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我们深知，开发者并不希望在访问请求获批或数据集完成更新之后，才开始构建下一个应用或 AI 智能体。我们还知道，即便是最先进的模型，也无法弥补数据不完整、碎片化或数据过期所带来的问题。
要真正为 AI 做好准备，数据必须持续可用、可访问、可操作且合规合理。正是这些因素，决定了 AI 在现实世界中的成败。这也正是 Snowflake 始终致力于确保客户拥有 AI 就绪数据的原因，以此为其生产级 AI 部署和智能应用提供坚实支撑。我们最新的平台增强能力覆盖事务处理、分析、自动化优化、互操作性以及企业级数据治理与韧性，使您能够：
所有企业数据（包括事务性和实时数据）实现 AI 就绪；
借助内置的持续性能优化，保持 AI 系统快速、稳定响应；
减少跨运营、分析和 AI 工作负载的数据移动与碎片化；
通过平台内置（而非附加）的数据治理控制，在 AI 计划中安全使用敏感数据；
凭借企业级互操作性和系统韧性，自信地扩展 AI 规模。
让我们进一步深入了解 Snowflake 如何将数据、AI 与行动紧密衔接。
AI 就绪数据：AI 成功的关键
要实现真正的企业级智能，AI 需要随时可用、并具备相关上下文的运营数据。这意味着，您需要同时推进数据战略和数据所依托系统的现代化，使 AI 能够运行在新鲜、互联的数据之上。
Snowflake 正从多个层面应对这一挑战。对于希望对传统平台进行现代化改造的组织，SnowConvert AI 提供 AI 驱动的代码转换能力（现已全面可用），加速迈向 AI 就绪数据的进程。底层 AI 智能体的持续优化带来了更高的准确性和更低的延迟，而全新的内置单元测试方法则利用合成数据，对源数据库与 Snowflake 目标数据库中的执行结果进行验证。从 Sybase 存储过程、用户定义函数（UDF）以及 SSIS 到 dbt 项目的迁移，SnowConvert AI 支持范围进一步扩大，在保留关键业务逻辑的同时，显著降低了人工迁移的工作量。AI 驱动的 Snowflake 托管 Apache Iceberg™ 表转换（现已全面可用），为 Teradata 提供了另一种源表转换选择，在满足开放表格式互操作需求的同时，保留了 Snowflake 托管的性能、可靠性与合规合理。
对于那些希望在构建应用时不再额外依赖外部数据库或缓存层的用户，Snowflake Postgres 与 Interactive Analytics 的组合提供了一种强有力的解决方案。这两项互补的产品有着共同目标：通过在 Snowflake 上运行所有数据工作负载，帮助开发者更快、更轻松地构建高性能应用。
Snowflake Postgres（即将全面可用）专为事务型用例打造。它将 Postgres 引入 Snowflake AI 数据云，为应用和 AI 智能体提供生产就绪的基础，同时通过基础设施整合，简化整体架构。Snowflake Postgres 可在无需依赖脆弱管道的情况下，将事务数据与分析能力无缝连接，并凭借经过实战考验的安全性、系统韧性和可扩展性，提供企业级可信保障。开发者可以获得 100% 的 Postgres 兼容性与高性能，而企业则拥有一个统一的平台，用于驱动下一代实时应用和 AI 智能体。
Snowflake Postgres 非常适用于以下场景：
现代应用和 AI 开发：为需要同时处理高吞吐量事务和大规模分析的新一代情境感知型智能应用提供支撑；
实时分析：让最新的运营数据无需承担 ETL 的隐性成本，即可在 AI 数据云中直接用于分析；
运营存储：通过直接迁移现有 Postgres 应用而无需重写代码，实现 Web 应用和企业应用后端的现代化与整合。
Interactive Analytics 专为读密集型分析用例而构建，支持成千上万的用户同时访问分析仪表板或 API，并实现亚秒级响应。这一能力可带来显著的竞争优势，无论是在支持更有信心的决策、提供更快速（且信息更充分）的客户服务，还是帮助企业迅速调整以应对市场变化。Interactive Analytics 适用于以下高流量场景：
面向用户的分析：为 SaaS 应用中的仪表板或报告模块提供支持，满足用户对极速响应的期待；
高吞吐量 API：作为数据密集型 API 的分析后端，处理大量并发读取请求；
实时监控：为遥测、可观测性、物联网控制台等场景提供低延迟服务层，在数据到达的瞬间即可完成可视化。
匹配 AI 速度的性能
高效的 AI 必须能够以实时方式运行，而不仅限于批处理或离线模式，同时还需要快速、可预测的数据访问能力。此外，它还必须能够在无需持续调优或大量人工干预的情况下，随业务需求进行扩展。
