12月17日，一家名叫Databricks的美国科技公司，宣布成功融资100亿美元，公司的估值也因此达到620亿美元。
新闻一出，引起了整个行业的关注。要知道，不久前的10月份，业界最受追捧的 OpenAI 公司，也只不过融了66亿美元。这个Databricks的融资金额比OpenAI还高，是有史以来最大的风险投资之一，凭什么？
答案很简单，就凭——“数据和AI”。Databricks是全球数据分析和云数据平台巨头。近年来，他们的数据平台产品吸引了大量的企业用户，用于数据价值挖掘和辅助决策，增长势头强劲。
那么，到底什么是数据平台呢？在AI时代，数据平台又能发挥怎样的作用？
今天这篇文章，小枣君就和大家做一个详细的解读。
█ 数据平台的发展演进
数据平台，顾名思义，就是用于存储、处理和分析数据的平台。我们常说的数据库 （Oracle、MySQL等），还有这些年来特别火的数据仓库、数据湖，都属于数据平台。有了它们，我们才能更好地“玩转”数据，挖掘其中的价值。
人类的IT技术发展史，其实说白了，就是一部数据“折腾”史。发展 CPU，是为了更好地处理数据。发展硬盘，是为了更好地存储数据。发展网络，是为了更好地搬运数据。所有的信息通信技术，都是紧密围绕数据开展工作的。
数据平台，是以数据为中心的平台。它的发展历程，同样也和数据的演进密切相关。
上世纪40年代至50年代，计算机刚刚诞生的早期阶段，因为硬件技术不成熟，人类的数据体量较小。所以，并没有发展出数据平台，仅仅依靠人工进行数据的管理。
到了60年代至70年代，随着软硬件技术的不断成熟，我们终于有了数据库系统，并且，很快开始实现了商业化。尤其是到了80-90年代，商业数据库蓬勃发展，用于各种交易型（OLTP）和分析型（OLAP）场景，为人类社会的信息化浪潮做出了很大的贡献。
那一时期，很多高精尖行业（例如航空或者国防等），因为数据量越来越庞大，所以对数据平台的要求也越来越高。大数据这个概念，也是在那个时候开始诞生和萌芽的。1997年10月，美国宇航局（ NAS A）研究员发表论文，首次提到了“大数据问题”。
其实，当时的数据量在现在看来也不是很大。全世界加在一起的数据量，可能不会超过1 PB，还停留在TB级别。所以，传统的以Oracle为代表的数据仓库，勉强可以搞定。
进入21世纪后，互联网的全面爆发，带来了数据量的又一次跃升。大数据时代真的到来了，传统的数仓已经hold不住了。于是，以Hadoop为代表的数据平台应运而生（2006年），扛起了大梁。
再后来，因为互联网业务的复杂多样性，加上数据处理的负载和实时性要求越来越高，就有了各种各样的开源数据组件，面向不同的工作场景。
这时的数据平台，就以基于开源的组装式数据平台为主流。各种数据湖、湖仓一体技术，进入了蓬勃发展的阶段，勉强能够满足各行各业的场景需求。
时至今日，情况又发生了巨大的变化。正如大家所看到的，AI浪潮来了。
█ AI时代的数据平台挑战
从2023年开始，以 ChatGPT 为代表的 AI大模型，掀起了一股席卷全球的AI浪潮，改变了人类社会的方方面面。
作为AI的三大要素之一，数据的重要性进一步提升。我们不仅需要更多、更可靠、更准确的数据，还需要更强大的数据平台，能够为业务应用（尤其是AI应用）提供支撑。
传统数据平台，一般拥有三大典型应用场景。
第一个是BI看板和离线报表。BI就是Business Intelligence，商业智能。通过BI看板和离线报表，可以将各种数据指标以可视化方式展示出来，帮助企业管理层更好地了解和分析企业运营情况。
第二个是离线数据处理。这个主要是指业界常说的ETL（Extract,Transform,Load，即提取、转换、加载）。通过数仓分层和数据预处理，对数据做“精炼”，为后面的数据分析或BI应用做准备。
