Современные архитектуры хранилищ данных часто не готовы к использованию AI-агентов, которые должны обрабатывать и интерпретировать данные для принятия решений. Несмотря на то, что AI-агенты могут генерировать действительные SQL-запросы и правильно вычислять метрики, они могут рекомендовать неправильные действия, поскольку традиционные хранилища не обеспечивают бизнес-правила, которые объясняют, как использовать эти данные.
Проблема в том, что структурирование данных недостаточно; необходимо обеспечить понимание того, какие данные актуальны и как их интерпретировать. Семантический слой, например, может помочь агентам более точно выбирать необходимые данные. Важно также внедрить «контракты на принятие решений», чтобы определить, как именно AI-агент может использовать данные и в каких условиях.
Чтобы полностью использовать потенциал AI в бизнесе, хранилища данных должны обеспечить не только доступ к информации, но и гарантировать, что данные готовы к принятию решений. Таким образом, мы переосмысляем, как стоит строить архитектуру хранилищ данных в эпоху AI.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена