当大模型遇见数据治理

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型的横空出世，数据治理领域迎来了前所未有的新机遇，这个具备万亿级参数规模的超级大脑，不仅能够理解人类语言的微妙差异，更展现出对复杂数据关系的深度解析能力，数据治理正在经历一场颠覆性革命。传统数据治理的复杂性和成本上的局限性，是否能够被彻底打破？非结构化数据的价值是否能够得到充分释放？当强大的大模型与数据治理碰撞在一起，又会擦出怎样的火花？

一、破局：传统数据治理的破局之道

1.困局：传统数据治理的双重枷锁

高成本低效能的实施困局

如今，企业业务活动产生的数据量呈指数级增长，“信息孤岛”问题也愈发明显，数据治理工作迎来了新的挑战。传统数据治理工作量大且工作内容复杂，数据从采集、清洗、存储到分析，每一个环节都需要高度专业化的技术人员参与，人员技术门槛高，人力、技术成本高昂，数据治理工作效率低下。

数据价值释放不足

在数据治理领域，无论是结构化数据还是非结构化数据，其潜在价值都远未被完全挖掘，尤其是非结构化数据（如图片、视频、音频等），由于缺乏有效的处理工具和技术支持，其利用效率极低。即便是结构化数据，也因企业拥有海量的数据资源，数据检索效率低且响应能力有限，导致数据资产沦为“低活性数据资产”，无法转化为实际业务价值。

2.破局：大模型驱动的数据治理革命

面对上述问题，传统数据治理显然已经难以满足新时代的需求，目前亟需一种全新的数据治理模式，能够简化流程、提升效率，充分释放各类数据的价值，大模型的出现，或许正是这一问题的破局关键，一场数据治理领域的革命正悄然兴起...

大模型不但拥有强大的算法能力，还具备语义理解、多模态处理和生成等功能。一方面，大模型可以通过相关算法自动识别数据中的异常值、缺失值等问题，也可以根据数据的敏感程度，自动生成分类分级策略并实施相应的安全措施，确保数据的安全性和合规性。这不仅可以帮助提升效率，还能降低技术门槛，减少了对专业技术人员的依赖。另一方面，大模型在处理非结构化数据方面表现出色，能够将非结构化数据从“信息孤岛”转化为可治理、可分析的资产，驱动企业数据价值释放。

二、革新：《美林数据DeepSeek大模型数据治理解决方案》

针对以上思考，美林数据提出了“1+1+N”架构的《美林数据DeepSeek大模型数据治理解决方案》：以DeepSeek大模型为智能底座，融合行业小模型算法，打造N个场景化应用，激活中台数据，强化数据价值释放，实现六大应用助力数据消费体验全新升级、七大助手赋能数据治理模式全面革新。

基于智能化底座的数据治理解决方案

六大应用助力数据消费体验全新升级

方案聚焦于企业级场景的AI赋能，提供开箱即用、灵活高效的大模型应用服务，覆盖从知识管理与应用到智能分析与决策的全链条需求。其核心功能包括：智能问答、智能问数、智能编稿、文档精读、智能检索、智能出题。

01智能问答

基于企业级私有知识库，通过问答的方式，满足用户对领域知识、管理知识、新闻知识及跨专业知识的精准快速提炼并获取的需求。

02智能问数

支持用户通过自然语言对话的方式，进行智能化的数据分析，简化数据分析过程，实现数据分析零门槛。

03智能编稿

快速生成会议纪要、新闻稿等内容，扩写并润色企业发言稿、新闻稿等文章。

04文档精读

解析行业报告、合同、经营手册等长文档，快速提炼总结核心信息。

05智能检索

精准理解企业用户复杂多样的信息需求，快速从海量业务数据、文档资料中筛选出关键内容。

06智能出题

根据业务需求自动生成试题，个性化定制学习路径，帮助企业有针对性的提升职工技能，提升企业核心竞争力。

七大助手赋能数据治理模式全面革新

除了数据应用服务，美林数据还将大模型嵌入到数据治理活动的各个环节，提供智能、高效、便捷的数据治理助手，帮助完成从数据采集、清洗到应用等过程中涉及的一系列重复性高、精度差、效率低、技术要求高的工作。其核心功能包括：建模助手、元数据治理助手、清洗助手、质量核查助手、数据资产管理助手、API助手、安全治理助手。

01建模助手

借助大模型能力对建模需求进行理解，对现有业务表进行分析后结合数据治理及行业知识，能够自动化进行维度建模并生成模型迭代方案，完成占比高、难度大且容易成果质量不高的工作，节省时间成本，提升维度模型的质量。

02元数据治理助手

通过AI大模型的推理能力，可以基于最基础的技术元数据信息和业务样例数据，自动填充其他的核心元数据信息，解决了由于源系统设计和管理不规范导致的核心元数据信息采集不全面的问题。

03清洗助手

初始化数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务，大模型能够理解多种数据格式和上下文，可以高效地执行清洗与标准化验证的任务，大幅度提升初始化的数据质量，节省接入数据清洗的时间，线上管理的主数据也适用于该方案。

04质量核查助手

通过大模型的能力可以使用简单的语义描述，实现数据质量规则的自动化编程，提升了数据质量核查的可扩展性、降低了数据质量实施的难度，并在一定程度上覆盖了客户对汉语言编程的需求。

05数据资产管理助手

大模型可以帮助识别数据资产目录的建设需求，通过语义理解、提取文档要求、特征对比、知识图谱读取等多种方式自动化构建数据资产目录。

06API助手

大模型可以识别数据服务建设需求的自然语言，帮助实现数据服务自动化构建，零代码生成数据接口，解决了数据服务手动创建效率低、流程繁的问题，数据服务开发周期从周级压缩至小时级。

07安全治理助手

借助大模型强大的自然语言理解能力，将数据分级和脱敏规则导入大模型，可以有效帮助数据分级、脱敏的落地，解决了在数据量越来越大、业务越来越繁杂的情况下，依靠人力和规则进行分级存在的多种痛点。

三、跃迁：大模型驱动数据治理的效能提升

《美林数据DeepSeek大模型数据治理解决方案》将数据治理的各个环节与大模型深度结合，充分发挥大模型对于非结构化数据的优秀处理能力，加强大模型的智能化、场景化应用，为客户提供交互式的数据使用体验，使大模型不仅仅是作为数据治理的工具，还应做企业的数据治理“管家”。在数据层面，大模型可以帮助增加数据价值释放渠道、提升数据分析效率、降低数据分析的技术门槛、提升数据资产入表效率、实现数据价值全面释放。在部分数据治理实施过程中，达到了降本增效的目标，如基于大模型的元数据盘点较人工盘点时间花费下降到10%，盘点准确率与人工持平，且人力成本仅为基于小模型元数据盘点的三分之一。

《美林数据DeepSeek大模型数据治理解决方案》不仅是工具升级，更是数据治理模式的变革。通过大模型与行业“知识+应用”的深度融合，企业可打破数据孤岛、激活“沉睡”资源，解决了传统数据治理的难题，真正实现数据驱动的决策与创新，完成了数据治理工作模式的颠覆性创新。在数字化转型深水区，选择智能治理，即是选择未来竞争力。