本文簡(jiǎn)要探討了如何在人工智能賦能下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)。文章強(qiáng)調(diào)了以整體視角看待人類思維和數(shù)據(jù)集成的重要性，并基于眾多實(shí)際企業(yè)解決方案，提出了一些簡(jiǎn)單的關(guān)鍵領(lǐng)域考量。

即使您并非數(shù)據(jù)解決方案架構(gòu)師，您仍然需要參與一個(gè)或多個(gè)架構(gòu)領(lǐng)域，以構(gòu)建集成數(shù)據(jù)架構(gòu)。如果沒有良好的數(shù)據(jù)架構(gòu)，您的數(shù)據(jù)部分就不太可能滿足服務(wù)級(jí)別的特性，例如數(shù)據(jù)互操作性、可擴(kuò)展性或數(shù)據(jù)管理。

目錄

企業(yè)數(shù)據(jù)解決方案的范圍

數(shù)據(jù)架構(gòu)中缺失的環(huán)節(jié)

敏捷 ESA 模型：與數(shù)據(jù)架構(gòu)交織的關(guān)鍵領(lǐng)域

敏捷 ESA 模型：關(guān)鍵利益相關(guān)者群體

敏捷 ESA 模型：以數(shù)據(jù)為中心的關(guān)聯(lián)流

利用人工智能輔助的、基于 IT 服務(wù)的建模方法

小結(jié)

一、企業(yè)數(shù)據(jù)解決方案的范圍

本文重點(diǎn)探討企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)（以下簡(jiǎn)稱數(shù)據(jù)架構(gòu)），它是企業(yè)解決方案架構(gòu) (ESA)的重點(diǎn)考量，它連接企業(yè)架構(gòu)和解決方案架構(gòu)，協(xié)調(diào)各種戰(zhàn)略方向和能力。與企業(yè)架構(gòu)、軟件架構(gòu)、云架構(gòu)等相比，企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的討論通常較少，其作用也千差萬別。企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的整體視圖通常缺失或不夠清晰。

隨著人工智能的快速發(fā)展，我們可以從大量多維復(fù)雜數(shù)據(jù)中獲得更快、更好的洞察。然而，如果沒有清晰的 ESA 指導(dǎo)，人工智能將無法創(chuàng)建有意義的數(shù)據(jù)架構(gòu)。單獨(dú)的企業(yè)架構(gòu)和解決方案架構(gòu)都無法提供這樣的指導(dǎo)。ESA 設(shè)置了正確的架構(gòu)抽象級(jí)別，使企業(yè)業(yè)務(wù)與 IT 保持一致，以實(shí)現(xiàn)可實(shí)現(xiàn)的架構(gòu)。在來自主要利益相關(guān)者群體的適當(dāng)架構(gòu)指導(dǎo)下，ESA 使人工智能能夠更好地理解企業(yè)系統(tǒng)背后的原理以及預(yù)期的運(yùn)行方式。這種由人工智能輔助而非 LLM 驅(qū)動(dòng)的 ESA 模型對(duì)于大多數(shù)企業(yè)解決方案來說是現(xiàn)實(shí)可行的。

ESA 是一種整體架構(gòu)思維過程，通常用于敏捷方法，因此它幾乎是敏捷 ESA（A-ESA）的同義詞。它利用 AI 的力量在其建模框架內(nèi)簡(jiǎn)化復(fù)雜的 IT 架構(gòu)。

二、數(shù)據(jù)架構(gòu)中缺失的環(huán)節(jié)

在深入探討數(shù)據(jù)架構(gòu)的集成模型之前，我們先快速回顧一下項(xiàng)目解決方案中的一些常見觀察。在許多情況下，數(shù)據(jù)架構(gòu)僅關(guān)注企業(yè)解決方案的一部分，例如：

在企業(yè)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)架構(gòu)充當(dāng)藍(lán)圖、規(guī)劃工具和基礎(chǔ)架構(gòu)構(gòu)建塊。

在業(yè)務(wù)層面，數(shù)據(jù)架構(gòu)是為了滿足業(yè)務(wù)需求并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷性。業(yè)務(wù)人員往往主要從業(yè)務(wù)能力甚至組織結(jié)構(gòu)的角度來理解數(shù)據(jù)架構(gòu)。

許多人從技術(shù)角度來理解數(shù)據(jù)架構(gòu)，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)網(wǎng)格等框架，以及 Apache Flink 和 Kafka 等中間件。因此，數(shù)據(jù)架構(gòu)通常是技術(shù)解決方案（技術(shù)平臺(tái)或大數(shù)據(jù)流程）、軟件工程和數(shù)據(jù)管理的一部分。

小公司的資料架構(gòu)師通常期望擁有從編程到網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的廣泛技能，但解決方案可能不是大規(guī)模或復(fù)雜的。

人們常常忽略的是從企業(yè)解決方案架構(gòu)角度構(gòu)建的相互關(guān)聯(lián)的流程，而這些流程能夠解決整個(gè)企業(yè)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)、用戶和系統(tǒng)問題。許多組織已經(jīng)將重點(diǎn)放在業(yè)務(wù)架構(gòu)、軟件架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施/平臺(tái)架構(gòu)上，但仍然缺乏可行的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)，這通常是由于缺乏整體的遠(yuǎn)見、相關(guān)角色或人才，或缺乏認(rèn)知。

三、敏捷 ESA 模型：與數(shù)據(jù)架構(gòu)交織的關(guān)鍵領(lǐng)域

構(gòu)建簡(jiǎn)化復(fù)雜性的可視化數(shù)據(jù)架構(gòu)模型。

那么，數(shù)據(jù)架構(gòu)與企業(yè)解決方案架構(gòu)在整體上是如何關(guān)聯(lián)的呢？根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，下圖表明數(shù)據(jù)架構(gòu)與五個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域緊密相關(guān)。

圖：企業(yè)解決方案架構(gòu)的關(guān)鍵領(lǐng)域

這一劃分為架構(gòu)關(guān)注的關(guān)鍵領(lǐng)域以及 AI 輔助構(gòu)建既能滿足解決方案需求又能滿足未來變化的整體模型提供了明確的指導(dǎo)。現(xiàn)在，讓我們簡(jiǎn)要討論一下人類和人工智能所關(guān)注的各個(gè)領(lǐng)域。

1. 企業(yè)能力

人類對(duì)架構(gòu)的關(guān)注點(diǎn)：反映戰(zhàn)略方向和數(shù)據(jù)策略（與其文化和環(huán)境相關(guān)）的高級(jí)信息和能力，以及這些信息和能力如何映射到關(guān)鍵 IT 服務(wù)，尤其是數(shù)據(jù)服務(wù)。

用例問題示例：哪些關(guān)鍵原則與業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)架構(gòu)相符？與價(jià)值流和IT服務(wù)相關(guān)的功能有哪些？

人工智能探索示例：組織復(fù)雜性

2.案例場(chǎng)景

人類對(duì)架構(gòu)的關(guān)注點(diǎn)：服務(wù)級(jí)別要求 (SLR) 涵蓋數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)性、事務(wù)限制、可用性和合規(guī)性。

示例用例問題：社交技術(shù)參與系統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型有哪些？典型的用戶交互有哪些（例如數(shù)據(jù)訪問頻率和并發(fā)性）？

人工智能探索示例：意圖復(fù)雜性

3. 解決方案背景

人類對(duì)架構(gòu)的關(guān)注點(diǎn)：架構(gòu)集成和治理、深厚的 ESA 專業(yè)知識(shí)或企業(yè)解決方案環(huán)境中良好協(xié)作的團(tuán)隊(duì)合作。

示例用例問題：哪種架構(gòu)風(fēng)格更適合企業(yè)環(huán)境的數(shù)據(jù)使用和交易模式？如何通過執(zhí)行特定的治理功能來確定數(shù)據(jù)治理（包括數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)質(zhì)量等）的優(yōu)先級(jí)并實(shí)施？

