1. 嗨，各位朋友好，我是小玖，今天想和大家深入探討一個正在重塑企業(yè)數(shù)字化進程的關(guān)鍵議題——數(shù)據(jù)分析底層架構(gòu)的全面革新。

2. 回顧過去三十年，主流的數(shù)據(jù)分析模式始終圍繞表格型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)展開。從早期的分布式計算框架演進到如今廣泛采用的存算分離架構(gòu)，OLAP引擎在提升查詢效率、支撐復(fù)雜分析方面發(fā)揮了重要作用，助力眾多企業(yè)實現(xiàn)了初步的數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型。

3. 可如今形勢已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，大模型技術(shù)的迅猛崛起徹底顛覆了傳統(tǒng)范式，整個數(shù)據(jù)生態(tài)的運行邏輯正在被重新定義。

破局核心：打通數(shù)據(jù)與AI的割裂壁壘

4. 行業(yè)已有明確趨勢指出，在未來五年內(nèi)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本、圖像、音頻、視頻等，將占據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)總量的八成以上。

5. 這一變化釋放出強烈信號：企業(yè)所掌握的“數(shù)據(jù)金礦”正從規(guī)整的行列形式轉(zhuǎn)向多元混雜的形態(tài)。傳統(tǒng)的SQL語句已難以滿足日益復(fù)雜的交互需求，取而代之的是通過自然語言提問獲取洞察、利用圖片搜索相關(guān)內(nèi)容的新常態(tài)。

6. 小玖認為，這并非一次普通的技術(shù)迭代，而是數(shù)據(jù)分析方法論的根本躍遷。面對這場深刻變革，企業(yè)必須主動應(yīng)對，否則極易在智能化浪潮中掉隊。

7. 當(dāng)前許多組織面臨一個嚴峻現(xiàn)實：大數(shù)據(jù)團隊與人工智能團隊長期處于隔離狀態(tài)，形成物理空間與系統(tǒng)邏輯上的雙重斷層。

8. 一邊是依賴Hive、Lakehouse平臺的大數(shù)據(jù)工程師，專注于Parquet、ORC等列式格式下的結(jié)構(gòu)化處理；另一邊則是AI研發(fā)人員，在配備GPU的工作站上調(diào)試模型，數(shù)據(jù)散落在本地磁盤或臨時存儲中。

9. 此類割裂直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理舉步維艱，跨平臺調(diào)用性能低下。例如要完成一項融合數(shù)據(jù)庫信息與AI識別結(jié)果的聯(lián)合分析，往往需要先提取原始記錄再單獨調(diào)用模型服務(wù)，流程繁瑣且響應(yīng)遲緩。

10. 更深層的問題在于，傳統(tǒng)為結(jié)構(gòu)化場景優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲機制，完全無法承載AI任務(wù)對異構(gòu)數(shù)據(jù)的高彈性要求。

11. 小玖觀察到，AI應(yīng)用中的非結(jié)構(gòu)化輸入具有極強的字段波動性——某些字段可能僅含幾個字節(jié)，而經(jīng)過embedding編碼后的向量維度可達數(shù)千甚至上萬?，F(xiàn)有以固定Schema為核心的存儲設(shè)計對此類動態(tài)負載毫無適應(yīng)能力。

12. 破解之道在于打造統(tǒng)一的多模態(tài)數(shù)據(jù)底座，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一體化管理與高效調(diào)度。

能力升級：讓AI成為數(shù)據(jù)平臺的“內(nèi)置本能”

13. 在實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合之后，更關(guān)鍵的任務(wù)是將AI能力深度嵌入數(shù)據(jù)平臺的核心執(zhí)行路徑之中。

14. 小玖強調(diào)，有兩個核心技術(shù)方向亟需突破。其一是向量檢索功能必須下沉至查詢引擎內(nèi)核層。當(dāng)前常見的外掛式向量數(shù)據(jù)庫方案不僅造成數(shù)據(jù)冗余，還引入額外延遲，難以支撐高并發(fā)、低時延的精準(zhǔn)匹配場景。