第三个是实时的交互式分析。这个主要是要实现毫秒级的AD-Hoc（临时性的、非计划性的活动或决策）实时分析。
进入AI时代，数据平台的各方面开始发生变化。
先看看传统数据工程领域的变化。
首先，场景开始有点延伸。有了大模型所提供的自然语言处理能力，用户与数据平台之间的交互，就可以变成自然语言交互。例如，企业管理者直接提问，自然语言理解生成分析SQL，数据平台给出数据洞察的结果。
其次，数据平台需要实现一体化。以前，一家企业的某个业务处理数据的方式只有一种，离线处理或者交互式处理。未来，可能同时需要多种处理方式，需要数据平台能够以一个平台承载多种需求（例如离线数据处理+交互式处理），实现一体化。
第三，数据的规模急速扩张，但是高效实时处理的需求是不能打折扣的。这就要求平台实现批流一体、增量计算。也就是说，批处理+实时处理也要一体化。
大数据与AI的融合，也产生了一些新的场景。数据平台需要支持大模型的发展。
第一个场景，是数据和AI的一体化。
在大模型开发架构中，通常是数据团队和模型团队是分开的，各自使用各自的平台、工具，会增加开发成本，影响开发效率。更好的解决方案，是数据平台提供一个统一的接口，实现“DataOps+AIOps一体化”，降低运维与开发成本。
第二个场景，RAG的应用。
RAG是Retrieval-Augmented Agenerated（检索增强生成），可以理解为大模型的一个“数据辅助外挂”。当企业搜索场景单独采用大模型无法满足要求时，可以基于企业数据平台的运营数据，提供一站式的高精度全文检索+向量检索RAG方案，实现更强大的AI搜索。
第三个场景，AI Agent智能体的应用。
AIGC 能思考，但AI Agent增加了行动的能力，现在成为AI的新焦点，相关的应用数量也急剧增加。企业基于数据平台，将业务数据与大模型融合，可以产生更好的生成式AI应用，创造更多的AI Agent。
我们可以举一个数据平台支撑RAG、Agent应用的例子。
假如你有一个咖啡店，想要发布朋友圈广告，进行咖啡和配套糕点的推荐。首先，你可以基于数据平台，通过对订单数据的大数据查询，找到销量最好的咖啡。然后，你可以基于数据平台的历史数据，训练一个模型（这里应该小模型就够了），找到推荐搭配的糕点。
接下来，基于数据平台知识库和大模型，采用RAG方案，找到一个最合适的广告词。大模型再基于广告词和咖啡糕点的图片，生成一个广告文案。
所有上述过程，都可以配置到Agent里面。以后，只需要一个指令，就能够按步骤快速完成这项工作。是不是很高效？
AI时代的数据平台，除了支持AI发展之外，也要让AI反向赋能平台。例如，将AI能力应用于数据平台的资源管理与运维管理，将大幅提升工作效率。
简单来说，AI时代的大模型应用开发，核心要素就是算卡（ 算力 ）、大模型（算法）和数据。在这种应用里，最好的架构，是大模型直接和数据联动。以数据为核心，数据平台足够简单、足够融合、足够智能，让大模型以最高效的方式完成训练和推理。
█ TCHouse-X，AI时代的数据平台创新解决方案
那么，数据平台该如何重构设计，才能满足上面提到的场景和能力需求呢？
最近，腾讯云给出了他们的解决方案—— 一站式数据智能平台TCHouse-X 。
TCHouse-X的核心设计理念，是一体化、 智能化 、高性能以及云原生。
● 一体化
前面反复提到了一体化。TCHouse-X在架构设计层面，就贯彻了一体化的思想。
它通过云原生多集群共享数据及元数据管理，打破了传统数据平台在离线计算、在线计算和AI开发之间的壁垒。用户可以基于同一份数据，运行在线分析、离线处理、数据湖探索和机器学习等多种业务负载，无需在不同的系统间切换和数据的拷贝搬迁，实现AI、BI和Data在一个平台上开发和共建。
