第2章　大模型与数据体系

随着信息技术和互联网技术的迅猛进步，业务运营过程中产生了海量的数据。为了更加精准地进行业务决策，实现业务增长和优化的目标，业务方会不断增加对数据体系的需求，并且逐步深化需求的层次。为了适应这一发展趋势，不仅要快速迭代和发展与业务相配套的数据体系管理和处理技术，还需要积极探索和尝试大模型的应用。

一般而言，数据体系包含数据获取、存储、更新、挖掘和应用等环节。对于数据体系的管理与处理等系列工作，可以统称为数据工程。此领域作为数据科学与软件工程的交叉领域，通过数据准备、存储、加工、分析和可视化等技术，帮助用户从海量的数据中提取有用信息，并为基于数据的业务决策提供支持。随着数据量越来越大，处理大数据所需要的数据工程技术也越来越复杂，逐渐衍生出以数据中台为代表的一系列大数据解决方案。

为了持续实现数据与业务更为紧密融合的目标、有效应对传统数据工程所面临的诸多挑战，本章从业务对数据体系的需求、经典数据中台解决方案、大模型带来的新机会和全新的大模型解决方案4个维度逐一阐述。