主要观点总结
本文主要讨论了随着Agentic AI时代的到来，数据仓库架构将发生深刻变化。传统数据仓库偏重于结构和查询模式，而Agentic Data Stack架构将强调语义和响应模式。文章还讨论了Agentic Data Stack的可能组成部分，包括数据交互层、数据存储层和数据处理层。作者认为，随着大模型和Agent的发展，数据仓库和大数据平台的建立周期将缩短，新的数据存储和计算方式将兴起。文章还提到了Agentic AI时代的数据仓库将如何影响企业和个人，并强调了技术和业务变化的快速性。
关键观点总结
关键观点1: Agentic AI时代的数据仓库变化
随着Agentic AI的到来，数据仓库架构将发生深刻变化。传统数据仓库偏重于结构和查询模式，将被强调语义和响应模式的Agentic Data Stack架构所取代。
关键观点2: Agentic Data Stack的组成
Agentic Data Stack可能由数据交互层、数据存储层和数据处理层组成。其中，数据交互层将是Agentic数据架构中的“大脑”和“指挥中心”，通过自然语言理解和语义推理能力实现智能化、多轮次的数据交互与服务生成。
关键观点3: 大模型和Agent的作用
大模型和Agent的发展将推动数据仓库和大数据平台的建设周期缩短。新的数据存储和计算方式将兴起，以满足大模型和Agent对数据的智能处理需求。
关键观点4: Agentic AI时代的数据仓库影响
在Agentic AI时代，随着数据仓库的变革，企业和个人将能够更便捷地获取和使用数据。个人甚至可以将各种来源的数据通过Data Flow Agent捕获到个人数据存储里，并通过交互层APP快速查询。
关键观点5: 技术趋势与业务变化的快速性
文章强调了技术和业务变化的快速性，指出在这个时代不仅要关注技术发展趋势，还要关注业务需求的变化。
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