对于用户来说，数据平台的极致简化，不仅方便了产品的开发，改善了体验，也大大降低了产品运维的难度和成本。这是做减法带来的优势。
● 智能化
智能化，是指TCHouse-X获得了来自AI的赋能，借助AI进行技术优化和迭代。
TCHouse-X能够通过智能化的系统交互、资源管理与运维管理功能，实现运维“ 自动驾驶 ”，显著提升易用性与运维效率。
以资源管理为例，TCHouse-X具备AI智能调度系统，能够实时感知负载并智能规划资源，从而提高计算资源的利用率。
TCHouse-X还支持前面提到的自然语言交互。用户可通过自然语言描述，快速查询分析数据，无需SQL相关的专业培训与学习。
● 高性能
一款优秀的数据平台，当然在性能上不能拉垮。
TCHouse-X基于腾讯云自研核心引擎技术（数据平台三大件，包括优化器、计算引擎、存储引擎，腾讯云都是从零到一进行自研），在计算、存储、网络等多维度优化，能够为用户提供全链路极致性能。在效率层面，TCHouse-X能够支持实时加工处理源头数据，并且具备毫秒级的在线分析能力。
同时，TCHouse-X支持多种弹性策略，无论是应对突发流量高峰还是处理大规模查询，都能有效帮助企业实现资源的灵活配置，降低成本并提高效率。
● 云原生
云原生，是TCHouse-X的核心基因。它带来的优势，是可以提供极致的资源弹性。基于云原生，可以实现存算分离，可以对计算和存储进行弹性配置，增加灵活性。这也是前面一体化开放的前提条件。
弹性可以体现在多个场景。例如分时段（白天/夜晚）的资源分配，资源使用量的智能预测，突发负载的智能弹性伸缩，等等。可以看出，设计理念（云原生和智能化）之间，也是有相互关联的。
█ TCHouse-X的实际落地表现
我们可以看出，TCHouse-X是腾讯云精心打造的一款大数据数仓产品。
它大幅提升了平台的性能，简化了传统数据平台的复杂架构，并引入了智能化系统交互、资源管理与运维管理能力，能够为大模型时代的应用创新提供一站式数据处理能力。
根据测算，TChouse-X的在线查询性能优于市场同类产品50%，而离线批处理的综合性价比则提升了10倍之多。在计算资源层面，采用TCHouse-X，企业计算资源成本最高也能降低50%。
目前，TCHouse-X已在腾讯内部多个业务线以及多个外部企业客户场景中得到应用，具体包括大模型AIGC应用、 车联网数据平台、安全厂商、CRM平台、跨境电商企业、物流平台和手游公司等。
在实际应用中，TCHouse-X充分展示了自身的强大性能和成本效益。特别是在大规模数据处理和实时分析方面，表现非常出色。
以腾讯会议应用为例。采用TCHouse-X后，该应用实现了显著的性能提升和存储优化。
在进行会议质量分析和日志分析时，TCHouse-X相比于原来的Presto/Trino查询性能提升了5到10倍，日均查询数约40万，显示了其在高并发查询处理方面的强大能力。同时，存储从原来的4份减少到1份，大幅降低了存储成本。与原Spark相比，性能提升了2倍，进一步证明了TCHouse-X在处理复杂查询时的高效率。
█ 结语
TCHouse-X的发布，是腾讯云在大数据领域长期深耕和积累的成果。
很多人可能不知道，作为腾讯云基于海量业务打造的世界领先级大数据平台，腾讯云大数据目前的算力规模已经超过千万核，是全球最大规模的大数据平台之一。平台每天实时计算量数百万亿次，每天运行容器数数亿个，每天计算数据量数百PB，量级位居国内第一。
TCHouse-X是企业打造数据基座的一个神器。随着AI浪潮的愈演愈烈，相信越来越多的行业用户会开始采用TCHouse-X，享受它带来的效率提升和成本节约。AI数智时代的数据价值挖掘，将进入一个全新的阶段！
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