最近一个月都在写交接文档，写了几万字的文档，写着写着，发现我在这个项目组里竟然做了这么多的事，突然想到为什么不把这些重新编成一本关于数据工程实践经验的书呢，算是废物利用，也试一下 GLM 5.2 。
现在看来，过去几年做的这些 Data Platform 已经过时了，企业都在转湖仓一体，这些新的云厂商也提供原生 AI+ 的特性。Data Agent 是个新方向，是关于工程，更是关于治理，我对 AI 转型下的数据治理很感兴趣，大概也许后面会做这个方向的项目，实践很重要，真实业务场景下会有很多的 corner case 。
这本书很粗糙，并不深入，更像是流水账，后面还会继续补充修订。
从数据到智能：企业级数据平台的构建、演进与 Agentic BI 实践
注：本书使用模型为 glm-5.2 + deepseek-v4-pro + mimo-v2.5-pro ，结合多种自定义 skills 完成。
贴两张插图：
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nomansky 18h 32m ago
多大的项目组？
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anyinuo0413 18h 22m ago
（我把你的这本书以知识库形式接入本地 ai ，是不是就相当于我拥有了一个半成品的你（（（（
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nofishing OP @anyinuo0413 笑死，我的评价是架构过时了，别耽误你的，一些小的 case 还可以参考一下
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JadePenG 17h 24m ago
很厉害，现在很少看到这种实战经验的文章了，非常认可这句话
工程经验最值钱的部分，不是你做了什么，而是你为什么这么做，以及你意识到了哪些地方可以做得更好。 |
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donege 17h 21m ago
干货，受益匪浅
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lucienhsu 17 hrs ago
学习，感谢分享
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zhhqiang 16h 53m ago
没整过这种技术栈，瞻仰一下
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registerrr 16h 42m ago
感谢分享
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sparrowMan 14h 21m ago
点赞
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theniupa 12h 30m ago
感谢分享
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BigDataIsDead 9h 31m ago
写的太棒了 有很多坑是我正在踩的，例如 Agentic 只参与 访问层控制、AccessControl 等等等等。
目前只看到 Ch10 ，感觉单独一个章节可以衍生很多内容，后面有考虑完善每个章节的内容吗 |
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