Snowflake Optima 通过持续、自动分析历史工作负载并提供智能优化，帮助开发者（及其 AI 项目）加速性能表现。Optima Metadata（现已全面可用）可生成与特定工作负载相关的元数据，从而提升查询性能；将其与 Optima Indexing 结合使用，开发者即可自动优化存储、索引和元数据性能。此外，Query Acceleration Service 现已在第二代仓库和多集群仓库中默认启用，可加速关键查询（包括针对 Apache Iceberg 表的查询），并为用户提供更清晰的查询使用情况与性能洞察。
与此同时，Snowflake 对 Snowpipe Streaming、Dynamic Tables 和第二代仓库的持续增强，使数据能够近乎实时地被持续摄取、转换并保持可用。结合 Snowflake Optima 以及 Interactive Analytics 的亚秒级分析性能，这些能力为开发者提供了稳定可靠的性能基础，以支撑现实世界中生成式 AI 和智能体创新的需求。
合规合理、开放且可互操作的数据让 AI 更可信
AI 的可信度，取决于其背后所依赖的数据。您应当清楚数据的原始来源，能够安全地挖掘敏感数据中蕴含的丰富洞察，并访问存储于不同格式和位置的数据。随着越来越多的用户将 AI 工具用于关键业务场景，任何一次偏差或“幻觉”不仅可能损害声誉，还可能引发更严重的错误。根据毕马威最近的一项研究，66% 的受访者在未评估准确性的情况下依赖 AI 输出，56% 的人因 AI 而在工作中出现失误。
开发者不应额外耗费精力去思考数据治理与安全问题，这些能力理应自动生效。在 Snowflake，数据治理、安全性和系统韧性被直接内置于平台之中，使得您在 Snowflake 上构建的应用和 AI 从一开始就具备坚实的数据治理基础。诸如 AI Redact（现已全面可用）、面向欧盟的新型敏感数据分类器，以及基于标签的行级访问与投影策略等能力，使您能够在不影响隐私、也不削弱数据可用性的前提下，安全地分析和使用敏感数据集。
为了更便捷地评估和管理数据质量，我们增强了数据质量通知（公开预览）以及异常检测功能（现已全面可用）。外部血缘关系功能（公开预览）支持从外部数据源引入数据，并提供端到端的完整数据血缘视图，从而确保 AI 模型基于可靠的数据输入进行训练。在数据状态良好后，Snowflake Backups 可创建带有保留锁的不可变备份，帮助防止数据丢失、篡改或遭受网络攻击，并在发生故障时支持快速恢复访问和关键数据。
Snowflake 还在持续扩展开放的湖仓一体互操作能力，使 AI 无论数据存储在云、目录或不同格式中，都能够安全访问合规合理的数据。对 Apache Iceberg V3 的支持（包括即将公开预览的 VARIANT 数据类型半结构化数据处理能力），以及 Horizon Catalog 的互操作功能（外部读取支持现已全面可用，外部写入支持处于公开预览阶段），使得通过开放 API 从任意计算引擎访问 Snowflake 托管表变得更加便捷，最大化了灵活性。Horizon Catalog 还支持在 Apache Spark 与 Snowflake 之间，对 Iceberg 表一致性地执行行级与列级掩码策略（现已全面可用），从而简化了将一体化数据治理扩展至整个 Apache Iceberg 生态系统的过程。
与 Microsoft OneLake 的全新集成（现已全面可用），使双方客户能够对由 Snowflake 或 Microsoft Fabric 管理的 Apache Iceberg 数据进行安全的双向读取访问。这意味着，您可以在两个平台之间无缝访问全部数据，而无需引入复杂操作或数据复制。欢迎聆听我们的产品高管分享该集成如何实现真正的开放性与互操作性，并阅读相关博客以深入了解最新进展。与此同时，开放表格式共享将 Snowflake 的零 ETL 共享模式扩展至包括 Apache Iceberg 和 Delta Lake 在内的更多格式，使开发者能够在开放格式之间开展协作，同时保持对访问权限和成本的有效控制。
AI 就绪的企业数据：设计使然
在构建易用、互联且可信的数据基础方面，Snowflake 正持续提升行业标准，使企业数据在设计之初即具备 AI 就绪能力。开发者可以在一个集中、统一的平台上构建智能应用和生产就绪的 AI 智能体，而该平台从底层便已内置数据治理、互操作性与高性能能力。
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原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/ai-ready-enterprise-data-platform/
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