传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

大家好，某大厂螺丝钉一枚。上周发生了件让我失眠的事儿。我用GPT写了个自动化脚本，把原本一周的数据清洗工作压缩到3天完成。本来挺开心，结果周四下午ld找我问这周怎么这么闲？无语……传统时代的工作逻辑是：你越忙越有价值，加班到深夜说明你很拼。但AI时代完全反过来了——效率高了反而成了原罪，因为你证明了这个岗位其实不需要一个人。后来我跟几个朋友聊，发现大家都在经历类似的尴尬：运营小姐姐用AI写文案，2小时产出以前2天的量，但不敢告诉老板；设计师用Midjourney出图，省了80%时间，结果被安排了更多需求；程序员用Copilot写代码，debug时间大幅减少，但KPI反而加重了。我的应对策略（血...