云計算的興起，如同一場技術革命，徹底改變了企業IT架構的面貌。特別是在Docker與Kubernetes等開源工具的推動下，應用程序開發擺脫了物理服務器的束縛，步入了彈性與效率的新時代。然而，這場變革并未止步于IT技術棧的革新，它對數據架構的影響同樣深遠。
數據架構的轉型之路并非一帆風順，而是一個持續演進的過程。盡管當前的數據架構已相對成熟，但仍面臨著技術債務累積、專業人才匱乏等挑戰。同時，一個能夠快速迭代、充滿活力的開源生態系統也是不可或缺的。
隨著Agentic AI的崛起，企業IT架構再次迎來了重構的契機。AI技術的融入，讓業務系統變得更加智能與敏捷，同時也對數據層提出了顛覆性的變革要求。多智能體與自主AI Agent的興起，使得“實時”成為了可能。在毫秒級的決策時代，AI Agent需要與動態數據環境進行即時交互，傳統數據架構的延遲已無法滿足這一需求。
為了應對這一挑戰，企業亟需構建一個專為速度、規模與跨職能協作設計的數據層。這一數據層需要支持多Agent的協作，打破傳統數據管理平臺的孤島狀態。機器學習工程師、開發者、產品團隊以及自動代理本身，都需要能夠實時訪問數據，這就要求數據基礎設施具備多語言兼容性、動態模式管理以及無服務器擴展性等核心能力。
Apache Iceberg等開源標準的出現，正在成為AI數據層的基石。它不僅解決了傳統數據湖的碎片化問題，還通過與BigQuery等云服務的集成，實現了開放格式與實時元數據的結合，為Agentic AI的即時決策提供了有力支撐。Kubernetes在云應用部署與管理方面的成功，為Iceberg在數據層的應用提供了有益的借鑒。
然而，構建AI數據層的難點并不在于技術選型，而在于持續運營。企業在實踐中常陷入技術完美主義、資源浪費以及安全盲區等誤區。為了突破這些障礙，企業需要簡化協作流程，實現數據工程師、ML團隊與AI Agent在同一平臺上的無縫交互。同時，自動化數據血統追蹤與資源調度也是提升運營效率的關鍵。
與數據工程相比，人才缺口問題更為復雜。Agentic AI的興起加劇了對實時系統工程人才的需求。企業不僅需要數據工程師，更需要能夠設計動態協作平臺、平衡治理與靈活性、并確保毫秒級響應的架構師。這一人才的短缺，在短期內難以得到有效緩解。
為了應對這一挑戰，企業需要采取開源與云相結合的平衡策略。一方面，通過開源創新推動數據格式、流處理等領域的發展；另一方面，利用云原生運營能力的提升，借助自動化工具管理數據血統、優化資源分配等。以Google Cloud的BigQuery Iceberg集成為例，開放標準確保了靈活性，而云服務則簡化了底層復雜性，讓企業能夠專注于業務創新。
在AI技術加速向各行各業滲透的背景下，Agentic AI帶來的顛覆性影響不容忽視。當AI Agent成為市場交互的核心，實時數據交互成為競爭門檻時，那些仍依賴遺留系統或碎片化管道的企業將面臨被邊緣化的風險。因此，對于希望擁抱智能變革的企業來說，現在正是重構數據架構、提升競爭力的關鍵時刻。
