🧠 AI 时代数据架构核心特征

• 以数据为中心（Data-Centric）

• 数据质量 > 模型质量

• 更重视数据的采集、清洗、标注、版本控制等

• 多源异构数据支持

• 支持结构化、半结构化、非结构化（文本、图像、视频、语音）等多种数据类型

• 可扩展、高并发、高吞吐

• 需要支持 TB 甚至 PB 级数据实时/近实时处理

• 端到端可追溯（Data Lineage）

• 每个数据元素的来源、加工方式、用途都可追踪

• ML/AI 原生支持

• 集成特征存储、模型训练平台、MLOps 工具链等

现代AI数据架构包含四大关键层：数据采集层（多源接入与边缘计算）、存储层（数据湖、数据仓库、向量数据库等）、处理层（批处理/流处理框架、特征工程）和AI服务层（模型训练、部署与推理）。新兴技术如数据编织（Data Fabric）、数据网格（Data Mesh）和联邦学习进一步优化了数据的整合、治理与隐私保护。

AI数据架构需遵循可扩展性、灵活性、实时性和安全性等原则，同时平衡成本效益。主要挑战包括数据治理、技术整合、跨领域人才短缺及AI伦理问题。解决方案涉及建立元数据管理、采用标准化API、培养复合型团队，并确保AI系统的透明性与公平性。

边缘AI和实时推理将推动数据处理更靠近源头，而合成数据和联邦学习能缓解数据隐私与稀缺问题。未来的数据架构将更智能化、自动化，并深度融合AIOps和MLOps，以实现持续学习与优化，最终构建高效、可靠且符合伦理的AI驱动型数据生态系统。