Unity Catalog + AI：Databricks在2025年如何实现AI原生数据治理

人工智能与数据治理的交叉在2025年达到了一个决定性时刻，而Databricks正在引领这一潮流。随着AI技术和企业数据生态系统的快速发展，以及生态系统本身变得更加复杂，传统的治理模型似乎无法满足新的需求。

Databricks通过将AI原生集成到Unity Catalog——其统一的治理层——来应对这一挑战，改变了组织管理、保护和从数据中获取价值的方式。这种集成标志着数据治理从反应式和基于人工的模式向主动、智能和可扩展系统的重大范式转变。

AI生成文档：重新定义元数据管理

今年Unity Catalog最重大的变化之一是使用AI创建文档。传统上，数据团队会花费无数小时手动注释数据集，定义表的用途、列语义描述，并维护元数据的准确性。由于时间压力，这些任务经常被忽略，导致数据可发现性差，并经常出现误解。

随着Databricks将大型语言模型集成到Unity Catalog中，这一负担得到了缓解。现在，AI可以自动生成与表、视图和列相关的丰富上下文感知文档。这些模型访问整个平台的数据结构和使用模式，并生成有意义的人类可读描述，在数据集更改时实时更新。这种自动化保证了元数据的一致性和全面性，并提高了数据资产的透明度。

这意味着数据消费者可以更快地理解数据资产。对于数据生产者来说，它减少了新团队成员或外部合作伙伴的入职时间。更重要的是，它培养了一种数据素养文化，使组织中的所有角色都能访问和理解洞察。

Databricks助手：用于上下文决策支持的AI

与AI文档相辅相成的是Databricks助手——一个原生实现于Databricks系统中的生成式AI工具。作为副驾驶，助手帮助用户生成SQL查询、总结数据管道的行为、解释笔记本，并提供文档参考，所有这些都是用自然语言编写的。

助手与Unity Catalog的集成保证了其响应具有上下文感知和安全意识。例如，如果用户请求敏感数据，助手将根据Unity Catalog中的治理策略推荐措施或约束。它还包括引用，将用户引导回官方文档或笔记本，增加了其建议的可信度和可追溯性。

除了技术用户之外，助手对业务分析师和非技术利益相关者来说也具有变革性。通过将自然语言问题转换为准确的数据查询并在几秒钟内呈现答案，它降低了数据探索的门槛。这种数据访问的民主化是实现真正数据驱动企业的关键一步。

加强控制：基于属性的访问和统一策略

治理策略的核心仍然是安全和合规，Databricks通过在Unity Catalog中推出基于属性的访问控制（ABAC）来加强这些支柱。ABAC允许根据用户属性、数据属性或环境属性（如用户部门、数据分类级别、项目状态或地区）动态执行访问决策。

这种灵活性提供了比传统基于角色的系统更大的控制力。例如，开发人员可以在测试期间查看匿名数据集，而财务部门的分析师可以访问完整分辨率的数据集进行建模。这些策略由ABAC引擎在运行时处理，并且可以灵活适应动态组织设置，无需人工重新配置。

Databricks还在Unity Catalog中引入了审计日志记录和策略可观察性。组织可以更轻松地监控策略违规和访问趋势，以及生成合规报告。这些功能，连同血缘跟踪和数据质量指标，提供了从摄取到消费的数据治理全栈视角。

AI驱动的监控和扩展的治理视野

2025年也是Databricks将其覆盖范围扩展到传统结构化数据集之外的一年。随着Volumes——一种管理非表格非结构化数据的新功能——的引入，Unity Catalog现在可以治理图像、视频、PDF等常用于机器学习工作流的数据。通过Volumes，组织可以一次性统一所有类型数据的元数据、血缘和访问策略，简化混合用例的治理。

为了进一步确保数据完整性和可靠性的治理，Databricks启动了Lakehouse监控。这种AI驱动的架构观察数据管道，在发现模式漂移或异常指标等问题时通知用户，并检查在Lakehouse上使用的机器学习模型的性能。它创建清晰的可视化并连接警报，使人们能够提前知情并及早处理问题，而不是只在出现问题时才采取行动。

Unity Catalog指标也非常重要，因为它们形成了一种标准化方法，用于命名、管理并与整个企业共享KPI。由于所有指标定义都保存在Unity Catalog中，并通过仪表板和API显示，团队不会重复工作或得出冲突的结论，因为避免了指标的混淆。这种统一允许在组织内所有级别做出可信的决策。

战略扩展和开源创新

Databricks的未来路线图不仅限于改进其产品。2025年初，公司决定通过收购数据库制造商Neon来加速其AI原生雄心。通过支持多租户工作负载的能力，Neon将使Databricks更轻松地管理运行在实时数据上的智能、AI驱动的应用程序。通过这次收购，Databricks获得了最先进的数据库工具，并重申了其帮助AI工作负载经济高效扩展的承诺。

此外，Databricks做出了一个重要决定，将Unity Catalog开源。当治理公开时，它允许技术社区的每个人贡献并帮助带来更多进步和系统之间的兼容性。Unity Catalog开放用于各种工具，包括Apache Iceberg和Delta Lake，因此不会发生供应商锁定，每个人都可以使用他们偏好的方式来管理数据治理。

因此，Unity Catalog正在从一个公司拥有的独立产品转变为数据治理的标准参考层，可以根据每个组织进行调整。

结论

Databricks坚持使数据治理AI原生不仅是对当前数据架构复杂性的适应——它是对从治理现代性向数据治理现代性转变的提议。Databricks不是将AI作为离散技术挂在数据管理的旁边，而是将AI集成到数据管理的结构中，使组织及其数据能够实现突破性的目标，同时不妥协最高标准的安全性、责任性和敏捷性。

随着更多企业采用Unity Catalog及其AI驱动功能，数据治理的目的将从守门转变为赋能。而这正是更智能、更协作和更具创造性的明天的潜力所在。