在不增加复杂性的前提下，扩展新的数据和人工智能计划
企业数据正在变得越来越分散，而数据的消耗方（使用者）数量却在持续增长。AI 智能体、Copilot、分析型应用、业务工作流以及企业用户，越来越需要跨越多个系统来获取信息。
当每个新项目都需要自己的管道、副本、语义和治理结构时，交付速度就会减慢，复杂性也会增加。模型上下文协议 (MCP) 使企业数据更容易公开，但如果没有共享的基础架构，它也会导致点对点连接增多，并造成上下文不一致。
共享的AI数据层改变了运营模式。团队可以在不同项目中复用连接、治理、语义和交付服务，而无需每次都重新构建。
其结果是交付速度更快、重复工作更少、管理更一致，并且随着越来越多的消费者使用它，其基础架构的价值也会越来越高。
什么是人工智能数据层？
AI 数据层是共享的企业基础设施，用于在分布式环境中向 AI 和所有其他数据使用者提供实时、受管控且语义可信的数据。
它位于数据生成与存储系统和数据使用系统之间。它并非要取代数据湖仓（Lakehouse）、数据仓库、数据目录、治理工具或 AI 平台，而是通过一个集成了访问、策略执行、性能优化和业务语义的通用层，将这些系统连接起来并予以扩展。
这使得企业能够从现有投资中获得更多价值，同时减少使企业数据可用于每个新项目所需的时间和精力。
人工智能数据层会带来哪些改变
减少数据传输 和重做
在适当的时候，使用数据所在的实时数据，减少不必要的复制、同步、存储和项目特定的集成。
实现更一致的管控
通过共享层应用安全、隐私和使用策略，而不是在应用程序和平台之间独立地重新创建控制。
提升交付速度
跨项目重用访问权限、治理和语义，使团队能够减少重建数据基础的时间，从而将更多时间用于交付业务成果。
将数据转化为可用于业务的上下文的四大支柱
人工智能数据层的功能不仅限于将消费者与数据连接起来。所提供的信息还必须保持最新、管理得当且易于理解
通过单一逻辑访问层覆盖更广泛的企业数据资产，从而缩短连接每一个新数据使用者所需的时间并减少工作量。
在适用场景下直接使用其原始存放位置的实时数据，减少不必要的复制、存储、处理和同步。
集中定义策略，并在运行访问时应用这些策略，从而提高一致性，同时减少跨项目的重复治理工作。
构建可跨 AI、分析、应用和企业数据产品复用的统一业务语义，消除歧义并增强对输出结果的信任度。
这四大支柱共同将分布式企业数据转化为动态的上下文：实时、受管控、互联且语义可信的信息，随时可供消费者和任务使用。
从数据访问到动态上下文
让现有数据投资更有价值
3–4x
速度提升
更快地获取可信赖的、可用于业务的数据，从而缩短洞察时间。
75%
减少 的努力
通过可重用的集成和数据视图简化数据工程工作
5–10x
速度提升 倍
通过统一接入实时与历史数据，加速推进以数据驱动的新项目落地。
Denodo 使企业数据资产协同工作，为 AI 和所有其他数据使用者提供可重用的基础。
基于企业可信赖的数据进行构建
为人工智能和业务在任何需要的地方提供实时、受管控且语义可信的企业数据，创建一个可重用的基础架构。