以AI 使用数据为目标，辅以人类数据管理员的数据管理，与传统数据管理体系在理念、目标、方法、组织方式、技术架构等方面存在显著差异。

以下从关键维度对比两者差异：

一、目标导向不同

维度	传统数据管理	AI****使用数据为目标的数据管理
核心目标	支持业务流程、报表分析、合规审计	支持机器学习、推理与自动化智能决策
数据使用方式	人工查阅、静态报告	模型训练、推理分析、持续优化
数据评价指标	完整性、准确性、一致性	可用性、语义丰富性、时效性、样本代表性

二、管理理念不同

维度	传统数据管理	AI****数据管理
数据看法	资产（静态资源）	能源（动态驱动）
管理重点	存储、规范、权限、治理	使用驱动、语义理解、数据激活
数据生命周期	创建 → 存储 → 使用	采集 → 训练 → 推理 →反馈 →优化

三、数据组织与建模方式不同

维度	传统方式	AI****导向方式
数据组织结构	以表为中心的结构化模型	以特征为中心、图谱为中心、向量为中心
元数据	技术元数据为主（字段、类型）	语义元数据、行为元数据、标签/特征信息
数据集成方式	ETL+数据仓库	数据湖+数据编织+实时流处理

四、技术架构不同

维度	传统架构	AI****驱动架构
核心系统	数据仓库、数据中台	数据湖、数据湖仓一体化、数据编织
处理模式	批量处理为主	实时处理、流式处理、增量同步
数据使用者	报表开发、业务分析师	数据科学家、AI工程师、Agent系统

五、数据治理方式不同

维度	传统治理	AI****时代治理
关注点	合规、安全、规范	数据质量、多样性、偏差控制、可解释性
治理单位	以IT或数据部门为主	数据+算法+业务协同治理
治理机制	事后清洗、规则驱动	事前设计、AI辅助治理、主动元数据驱动

六、数据能力要求不同

维度	传统数据岗位	AI****数据岗位
主要角色	DBA、数据工程师、BI分析师	数据科学家、MLOps、Prompt工程师
技能要求	数据建模、SQL开发	特征工程、模型训练、数据标注、语义理解

总结一句话：

传统数据管理以“支撑业务”为核心，AI导向数据管理以“驱动智能”为核心；前者管理数据的静态状态，后者激活数据的动态潜力。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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