什么是 AI 数据整合？

传统的数据整合，也就是将多源数据合并并统一格式的流程，依赖数据工程师统筹的固定规则或半自动化流程。¹然而，这类方式无法适配当下海量的数据规模与复杂数据形态。

当今的 AI 和分析工作负载，要求数据基础具备高速度、灵活性与可视性。这类需求会大幅加重数据团队的负担，该团队本身还要应对工具泛滥、工作流分散以及数据孤岛等问题。

AI 提供了一套智能且简化的整合方式，兼具高效性，同时可适配未来各类数据需求。数据整合不再依赖人工转换，而是依托大语言模型 (LLM)、AI 智能体与自动化技术自主学习、调整并制定数据相关决策，将被动处理流程转化为主动运行的智能系统。

现代企业运行在架构复杂的分布式环境中，所处理的数据类型十分多样。企业还面临持续增长的创新压力与实时决策压力。传统的数据整合方式并非为这类需求而设计。

四大趋势进一步说明，AI 数据整合在当下具备重要价值的原因：

非结构化数据指没有预设格式的信息，例如图像、文档以及物联网 (IoT) 传感器数据。现如今，这类数据被大规模生成，据统计其占企业整体生成数据的 90%。 ²

非结构化数据的庞大体量，使其在分析工作与 AI 应用中具备极高价值。但这类数据也容易超出人工整合方式的承载范围，尤其在数据架构频繁变更、异步更新、数据质量问题增多的场景下。³如果缺少更灵活、高效的整合流程，企业很可能造成高价值数据的闲置浪费。

AI 仅能基于可访问的数据开展工作，因此实现企业数据的统一访问，是完成 AI 就绪的基本前提。组织需要对分布在数据库、数据湖、业务应用程序中的数据，搭建统一且便于管理的视图，以此为 AI 提供有效支撑。

举例而言，LLM 需要海量的相关数据，才能输出准确且贴合场景的内容。AI 智能体也有同类要求，并且依托整合数据在各类工作流中稳定运行。获取准确、实时且有效的业务数据，能够保障两者的输出内容完整、统一并保持时效性。

成功的数据驱动决策要求工作人员能够从海量、多类型的数据集中，快速、安全且经济地提取洞察分析。⁴想要实现这一目标，就需要自动化、低延迟的数据管道持续输出新鲜、可靠的数据。

但传统的管道设计与编排方式，无法适配 AI 和实时分析的运行速度与数据规模。批量提取、转换、加载 (ETL) 流程会产生延迟，拉长业务响应周期与洞察分析周期，最终输出的内容也会因失效而无法使用。

随着数据环境日趋复杂，即便是细微改动也会干扰整合工作，进而形成研究人员所说的“反复检测、排查、修复管道故障的循环，消耗大量技术资源”。⁵

IBM 软件工程师 Jahangir Khan 表示，对于优先落地企业 AI 与实时决策业务的组织而言，向 AI 驱动的管道设计、编排模式转型，已然成为“必然且关键的选择”。⁶智能体式 AI 支撑的管道具备自适应与自我修复能力，可从本质上优化数据整合流程，提升弹性与运行速度。

AI 数据整合能够解决拖累现代数据团队运行效率的三大核心执行难题：

• 数据访问
• 管道可靠性
• 技能限制

AI 数据整合借助 LLM、机器学习和自动化技术，简化端到端的数据整合全流程。最常见的方法包括：

• 发现、分类和丰富数据
• 跨数据源映射和转换数据
• 监控数据质量和管道运行状况
• 设计和编排数据管道
• 使用自然语言查询数据

在数据整合和交付之前，AI 可以自动完成多项上游任务，例如：

• 通过分析相关数据集、Web 来源、访问日志和元数据存储库，发现新的内部和外部数据源。
  
  
• 对数据进行分类并使用决策树、随机森林和神经网络等模型对数据进行标记，以提升治理和语义一致性。¹⁰
  
  
• 通过业务上下文和元数据（如情感和公司标识符）丰富数据。
  
  
• 通过检测实体、关系和模式从非结构化数据中提取结构。
  
  
• 随着新数据源的出现和业务定义的演变，保持数据目录的更新。
  

这些 AI 驱动的功能使下游分析和 AI 所需的相关数据更容易查找、解释和准备。

AI 还可以自动完成核心数据整合任务，例如模式映射和数据转换。传统的数据映射和转换工作依赖专业工程知识与硬编码规则。AI 模型依托语义理解能力，自动完成跨数据源的模式匹配与对齐。

