在 AI 时代，数据被誉为「新石油」，但并非所有数据都能直接转化为价值。尤其是在复杂业务领域，如何有效地采集、治理和应用数据，使其真正赋能 AI 模型，提升业务智能，成为企业面临的关键挑战。雪狼今天就和大家深入探讨领域驱动设计（DDD）视角下的 AI 数据策略，揭示如何让数据不仅仅是「量」的累积，更能成为「质」的飞跃，让数据更有「价值」。

一、数据的「围城」与 AI 的「饥渴」：挑战与机遇#

1. 数据的「围城」：躺在湖泊里的「旧石油」#

  • 数据孤岛：数据分散在不同的业务系统、数据库中，难以互联互通。

  • 数据质量差：数据不一致、不准确、缺失，无法直接用于 AI 模型。

  • 数据冗余与混乱：大量无用数据，增加存储和处理成本。

  • 缺乏业务上下文：数据脱离业务场景，AI 模型难以理解其真实含义和潜在价值。

2. AI 的「饥渴」：需要高质量的「燃料」#

  • AI 模型的性能高度依赖数据的质量和数量。

  • AI 模型需要「懂行」的数据，即与业务领域紧密相关，能够反映领域知识和业务规则的数据。

因此，如何从庞杂无序的数据中提炼出 AI 模型所需的、有业务价值的「精炼石油」，是 AI 数据策略的核心挑战。

二、DDD 视角下的 AI 数据策略：「领域炼金术」#

领域驱动设计（DDD）为我们提供了一个强大的视角，来构建面向 AI 的、有价值的数据策略。它强调从业务领域出发，让数据紧密围绕业务概念和业务行为，从而提升数据的价值。

1. 通用语言：构建 AI 与数据的「桥梁」#

  • 统一数据语义：在限界上下文内，通过通用语言统一业务术语和概念，确保 AI 团队、数据工程师和领域专家对数据的理解一致。

  • 数据与业务行为关联：数据不仅仅是数字和文本，它们代表着业务领域中的实体属性和行为事件。AI 模型需要理解这些业务含义。

    比喻：AI 模型与人类的「对话」：

    通用语言是 AI 模型与人类之间进行「对话」的基础。如果双方使用的语言不统一，AI 模型将无法理解人类的指令（业务目标），人类也无法理解 AI 模型的意图（决策逻辑）。

2. 限界上下文：切分 AI 数据的「边界」#

  • 数据的所有权：每个限界上下文应拥有并管理其核心领域数据。AI 模型在特定上下文内使用数据，应遵循该上下文的规则。

  • 数据暴露与集成：当 AI 模型需要跨上下文的数据时，应通过明确的 API 或领域事件进行集成，避免直接访问其他上下文的内部数据结构。

  • 减少数据冗余：通过限界上下文的划分，可以减少不同上下文之间的数据冗余，确保数据源的唯一性。

3. 领域事件：AI 数据的「活水」#

  • 事件驱动的数据采集：业务领域中发生的重要事件（如「用户注册」、「订单支付成功」、「商品库存更新」）可以作为 AI 模型的数据源。通过监听这些领域事件，AI 模型可以实时获取最新的业务动态，进行持续学习和更新。

  • 实时特征工程：领域事件可以用于构建实时特征，喂给在线推理的 AI 模型，提升决策的实时性。

4. 聚合根：AI 数据的「一致性保证」#

  • 数据一致性边界：聚合根是数据一致性的边界。对聚合内部数据的修改，都应通过聚合根进行，确保 AI 模型获取到的数据是业务一致的。

  • AI 模型集成点：AI 模型可以作为聚合根决策过程中的一部分，但聚合根负责最终的数据更新和一致性保证。

    比喻：数据流的「净化与赋能」：

    DDD 视角下的 AI 数据策略，就像对流淌在业务系统中的数据进行一场「净化与赋能」的「领域炼金术」。它不是简单地收集所有数据，而是根据业务领域（限界上下文）进行精炼，用通用语言将其标记，并通过领域事件让其「活」起来，最终转化为 AI 模型能够理解并创造出价值的「黄金」。

文生图：扁平插画风格，画面中心是一座由各种数据流（线）和数据节点（点）组成的“数据金字塔”。金字塔的底部是原始数据，中部是经过清洗、聚合的领域数据，顶部是发光的AI模型。金字塔的每一层都有一个手持“DDD”标志的工程师（象征领域专家）在进行数据治理和建模。整个画面强调数据的层级、提炼和最终的价值转化。色彩以蓝色和金色为主，突出数据的智慧与商业价值。

三、让数据更有「价值」的「术」：实践要点#

1. 特征库 (Feature Store) 的建设#

  • 将领域专家提炼出的、对 AI 模型有价值的特征进行集中管理，提供标准化的特征定义和获取方式，促进特征的复用和一致性。

2. 数据质量管理 (DQM)#

  • 从数据采集、存储、处理到应用的全生命周期，进行数据质量监控、清洗、校验，确保 AI 模型的输入数据是高质量的。

3. 数据隐私与合规#

  • 在数据采集和使用过程中，严格遵守数据隐私法规（如 GDPR、国内的数据安全法），进行数据脱敏、匿名化处理。

4. 协作文化#

  • 数据科学家、领域专家、数据工程师需要紧密协作，共同理解业务，发现数据价值，优化数据流程。

结语#

在 AI 时代，数据是驱动智能应用的核心。但要让数据真正发挥其「价值」，我们不能仅仅停留在技术层面，而必须从业务领域出发，运用领域驱动设计（DDD）的智慧，构建一套贯穿数据全生命周期的 AI 数据策略。

通过通用语言统一语义、限界上下文划分边界、领域事件驱动数据流动、聚合根保证数据一致性，我们才能将原始数据提炼为 AI 模型的「精炼燃料」，让智能应用拥有更强的业务洞察力和决策能力。

正如《道德经》所言：「上善若水。水善利万物而不争。」 （意指最美好的品德像水一样，水滋养万物却不与万物争高下，比喻一种柔和、谦逊、奉献的智慧） 数据亦是如此，它本身无善恶，但通过有效的策略，能够「利万物」，最终赋能业务，创造无限价值。