15. 下一代平臺應(yīng)原生集成向量索引能力，并支持關(guān)鍵詞匹配與語義理解相結(jié)合的混合召回機制，配合粗粒度篩選與細粒度排序的雙階段策略，有效服務(wù)于合同條款比對、電商平臺以圖搜商品等高精度業(yè)務(wù)場景。

16. 其二便是In-Database AI能力的構(gòu)建，真正實現(xiàn)“寫入即智能處理，查詢即實時分析”的閉環(huán)體驗。

17. 在傳統(tǒng)架構(gòu)下，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的ETL流程高度依賴外部腳本驅(qū)動，維護復(fù)雜、容錯率低，極易產(chǎn)生新的信息孤島。

18. 新一代系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)把AI處理模塊融入數(shù)據(jù)攝入鏈路，在文件上傳的同時自動完成內(nèi)容解析、段落切分、特征提取及向量化轉(zhuǎn)換，使原始文檔無需人工干預(yù)即可轉(zhuǎn)化為可檢索、可分析的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

未來適配：從支撐確定性查詢到應(yīng)對探索式執(zhí)行

19. 隨著AI Agent技術(shù)的廣泛應(yīng)用，用戶與數(shù)據(jù)系統(tǒng)的互動方式正由“明確指令型查詢”轉(zhuǎn)向“開放式探索式執(zhí)行”，這對底層基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高要求。

20. 同時，智能元數(shù)據(jù)管理體系的重要性日益凸顯。Agent在生成查詢計劃前需頻繁訪問Schema信息以理解數(shù)據(jù)上下文，這就要求平臺具備快速響應(yīng)元數(shù)據(jù)請求的能力。

21. 而且，元數(shù)據(jù)本身不能再局限于表名、字段類型等基礎(chǔ)描述，還需包含豐富的語義標(biāo)簽、使用場景說明以及質(zhì)量評分等輔助信息，幫助Agent準(zhǔn)確解讀數(shù)據(jù)含義。

22. 畢竟，由Agent發(fā)起的查詢通常帶有模糊性和不確定性，平臺必須能理解諸如“置信度高于80%”、“優(yōu)先返回近期更新的結(jié)果”這類描述性約束條件，才能精準(zhǔn)還原意圖并返回可靠答案。

23. 展望更遠未來，數(shù)據(jù)平臺還需具備自我優(yōu)化與持續(xù)進化的能力。

24. 系統(tǒng)可根據(jù)歷史慢查詢?nèi)罩九c數(shù)據(jù)增長模式，自主判斷并創(chuàng)建物化視圖進行預(yù)計算，全程對用戶透明，顯著縮短后續(xù)類似請求的響應(yīng)時間。

25. 此類自動化優(yōu)化機制不僅能持續(xù)提升整體性能表現(xiàn)，還能大幅降低運維復(fù)雜度與開發(fā)門檻，讓更多業(yè)務(wù)人員輕松參與數(shù)據(jù)分析過程。

26. 綜上所述，構(gòu)建下一代AI優(yōu)先的Lakehouse體系是一項系統(tǒng)級工程，其本質(zhì)在于打破結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的藩籬，推動AI能力從外圍應(yīng)用層逐步下沉至平臺內(nèi)核層。

27. 對企業(yè)而言，這場轉(zhuǎn)型已不再是可選項，而是關(guān)乎生存與競爭力的戰(zhàn)略必答題。

28. 誰能率先建成集多模態(tài)存儲、內(nèi)嵌AI處理、智能元數(shù)據(jù)與自適應(yīng)優(yōu)化于一體的智能數(shù)據(jù)中樞，誰就能在未來以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動力的競爭格局中搶占制高點。

29. 信源來源：InfoQ 2026-01-0 從 SQL 到自然語言，下一代 Lakehouse 為何必須「AI 優(yōu)先」