AI时代，为什么数据集成平台的价值不降反升？

最近与几位数据部门的老友交流，发现一个有趣的共识：在大模型和AI应用如火如荼的今天，我们这些“老数据人”非但没有被边缘化，肩上的担子反而更重了。大家讨论的焦点，从如何训练一个更精准的模型，重新回到了一个更根本的问题上：如何为AI准备好“高质量、可用的”数据基础。

一、误区澄清：AI并非万能，它的“食量”和“挑食”远超想象

许多人存在一个误解，认为有了强大的AI，传统的数据治理和集成工作就可以放松了。但事实恰恰相反，AI，尤其是大模型，对数据的要求呈现出两个极端化的特征：

海量“食量”：训练一个有效的模型需要汇集来自各个业务系统、数据库、API乃至外部数据源的巨量数据。数据孤岛是AI项目的头号杀手。

极度“挑食”：AI模型奉行“垃圾进，垃圾出”。低质量、不一致、充满噪声的数据会直接导致模型偏见、幻觉和决策失误，其破坏性是隐性的且难以追溯。

二、价值升华：数据集成平台是AI-ready数据的“核心生产线”

如果说数据是AI的“新石油”，那么数据集成平台就是至关重要的“炼油厂”。它不再仅仅是一个数据搬运工具，而是构建企业“AI数据供应链”的核心基础设施。其价值具体体现在三个方面：

1.实现全域数据实时/准实时融合，满足AI对数据新鲜度的需求。

传统的T+1批处理已无法满足实时推荐、风险欺诈等AI场景。现代数据集成平台必须支持：

实时数据采集：通过CDC技术实时捕获数据库的变更日志。

流批一体处理：在同一平台上实现对实时流数据和历史批量数据的统一集成与处理。

根据行业实践，一个设计良好的数据集成平台可以将关键业务数据的延迟从数小时降低到秒级，这对于激活AI的实时决策能力至关重要。

2.提供自动化、可观测的数据流水线，保障AI数据供给的稳定性。

AI模型的持续学习和迭代，依赖于一条稳定、自动化且可观测的数据流水线。数据工程师需要能够：

可视化编排：通过拖拽方式快速构建复杂的数据同步与转换任务。

全链路监控：实时监控数据流速、任务状态、资源消耗，快速定位瓶颈与故障。

灵活调度与依赖：设置复杂的工作流依赖关系，确保数据处理任务有序执行。

3.简化多源异构数据接入，加速AI项目的启动与试错。

企业数据环境异常复杂，可能包含Oracle、MySQL等传统关系型数据库，Kafka、MongoDB等现代数据源，以及各类SaaS API。手动编写适配器代码耗时耗力。现代数据集成平台通过提供丰富的预构建连接器，能将新数据源的接入时间从“人周”级别缩短到“人天”甚至“人小时”级别。

以下表格对比了传统手工编码与使用专业数据集成平台在AI数据准备阶段的效率差异：

三、实战建议：为AI项目选择数据集成平台应关注的4个能力

面对市场上众多的产品，作为技术决策者，我们应该如何评估？我认为以下四点至关重要：

1.连接与覆盖能力：平台是否提供足够多的预置连接器，覆盖你当前和未来可能用到的所有数据源类型？

2.处理与性能能力：是否同时支持批量和实时数据处理？在处理海量数据时，吞吐量和延迟表现如何？

3.易用与扩展能力：是否提供低代码/无代码的操作界面，降低使用门槛？同时，其架构是否足够开放，允许自定义开发以满足特殊需求？

4.治理与安全能力：是否内置了数据质量、元数据管理、数据血缘和敏感数据脱敏等功能，确保AI数据供应链的安全合规？

AI时代非但没有削弱数据集成的价值，反而将其从后台支撑推向了战略核心。一个强大、自动化、智能化的数据集成平台，是确保企业AI项目能够高效、规模化落地，并最终产生业务价值的基石。

对于任何一位致力于推动数据智能的数据工程师或技术负责人而言，投资和建设现代化的AI就绪数据集成体系，已成为当下最紧迫且回报最高的任务之一。