你的 Data Lakehouse 是被动的。以下是让它变得主动的方法。

Source: Dev.to

Dremio 免费 30‑天试用 – 注册并在几分钟内体验主动分析

DIY湖仓的难题

从头构建现代数据湖仓是一项巨大的工程。数据团队常常不得不将各种开源组件拼凑在一起，形成一个复杂的拼图，这会导致：

• 推迟价值交付
• 消耗资源
• 产生脆弱且充满技术债务的系统

结果是？洞察被无限期推迟。

不同的路径：Dremio 代理式湖仓

Dremio Agentic Lakehouse 是一种新型的数据平台，专为 AI 代理 构建并由 AI 代理 管理。以下是 五种令人惊讶且影响深远的方式，该方法能够在 第一天 就提供洞察，而不是持续的进行中工作。

Source: …

1. 对话分析 – 内置 AI 代理

• 任何人都可以用普通英文提问，并获得：
  • 答案
  • 生成的 SQL
  • 自动化可视化

关键点： 提供具体的业务背景，将简单查询转化为战略洞察。

提示示例

针对技术用户：AI 代理充当代码审查的专家同行，提供复杂查询逻辑的普通英文解释并提出优化建议——加速开发和调试。

2. 开放标准集成 – Dremio MCP

Dremio MCP（模型上下文协议）服务器 是一种开放标准，允许 AI 应用程序直接连接到您的 Dremio 项目。

• 将外部 AI 客户端（例如 ChatGPT、Claude）连接到您的湖仓。
• 通过消除 SQL 障碍，实现数据访问民主化，同时遵守安全和治理策略。

3. 高性能、联邦查询引擎

一个常见的误区是把湖仓平台仅仅当作目录来使用。Dremio 是一个 完整的、高性能查询引擎，它：

• 充当所有数据的中心枢纽，无论数据位于何处。
• 原位连接各种来源：
  • 对象存储（Amazon S3）
  • 数据库（PostgreSQL、MongoDB）
  • 数据仓库（Snowflake、Redshift）

战略性上手路径： 分析师可以立即将传统数据与新的 Apache Iceberg 表进行联接，实现向现代架构的平滑、渐进式迁移。

性能技巧： 将谓词下推及其他委托操作交给源系统，保持联邦查询的高效性。

受治理的入口点： 通过将 Polaris 跟踪的表与联邦连接相结合，Dremio 成为整个企业数据资产的唯一、受治理的访问入口。

4. 自主 Iceberg 表管理

Apache Iceberg 湖仓并非“一劳永逸”。如果不进行维护，表会累积大量小文件和膨胀的元数据，从而导致性能下降。Dremio 能自动完成这些工作：

结果： 查询更快，存储成本更低，并且从被动维护转向主动创造价值。

Reflections – “Indexes on Steroids”

• Dremio Reflections 是对数据的物理优化副本（类似于物化视图）。
• Autonomous Reflections 会根据使用模式学习，自动创建、更新或删除这些加速副本，使 亚秒级查询性能成为默认。

Arrow‑Powered Engine

Dremio 使用 Apache Arrow 作为其本机内存格式，消除了在系统之间移动数据时昂贵的序列化/反序列化过程。这保证了在 Dremio 内部以及跨联邦数据源的快速处理。

5. 利用内置 LLM 解锁暗数据

每个组织都隐藏着 暗数据——如 PDF、通话记录和法律文档等非结构化文件，它们在数据湖中闲置。Dremio 通过在 SQL 引擎中嵌入大型语言模型（LLM）的原生 AI 函数，将这些文件转化为可查询的资产：

• AI_GENERATE – 从非结构化文本生成结构化输出。
• AI_CLASSIFY – 对文档或行进行分类。
• AI_COMPLETE – 自动补全或丰富数据。

示例工作流

-- 在 S3 桶中发现 PDF 文件
SELECT *
FROM LIST_FILES('s3://my-bucket/contracts/', '*.pdf');

-- 在单个 CTAS 语句中提取结构化字段
CREATE TABLE contracts_iceberg AS
SELECT
    AI_GENERATE(file_content,
                'Extract vendor name, contract value, expiration date')
FROM LIST_FILES('s3://my-bucket/contracts/', '*.pdf');

结果： 一个查询即可取代整个文档处理流水线、OCR 工具和手动 ETL 作业，生成 受治理、已优化的 Iceberg 表，其中包含合同数据。

6. AI 语义层 – 消除幻觉

幻觉——自信却错误的答案——源于缺乏业务上下文。Dremio 的 AI 语义层 通过以下方式解决此问题：

• 将原始技术数据转换为业务友好的术语（例如 “流失率”、 “活跃客户”）。
• 充当 动态知识库，而非被动的目录。

你甚至可以让 AI 代理 构建语义层：

“创建一个包含 Bronze、Silver 和 Gold 视图的中间层架构，而无需编写复杂的 ETL 流程。”

生成式元数据

Dremio 使用生成式 AI 自动：

• 生成表格维基。
• 建议相关标签。

结果：一个 活的、自我文档化的数据资产。

2026 年数据领袖面临的决定性挑战

竞争已不再是关于 管理文件——而是关于 管理智能、AI 驱动的数据体验，这些体验能够在 今天 提供洞察，而不是明天。

准备好尝试了吗？

今天开始您的 免费 30 天试用，注册并在几分钟内体验 Dremio Agentic Lakehouse 的强大功能。🚀

让 AI 能够使用您的业务语言的上下文。Agentic Lakehouse 将被动的数据仓库转变为主动的决策伙伴。通过自动化管理、性能调优和文档编写，Dremio 让数据团队能够专注于创造价值。

• 它创建了一个人类和 AI 代理都能同等信任的单一真实来源。

既然您的数据终于能够理解您，您会先问的第一个问题是什么？

开始使用

立即注册 Dremio 的 Agentic Lakehouse 30 天免费试用。