人工智能探索示例：集成復(fù)雜性

4.功能服務(wù)

人類對(duì)架構(gòu)的關(guān)注點(diǎn)：以數(shù)據(jù)服務(wù)為中心的應(yīng)用程序的粒度、內(nèi)聚性、耦合性和自包含性。

示例用例問題：在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)，在可用性、一致性和分區(qū)容錯(cuò)性方面做出了哪些權(quán)衡決策？如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)間的通信或避免通信問題？

人工智能探索示例：交易復(fù)雜性

5. 運(yùn)行環(huán)境

人類對(duì)架構(gòu)的關(guān)注點(diǎn)：數(shù)據(jù)服務(wù)部署單元（基于服務(wù)級(jí)別質(zhì)量屬性）需要從軟件分發(fā)和系統(tǒng)工程（內(nèi)部部署或云環(huán)境）仔細(xì)考慮。

示例用例問題：數(shù)據(jù)服務(wù)和部署單元之間是否存在明確的映射，以滿足關(guān)鍵質(zhì)量屬性要求，同時(shí)適應(yīng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)？在可用性、性能和安全性方面，數(shù)據(jù)熱點(diǎn)是什么？

人工智能探索示例：可擴(kuò)展性復(fù)雜性

并非所有企業(yè)解決方案都對(duì)這五個(gè)方面給予同等重視，但幾乎每個(gè)企業(yè)系統(tǒng)都從這五個(gè)方面進(jìn)行架構(gòu)考量。即使您不構(gòu)建自己的平臺(tái)，如果您擔(dān)心變更成本，也需要開發(fā)一個(gè)可視化數(shù)據(jù)架構(gòu)模型，以簡(jiǎn)化復(fù)雜性并展示您的企業(yè)解決方案的架構(gòu)方式。

通過最初定義從業(yè)務(wù)到 IT 的整體企業(yè)解決方案的關(guān)鍵領(lǐng)域，人類引導(dǎo)人工智能構(gòu)建數(shù)據(jù)配置文件，最終以正確的方式形成正確的模型。

提示：這五個(gè)領(lǐng)域可能存在差異。例如，如果特定人員負(fù)責(zé)執(zhí)行測(cè)試、驗(yàn)證或治理測(cè)量，則驗(yàn)證可能是一個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域。在考慮真正的 DevOps 環(huán)境時(shí)，我們可以將功能部署領(lǐng)域和運(yùn)營(yíng)部署領(lǐng)域合并為一個(gè)解決方案系統(tǒng)領(lǐng)域。ESA 倡導(dǎo)敏捷且分階段的方法，因此可以進(jìn)行細(xì)微調(diào)整以適應(yīng)解決方案環(huán)境。

四、敏捷 ESA 模型：利益相關(guān)者的關(guān)鍵群體

通過關(guān)鍵利益相關(guān)者的觀點(diǎn)對(duì)企業(yè)解決方案達(dá)成共識(shí)。

關(guān)鍵領(lǐng)域模型反映了一種可行的數(shù)據(jù)架構(gòu)，該架構(gòu)考慮了企業(yè)解決方案的關(guān)鍵方面，包括企業(yè)需求、關(guān)鍵的解決方案關(guān)注點(diǎn)以及重要的解決方案設(shè)計(jì)。關(guān)鍵領(lǐng)域通過各領(lǐng)域利益相關(guān)者的協(xié)作相互關(guān)聯(lián)。

下圖顯示了每個(gè)領(lǐng)域所負(fù)責(zé)的典型利益相關(guān)者群體和關(guān)注點(diǎn)。例如，企業(yè)能力是組織和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者更關(guān)注的問題。這五個(gè)利益相關(guān)者群體對(duì)于可行的企業(yè)解決方案而言不可或缺，代表了解決方案管理視角下的典型分工。每個(gè)人都擁有獨(dú)特的視角和技能。在大型企業(yè)環(huán)境中，任何個(gè)人（如果有的話）都不太可能在所有五個(gè)領(lǐng)域擁有完整的專業(yè)知識(shí)和權(quán)威。

