(xí)，從而形成企業(yè)的AI中臺(tái)?？蓪?duì)外輸出決策能力、算法模型、功能模型及業(yè)務(wù)能力，這就是一個(gè)簡(jiǎn)單的AI中臺(tái)模型。

AI發(fā)展必需依靠算法、數(shù)據(jù)和算力三方面的組合才能有更好的效果，現(xiàn)階段算力需要硬件的突破，算法的進(jìn)步需要更多的算法工程師的努力才能有突破。能否高效的利用數(shù)據(jù)是各大公司的差距所在，AI數(shù)據(jù)中臺(tái)無疑是解決這個(gè)問題的最優(yōu)解。率先搭建持續(xù)優(yōu)化，也許可以幫助大企業(yè)在智能化方向上有個(gè)大的進(jìn)步。