例如，AI 可将一个系统内的“emp_ID”与另一系统的“employee_number”进行匹配，即便字段名称和数据格式存在差异。依托这类信息，AI 可生成转换逻辑与标准化规则，并随业务逻辑变化同步调整，无需重写代码。

以往，团队依靠自定义可观测性逻辑、仪表板、告警机制与人工诊断方式监控数据管道。问题修复工作往往需要专业知识，同时协调多方利益相关者。

AI 系统可借助自动化手段维护数据质量，加快问题处理速度：

• 管道监控
• 异常检测
• 模式漂移检测
• 根本原因分析
• 修复建议
• 验证
• 文档

AI 还可以学习质量基准，识别细微偏差，以此优化数据质量管理工作。以上所有功能，均可保障交付至用户的数据真实可靠、格式统一且可直接使用。

智能体式 AI 可根据各类工作量，推荐适配度最高的整合方式，协助完成数据管道的设计与编排。结合数据源、性能需求与成本限制，AI 系统可推荐 ETL/ELT、实时流式传输、数据复制或混合方案。

声明式管道创作可配合完成上述流程。工程师无需逐行手动编写代码，只需定义预期结果与治理规则，系统便会生成管道方案供审阅与核准。随后，AI 智能体便可执行对应工作流。

AI 还可结合工作量特征与业务需求，为整合后的数据推荐最优存储目标，例如对象存储、数据仓库或数据库。长期运行下，智能体系统会依托历史数据优化优先级与执行路径，进而完善编排工作，该过程通常借助强化学习实现。

大多数业务用户不掌握结构化查询语言 (SQL)，需要依托技术团队调取企业数据，用于制作报表、解答常规问题。AI 整合依托无代码自助服务式数据智能体缓解这类问题，这类智能体利用自然语言处理 (NLP) 与 LLM 解读自然语言请求，并生成 SQL 查询语句。

例如，金融分析师可提出查询要求：“按客户细分展示过去两个季度的盈利趋势。”智能体程序解析请求内容、生成查询语句并反馈结果。

该方式能够缩短数据访问耗时，让企业内的整合数据更便于全员使用。对于希望自主把控查询需求的技术用户，Python 软件开发工具包 (SDK) 可借助 LLM，根据用户需求生成并运行 Python 脚本。

在数据整合工作中运用高阶 AI 功能，可带来多项优势，具体如下：

• 高效决策：依托 AI 能力，数据请求处理周期从数周缩短至数分钟，助力业务团队在机遇与风险窗口期快速行动。
  
  
• 可靠优质数据：内置 AI 可观测、监控与治理能力，能够降低异常数据、不合规数据流入下游存储库、影响决策的风险。
  
  
• 架构简化：智能体系统将各类整合管道统一整合至同一平台，兼容批处理、实时流处理以及 Data Replication 相关工作量。因此，用户无需在多款工具之间来回切换。
  
  
• 提升工作效率：自动化与自助服务模式，可减少数据整合工作流内的重复、低价值任务，让数据工程人员聚焦于战略性工作。

业内也普遍认为，AI 正在大幅推动数据工程的普惠化发展。数据访问与理解门槛被降低后，即便非技术类业务用户，也可自主开展数据相关工作。

采用 AI 整合解决方案的实际用例十分丰富，举例如下：

• 实时流式传输
• 数据仓储
• 财务规划
• AI 的数据
• 销售和收入运营

数据整合方案并非通用模板。评估 AI 驱动的数据整合解决方案时，需综合考量各项功能、模块与配套服务。以下三个核心问题，可作为选型参考依据：

依托应用程序编程接口 (API)、预制连接器实现原生生态系统互联的解决方案，可减少供应商锁定问题，充分盘活现有数据资产。这类 AI 驱动的解决方案，可与文件存储系统、事件驱动架构、数据存储、应用程序实现无缝对接。可扩展性与互操作性同等重要，平台可随业务需求迭代完成扩容（支持自定义代码、外部数据源接入）。

内置数据清理、数据安全、数据治理能力的 AI 数据平台，可保障数据在整个整合周期内稳定可信。同时，该类平台可防范敏感数据被非法访问与滥用。AI 赋能的可观测与监控能力，可提前识别各类问题，包括易被忽略的细微异常。

当下企业多运行在混合多云环境中，因此可跨环境运行管道的解决方案至关重要，涵盖本地部署、云端及混合生态系统场景。混合部署与就地数据处理模式，还可最大限度降低延迟与数据传输成本，减少长期技术债务。