圖：ESA 中的典型利益相關(guān)者群體

企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)師或企業(yè)解決方案架構(gòu)師在其中扮演著重要的角色，他們負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和關(guān)聯(lián)不同領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)架構(gòu)一致性，并最大限度地降低變更的長(zhǎng)期成本。該角色通常由“設(shè)計(jì)權(quán)威”（由首席技術(shù)官、經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)架構(gòu)師或組織敏捷的團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)）領(lǐng)導(dǎo)，以處理不同利益相關(guān)者群體之間潛在的沖突和分歧。高層管理人員的支持對(duì)于克服企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)師可能面臨的挑戰(zhàn)至關(guān)重要。

許多數(shù)據(jù)專業(yè)人員在其職業(yè)生涯或參與大型企業(yè)解決方案項(xiàng)目時(shí)都身兼數(shù)職，他們的跨領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)對(duì)于塑造企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)至關(guān)重要。下表顯示了從數(shù)據(jù)專業(yè)人員的角度來看，這五個(gè)領(lǐng)域分別代表著不同的重點(diǎn)。

數(shù)據(jù)專業(yè)人員的角色和關(guān)注點(diǎn)

對(duì)于人工智能輔助系統(tǒng)，數(shù)據(jù)架構(gòu)師尤其需要開發(fā)和完善一套超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理的新技能。這些關(guān)鍵技能包括：高級(jí)分析（包括預(yù)測(cè)建模和關(guān)聯(lián)分析）、深度學(xué)習(xí)（構(gòu)建能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的復(fù)雜解決方案模型）、大規(guī)模數(shù)據(jù)工程、人工智能偏見緩解、人工智能集成以及智能領(lǐng)域規(guī)范。

簡(jiǎn)而言之，沒有人能夠完全掌控企業(yè)解決方案架構(gòu)或企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。通過初始 ESA 研討會(huì)和迭代反饋循環(huán)，建立共同目標(biāo)和一套通用符號(hào)，ESA 模型在連接各個(gè)環(huán)節(jié)、映射不同語言以達(dá)成共識(shí)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

人工智能擅長(zhǎng)扮演通用角色或虛擬助手角色，不知疲倦地、反復(fù)地幫助詳細(xì)說明、分類、抽象、強(qiáng)調(diào)和比較每個(gè)關(guān)鍵群體中的關(guān)注點(diǎn)。

提示：實(shí)際上，許多組織都缺少 ESA 角色，解決方案架構(gòu)師的職責(zé)僅限于提供解決方案，缺乏完整的企業(yè)視角，或者他們的企業(yè)架構(gòu)與解決方案架構(gòu)脫節(jié)。因此，如果沒有可實(shí)施的企業(yè)架構(gòu)或企業(yè)解決方案架構(gòu)，就更容易出現(xiàn)架構(gòu)債務(wù)。

五、敏捷 ESA 模型：以數(shù)據(jù)為中心的關(guān)聯(lián)流

域之間的映射是ESA最有價(jià)值的部分。

下圖說明可行的企業(yè)解決方案架構(gòu)涵蓋企業(yè)方向和解決方案架構(gòu)，以數(shù)據(jù)中心映射方法清晰地呈現(xiàn)關(guān)聯(lián)流視圖。

圖：以數(shù)據(jù)中心為中心的架構(gòu)映射

這些領(lǐng)域之間的關(guān)聯(lián)流程比每個(gè)領(lǐng)域各自的關(guān)注點(diǎn)更重要。例如，業(yè)務(wù)人員主要關(guān)注業(yè)務(wù)組件模型和信息價(jià)值，而不是數(shù)據(jù)在企業(yè)系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)和操作方式。因此，這些流程成為集成數(shù)據(jù)架構(gòu)的主要關(guān)注點(diǎn)。這些流程共同反映了用戶與系統(tǒng)、業(yè)務(wù)與系統(tǒng)以及系統(tǒng)之間的交互。

