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面对AI的浪潮，Palantir提出大模型（LLM）只是潜力巨大的原材料，而非即插即用的最终产品。为此，Palantir的解法是构建AI「炼油厂」，用本体（Ontology）为AI注入灵魂。
那么驱动智能（Data for AI）需要什么样的数据架构？
从业务场景来看：
以往数据分析使用的是传统BI报表的方式，AI时代，主流BI分析工具（如：Power BI、Tableau）都提供了通过AI的数据分析、趋势预测、数据解读能力。Palantir更是构建了「感知-决策-执行-反馈」的闭环系统。
这使得数据架构从传统的「数据仓库」，走向「数字孪生」，一个与真实世界平行的数字映像。它具备3大特征：
数据共享：整个平台提供统一、无争议的业务事实来源
数据实时：能够实时反馈真实世界的变化
统一管理：确保所有决策逻辑基于同一套标准
Palantir通过将原始数据进行语义转化，为大模型的智能分析和决策打下了基础。语义转化分为4个层次：
数据语义：进行数据治理，将数据结构化、标准化
业务语义：定义实体之间的业务关系（Link）
逻辑语义：将业务规则、计算逻辑（Logic）附加到实体和关系上
决策语义：沉淀和积累决策模型与经验，支持高层决策。
讲到这里，我们的数据架构已经呼之欲出了：
在传统的湖仓一体、流批一体架构之上，融入知识图谱、本体建模，打造基于大数据的一体化平台，也是「经验主义」的践行平台。
这是Palantir Ontology的哲学基础，其核心理念是：经验即语义，语义即关系与逻辑。
未来的数据架构不仅是一个数据平台，更是一个知识沉淀和演化的平台。它需要把团队经验转化为结构化资产，让经验可以被复用、分析和优化，从而不断迭代，使能产业智能升级。
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