想让 Agent 真正用上公司数据：语义口径、数据模型、权限边界和结果审核，先补哪一块？
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AI 要真正落地，先把数据这件事想清楚。
我做了 12 年数据，从数仓建模、数据中台到数据治理都在一线做过。现在通过开源项目 Forge 持续探讨两个问题：AI 时代怎么做数据，以及 AI 时代做数据的人怎么发展。前者对应企业咨询，后者对应个人咨询。
最快的方式是加微信，备注来意就行。企业说说团队现状，个人说说现在的岗位和想去的方向。
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企业：AI 时代，怎么做数据
AI Agent 要在公司里真正发挥作用，前提是数据底座：口径一致、模型清楚、权限可控、结果可以审核。
想让业务直接问数据，成本、准确率和越权风险怎么控制？
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数仓分层乱、主题域不清，上游一改下游全挂。
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指标口径不一致、数据字典缺失、质量问题没人负责。
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个人：AI 时代，做数据的人怎么发展
面向数据从业者和 AI 相关从业者。岗位在变，基本功的价值没有变。想清楚哪些能力会被 AI 放大，哪些会被替代，再决定下一步。
AI 时代，数据分析、数据开发、数据架构这些岗位会怎么变？我该往哪走？
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从数据转向 AI，或者想把 AI 用进自己的数据工作，先补什么、怎么补？
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项目经历讲不出价值，面试被问到架构和治理就卡住。
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也可以聊
产品从想法到上线、定价与分发，一个人怎么排优先级。
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数据或 AI 方向的内容共创、产品交流。
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怎么开始
- 第 1 步
说说情况
邮件或微信都行。企业写清团队规模、现状和想解决的问题；个人说说现在的岗位和想去的方向。
- 第 2 步
先判断值不值得做
我会先说清楚这件事我能不能帮上，有没有更轻的做法。
- 第 3 步
再定形式
单次咨询或项目制，按问题大小一起商量。
服务过这些企业项目
在大厂做数据架构时，为企业搭建 CDP 数据平台，做数据治理和数据应用。
- H&MCDP 数据平台
参与客户、订单、会员及营销活动的数据口径梳理、客户数据模型、质量规则、测试与上线验证。
- 国际奥组委指标与活动分析
参与运营活动数据调研、指标口径整理、模型开发、测试跟踪和活动复盘报表验收。
- 福耀集团主题域与建模
参与业务主题域划分、数据模型设计、开发协同、测试部署和跨部门数据视图支持。
- 百视通 BesTV数据治理
清点数据资产，逆向梳理数据字典、指标口径和质量问题，设计关键指标测试与监控方案。
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现在就可以写信，
或者加个微信。
企业写清团队规模、现状和想解决的问题；个人说说现在的岗位和想去的方向。
可以聊：AI Agent 的数据底座 · AI 问数落地 · 数据治理 · 数据与 AI 从业者的职业发展 · 独立开发与一人公司
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