對(duì)于每個(gè)領(lǐng)域，信息或數(shù)據(jù)流反映在以下示例中：

企業(yè)能力示例：價(jià)值流和能力與 IT 服務(wù)的映射，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)服務(wù)。

案例場(chǎng)景示例：需求映射，根據(jù)數(shù)據(jù)源（來自用戶輸入和系統(tǒng)輸出）識(shí)別數(shù)據(jù) SLR。

功能服務(wù)示例：解決方案上下文映射，問題空間以數(shù)據(jù)服務(wù)為中心 （超越數(shù)據(jù)對(duì)象或組件級(jí)建模），反映了架構(gòu)良好的服務(wù)組合。

操作環(huán)境示例：部署包映射到 功能服務(wù)，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)服務(wù)，因?yàn)樗鼈兺ǔ＞哂锌缜嘘P(guān)注點(diǎn)。

解決方案上下文示例：來自度量、架構(gòu)模式、集成風(fēng)格和解決方案概述（典型的企業(yè)解決方案演練）的信息流的集成映射。

數(shù)據(jù)架構(gòu)決策只有考慮以下因素才會(huì)有效：

數(shù)據(jù)服務(wù)是每個(gè)信息流的關(guān)鍵映射元素。例如，企業(yè)能力的信息流包含通過價(jià)值流分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)能力與數(shù)據(jù)服務(wù)的映射，并通過客戶旅程等與單車司機(jī)（SLR）的案例場(chǎng)景關(guān)聯(lián)起來。

數(shù)據(jù)服務(wù)必須與其相關(guān)的功能服務(wù)或包裝器一起考慮，包括技術(shù)服務(wù)（通常稱為應(yīng)用程序邏輯服務(wù)）以及可能的 UI 服務(wù)。

在實(shí)踐中，這些流程是通過敏捷方法逐步構(gòu)建的。當(dāng)各領(lǐng)域的決策者以數(shù)據(jù)為中心的方法就信息流達(dá)成一致時(shí)，ESA 模型便開始成形。

對(duì)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)流，人工智能負(fù)責(zé)繁瑣且容易出錯(cuò)的工作，而人類在確定流程映射的結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)和引導(dǎo)方式方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

提示：在敏捷 ESA 模型中，數(shù)據(jù)服務(wù)更多地基于 IT 服務(wù)或軟件，提供對(duì)數(shù)據(jù)的訪問和操作。它支持業(yè)務(wù)流程和功能，并解決以下問題：1) 與企業(yè)能力相關(guān)的案例場(chǎng)景需求映射；2) 給定數(shù)據(jù)服務(wù)的真實(shí)來源；3) 復(fù)合數(shù)據(jù)服務(wù)的通信和集成方法；以及 4) 由不同的敏捷 ESA 元素（例如通用服務(wù)、視圖框架等）表示的數(shù)據(jù)服務(wù)的抽象級(jí)別。順便說一句，數(shù)據(jù)服務(wù)將作為單獨(dú)的主題進(jìn)行闡述。

六、利用人工智能輔助、基于 IT 服務(wù)的建模方法

ESA 是人工智能輔助的，而不是人工智能驅(qū)動(dòng)的。

人工智能輔助敏捷 ESA 建模方法可通過以下用例普遍采用：

利用人工智能提示收集架構(gòu)信息并澄清建模問題 [建模]

基于初始人工設(shè)計(jì)或逆向工程工作，使用定制的人工智能代理進(jìn)行架構(gòu)推理和分析[建模]

將建模工具與人工智能（例如人工智能圖表生成器或經(jīng)過訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNN)）相結(jié)合，以促進(jìn)建筑模型渲染 [建模]

將人工智能功能融入企業(yè)解決方案架構(gòu)[架構(gòu)]

