يكسر الذكاء الاصطناعي مكدس البيانات. أمضت معظم الشركات العقد الماضي في بناء مجموعات بيانات متطورة. تنقل مسارات ETL البيانات إلى المستودعات. طبقات التحويل تنظف البيانات للتحليلات. تظهر أدوات ذكاء الأعمال رؤى للمستخدمين. عملت هذه البنية مع التحليلات التقليدية. لكن الذكاء الاصطناعي يتطلب شيئا مختلفا. يحتاج إلى حلقات تغذية مرتدة مستمرة. يتطلب عمليات تضمين واسترجاع السياق في الوقت الفعلي. ضع في اعتبارك أن عميلا في ماكينة الصراف الآلي يسحب مصروف الجيب. يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي على تطبيق الهاتف المحمول الخاص به إلى معرفة تلك المعاملة البالغة 40 دولارا في غضون ثوان. دقة البيانات وسرعتها ليست اختيارية. أعادت Netflix إنشاء البنية التحتية للتوصية بالكامل لدعم تحديثات النموذج في الوقت الفعلي1. أنشأت Stripe مسارات موحدة حيث تتدفق بيانات الدفع إلى نماذج الاحتيال في غضون أجزاء من الثانية2. تتطلب مجموعة الذكاء الاصطناعي الحديثة بنية مختلفة اختلافا جوهريا. تتدفق البيانات من أنظمة متنوعة إلى قواعد بيانات متجهة ، حيث تعيش عمليات التضمين والبيانات عالية الأبعاد جنبا إلى جنب مع البيانات المنظمة التقليدية. تخزن قواعد بيانات السياق المعرفة المؤسسية التي تعلم قرارات الذكاء الاصطناعي. تستهلك أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه البيانات ، ثم تدخل حلقات التجريب. تتيح GEPA و DSPy التحسين التطوري عبر أبعاد جودة متعددة. تقيس التقييمات الأداء. يقوم التعلم المعزز بتدريب الوكلاء على التنقل في بيئات المؤسسات المعقدة. أساس كل شيء هو طبقة قابلة للملاحظة. يحتاج النظام بأكمله إلى بيانات دقيقة وسريعة. هذا هو السبب في أن إمكانية مراقبة البيانات ستندمج أيضا مع إمكانية المراقبة الذكاء الاصطناعي لتزويد مهندسي البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي بفهم شامل لصحة خطوط الأنابيب الخاصة بهم. لا تتقارب البنية التحتية للبيانات والذكاء الذكاء الاصطناعي. لقد اندمجوا بالفعل. مراجع مدونة Netflix التكنولوجية. (2025 ، أغسطس). "من الحقائق والمقاييس إلى التعلم الآلي للوسائط: تطوير وظيفة هندسة البيانات في Netflix." ↩︎ الشريط. (2025). "كيف بنيناها: رادار شريطي". ↩︎