工控工业以太网技术启示人工智能时代数据架构新篇章关键策略与洞见大揭秘
导语：数据体系结构是指在存储和使用数据时必须遵循的规则与指导方针。将这些规则集中到一个统一平台上，对于住房和发展具有巨大益处，但也带来了一些新的挑战，如数据的复杂性以及安全方面的考量，这使得这种简化变得更加复杂。
数据已成为2024年世界各个领域不可或缺的一部分，它比大多数商品更具价值，并且随着对更安全、准确共享、使用、存储和组织这些数据需求的指数级增长，其重要性日益凸显。
为了应对现代化迅猛发展所带来的快速变化和竞争压力，企业需要迅速适应并坚持下去。虽然预计80%的企业将采用基因改造应用程序或基因编辑技术，而银行机构仅有25%将其关键数据迁移到目标架构中，这表明行业还存在很大的差距。
传统的数据仓库已经过时了，它涉及到封锁式管理，限制了信息获取。只有那些能够跨越这种障碍，将大量不同用途上的多样化资产整合起来，以一种共享方式进行管理的人才能真正利用现代化的优势。
A 数据结构是一种强调一致性的管理方法，使得封锁式管理得到解锁，为不同的实体提供多样化服务。在这个过程中，人工智能（AI）扮演了关键角色，可以帮助识别复杂模式、生成预测甚至自动化许多流程，从而提高精度并增强可扩展性和灵活性。但同时，也存在着关于质量、透明度、道德与法律等方面的问题，这些都成为转向现代数据架构过程中的挑战。
主要策略：
建立最小可行产品：从最低需求开始，逐步构建以实现快速结果。
教育培训：投资于持续教育，让员工认识到从传统系统迁移到现代架构的重要性。
预期挑战：准备迎接人工智能可能带来的典型问题，如数据质量问题等，并采取措施减少它们对业务影响。
主要见解：
统一数据对于竞争至关重要：它可以简化流程，加强治理与安全，同时提高可伸缩性。
数据视为产品处理：通过按领域分类，独立搜索定位，以及支持联邦计算治理，使其作为一种资产被自服务。
处理多源异质数据具有挑战性：需要采取标准政策来管理云端资源和潜在风险。
现代数据库体系将随着AI进步而前进：AI将继续推动组织以新方式使用现有信息资源，从而提升效率并创造创新机会。