構(gòu)建人工智能解決方案（或以人工智能為中心的框架、企業(yè)應(yīng)用程序等）[架構(gòu)]

這些用例中的任何一個(gè)，或者它們的組合，都適用于敏捷 ESA 建模。在這里，我們簡(jiǎn)要討論一下從建模和架構(gòu)角度提供的 AI 輔助，這兩者都將算法推理和繁瑣的工作轉(zhuǎn)移到 AI 代理或中間件上。

借助人工智能進(jìn)行建模

人工智能的普及為許多企業(yè)解決方案賦予了強(qiáng)大的分析能力，涵蓋企業(yè)方向和業(yè)務(wù)洞察、案例場(chǎng)景模擬和分析、軟件建模和開發(fā)、架構(gòu)模式識(shí)別、指標(biāo)規(guī)范、預(yù)測(cè)分析以及比較權(quán)衡輔助等。總而言之，人工智能通過智能元數(shù)據(jù)管理和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和關(guān)系更加易于理解。

然而，人工智能可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)偏差。人工智能目前無法，將來也無法完全在上述五個(gè)領(lǐng)域之間映射信息，因?yàn)樗鼈兪仟?dú)立的實(shí)體，各自解決企業(yè)解決方案領(lǐng)域中的一組特定問題。將它們混雜在一起會(huì)使企業(yè)解決方案變得復(fù)雜，并使每組利益相關(guān)者都無法獲得清晰的架構(gòu)圖。即使與人工智能協(xié)同工作，這些領(lǐng)域仍然需要人類的投入、專業(yè)知識(shí)和推理能力，才能做出明智的架構(gòu)決策。畢竟，正是人類從多個(gè)維度決定了企業(yè)系統(tǒng)的運(yùn)作方式。

敏捷 ESA 建模在人類思維與人工智能之間尋求平衡，利用 AI 輔助進(jìn)行詳細(xì)分析和洞察，從而創(chuàng)建數(shù)據(jù)相關(guān)映射和適配級(jí)別的數(shù)據(jù)服務(wù)。Agile ESA 還利用 AI 驅(qū)動(dòng)的重構(gòu)工作，或指導(dǎo) AI 驅(qū)動(dòng)的治理功能與更詳細(xì)的解決方案系統(tǒng)設(shè)計(jì)相連接。需要注意的是，Agile ESA 元素（將在單獨(dú)的主題中詳細(xì)闡述）可以基于 AI 分析，使用一組最少的架構(gòu)符號(hào)來具體化數(shù)據(jù)架構(gòu)。

利用人工智能功能進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)

當(dāng)今的企業(yè)解決方案架構(gòu)涵蓋眾多 AI 功能，包括工具、API、中間件、代理等。支持 AI 的解決方案架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)選擇性流程自動(dòng)化、強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理、更佳的互操作性、系統(tǒng)透明度、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)彈性、AIOps 等等。這些功能涵蓋 ESA 的所有關(guān)鍵領(lǐng)域。

在企業(yè)解決方案環(huán)境中，AI 能力不僅包括創(chuàng)新型、AI 融合型或代理型應(yīng)用程序和 RAG（檢索增強(qiáng)生成），還包括 AI 集成能力。遵循標(biāo)準(zhǔn)集成協(xié)議至關(guān)重要，例如模型上下文協(xié)議 (MCP)，這是一個(gè)用于集成 AI 模型和外部數(shù)據(jù)源的開放標(biāo)準(zhǔn)，能夠?qū)崿F(xiàn)跨不同系統(tǒng)的互操作性，就像 AI 應(yīng)用程序的 USB-C 端口一樣。請(qǐng)記住：AI 的有效性取決于可行的集成數(shù)據(jù)架構(gòu)。

數(shù)據(jù)與人工智能如同探戈般協(xié)同。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能，人工智能則從數(shù)據(jù)中提供洞察。企業(yè)業(yè)務(wù)需要的既不是帶有偏見和粒度不合適的數(shù)據(jù)架構(gòu)觀點(diǎn)，也不是碎片化的洞察。細(xì)致的框架采用和技術(shù)棧選擇應(yīng)始終以清晰的數(shù)據(jù)架構(gòu)模型為指導(dǎo)，并結(jié)合人工智能輔助的可行性評(píng)估和架構(gòu)決策分析。人工智能驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)仍是一個(gè)遙不可及的愿望。即使看似如此，人工智能仍然在企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中扮演著重要的角色。

需要注意的是，許多 AI 用戶、應(yīng)用程序開發(fā)者和其他人員更注重應(yīng)用，只關(guān)注 AI 企業(yè)解決方案的一部分。然而，對(duì)于認(rèn)真對(duì)待 AI 平臺(tái)或企業(yè)環(huán)境的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者、數(shù)據(jù)架構(gòu)師或解決方案架構(gòu)師來說，整體建模方法是必不可少的。

提示——敏捷企業(yè)架構(gòu) (Agile ESA) 中的人工智能輔助整體方法必須以簡(jiǎn)潔性和重要性為基礎(chǔ)，并融合人工智能和人類智能。例如，企業(yè)能力空間應(yīng)簡(jiǎn)潔直觀地反映符合特定企業(yè)環(huán)境的 IT 戰(zhàn)略方向的本質(zhì)。復(fù)雜或成熟的模型看似優(yōu)雅，卻會(huì)使架構(gòu)思考變得困難，最終達(dá)不到預(yù)期目的。

七、小結(jié)

如果沒有清晰的宏觀數(shù)據(jù)架構(gòu)，您就會(huì)產(chǎn)生未來的債務(wù)。

傳統(tǒng)的企業(yè)架構(gòu)建模復(fù)雜且實(shí)用性較差。它更有可能被人工智能取代，就像設(shè)計(jì)級(jí)建模一樣。ESA 代表了一種易于人類理解的架構(gòu)，同時(shí)在后臺(tái)利用了 AI 輔助的企業(yè)解決方案的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。在可預(yù)見的未來，AI 永遠(yuǎn)無法取代 ESA，這也是一門權(quán)衡利弊的藝術(shù)。

數(shù)據(jù)架構(gòu)對(duì)于企業(yè)解決方案架構(gòu)至關(guān)重要，必須擁有一個(gè)集成模型來支持業(yè)務(wù)目標(biāo)并適應(yīng)不斷變化的需求。在敏捷企業(yè)解決方案架構(gòu) (ESA) 中，信息架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)和解決方案架構(gòu)之間的區(qū)別變得模糊。一種整體而簡(jiǎn)單的方法，將數(shù)據(jù)架構(gòu)與業(yè)務(wù)功能、案例場(chǎng)景、解決方案上下文、功能架構(gòu)和運(yùn)營(yíng)環(huán)境以及解決方案管理支持和治理技術(shù)相集成，可確保企業(yè)解決方案的成功。

提示：在對(duì)遺留企業(yè)進(jìn)行服務(wù)化現(xiàn)代化之前，必須建立清晰的敏捷 ESA 模型，并使用最小可行遷移方法。急于追求一時(shí)興起的架構(gòu)風(fēng)格，很可能會(huì)失敗。

Agile ESA 不僅僅是一份企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃、一份治理文檔或一個(gè)以技術(shù)為中心的解決方案架構(gòu)，它通過考量端到端的重要案例，成為一種可實(shí)現(xiàn)的架構(gòu)，或是對(duì)現(xiàn)實(shí)企業(yè)解決方案中架構(gòu)思維的證明。在 AI 賦能下，通過 Agile ESA 建模構(gòu)建的集成數(shù)據(jù)架構(gòu)有效地連接了業(yè)務(wù)目標(biāo)和技術(shù)執(zhí)行，從而提高了架構(gòu)的可觀察性，降低了架構(gòu)債務(wù)的可能性，并降低了變更成本。