AI phá vỡ cấu trúc dữ liệu. Hầu hết các doanh nghiệp đã dành cả thập kỷ qua để xây dựng các cấu trúc dữ liệu tinh vi. Các pipeline ETL chuyển dữ liệu vào kho dữ liệu. Các lớp chuyển đổi làm sạch dữ liệu cho phân tích. Các công cụ BI cung cấp thông tin cho người dùng. Kiến trúc này hoạt động cho phân tích truyền thống. Nhưng AI đòi hỏi điều gì đó khác biệt. Nó cần các vòng phản hồi liên tục. Nó yêu cầu nhúng theo thời gian thực & truy xuất ngữ cảnh. Hãy xem một khách hàng tại một ATM rút tiền tiêu vặt. Đại lý AI trên ứng dụng di động của họ cần biết về giao dịch 40 đô la đó trong vòng vài giây. Độ chính xác và tốc độ dữ liệu không phải là tùy chọn. Netflix đã xây dựng lại toàn bộ cơ sở hạ tầng gợi ý của họ để hỗ trợ cập nhật mô hình theo thời gian thực1. Stripe đã tạo ra các pipeline thống nhất nơi dữ liệu thanh toán chảy vào các mô hình gian lận trong vòng mili giây2. Cấu trúc AI hiện đại yêu cầu một kiến trúc hoàn toàn khác biệt. Dữ liệu chảy từ các hệ thống đa dạng vào các cơ sở dữ liệu vector, nơi các nhúng & dữ liệu nhiều chiều sống bên cạnh dữ liệu có cấu trúc truyền thống. Các cơ sở dữ liệu ngữ cảnh lưu trữ kiến thức tổ chức thông tin cho các quyết định của AI. Các hệ thống AI tiêu thụ dữ liệu này, sau đó tham gia vào các vòng thử nghiệm. GEPA & DSPy cho phép tối ưu hóa tiến hóa qua nhiều chiều chất lượng. Các đánh giá đo lường hiệu suất. Học tăng cường đào tạo các đại lý để điều hướng các môi trường doanh nghiệp phức tạp. Nền tảng của mọi thứ là một lớp quan sát. Toàn bộ hệ thống cần dữ liệu chính xác & nhanh chóng. Đó là lý do tại sao khả năng quan sát dữ liệu cũng sẽ hòa hợp với khả năng quan sát AI để cung cấp cho các kỹ sư dữ liệu & kỹ sư AI sự hiểu biết toàn diện về sức khỏe của các pipeline của họ. Cơ sở hạ tầng dữ liệu & AI không đang hội tụ. Chúng đã hòa hợp rồi. Tài liệu tham khảo Blog Công nghệ Netflix. (2025, tháng 8). “Từ Sự Thật & Chỉ Số đến Học Máy Truyền Thông: Phát Triển Chức Năng Kỹ Thuật Dữ Liệu tại Netflix.” ↩︎ Stripe. (2025). “Cách Chúng Tôi Xây Dựng Nó: Stripe Radar.” ↩︎