自大模型問世以來，基于大模型的生成式人工智能技術(shù)便開啟了高速發(fā)展的強(qiáng)勁勢(shì)頭，迅速在全球范圍內(nèi)掀起一股探索人工智能應(yīng)用的熱潮。就國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀來看，各個(gè)行業(yè)紛紛積極響應(yīng)，全身心投入到大模型應(yīng)用的深度挖掘與實(shí)際踐行當(dāng)中，并且已然收獲了極為亮眼且令人矚目的豐碩成果。眾所周知，大模型價(jià)值的發(fā)揮強(qiáng)依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)依靠扎實(shí)的數(shù)據(jù)治理工作，一直以來數(shù)據(jù)治理呈現(xiàn)出工作量大、周期冗長(zhǎng)、見效慢、對(duì)人員要求高等困局，那么，大模型是否會(huì)成為破局的關(guān)鍵，攻克這些難題？
經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，依托大模型底座的“數(shù)據(jù)治理智能體”不僅能夠讓數(shù)據(jù)治理過程自動(dòng)化、智能化，還能為數(shù)據(jù)價(jià)值釋放提供了高價(jià)值超體驗(yàn)方式。
一方面：數(shù)據(jù)治理智能體能夠讓數(shù)據(jù)治理實(shí)施構(gòu)成更加智能化
“數(shù)據(jù)治理智能體”的應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)服務(wù)等。具體應(yīng)用場(chǎng)景如下：
01、助力模型自動(dòng)化構(gòu)建
數(shù)據(jù)治理智能體具備精準(zhǔn)理解建模需求的能力，能夠深入剖析業(yè)務(wù)表的各項(xiàng)特征，并巧妙地將特征點(diǎn)與數(shù)據(jù)治理以及豐富的行業(yè)知識(shí)相互融合。在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)治理智能體可根據(jù)業(yè)務(wù)及需求變化，亦或是庫(kù)表變化進(jìn)行感知，實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)化構(gòu)建及迭代優(yōu)化的建議提示，這一過程不僅能大幅縮短建模及運(yùn)維所耗費(fèi)的時(shí)間，而且有效減少了人力成本的投入，進(jìn)而顯著提升模型的整體質(zhì)量。
02、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化清洗
在數(shù)據(jù)集成與初始化的流程環(huán)節(jié)里，數(shù)據(jù)治理智能體可根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)特征的分析結(jié)合數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的解析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效清洗促使其實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，在清洗結(jié)束后，形成對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化成果的驗(yàn)證任務(wù)進(jìn)行閉環(huán)管理，從而有效縮減了數(shù)據(jù)接入后進(jìn)行清洗所耗費(fèi)的時(shí)間。
03、全面增強(qiáng)元數(shù)據(jù)
在企業(yè)開展元數(shù)據(jù)采集工作的進(jìn)程中，由于部分源系統(tǒng)在設(shè)計(jì)以及管理方面存在不規(guī)范的情況，致使企業(yè)僅僅能夠采集到最為基礎(chǔ)的技術(shù)元數(shù)據(jù)相關(guān)信息，然而，對(duì)于其他那些至關(guān)重要的核心元數(shù)據(jù)信息，例如表的中文名、業(yè)務(wù)口徑、描述、標(biāo)簽，以及字段的中文名、描述、取值說明、敏感等級(jí)等內(nèi)容，要想完善起來則需耗費(fèi)大量的人力與時(shí)間成本。而數(shù)據(jù)治理智能體，憑借其強(qiáng)大的推理能力，能夠以采集到的最基礎(chǔ)的技術(shù)元數(shù)據(jù)信息以及業(yè)務(wù)樣例數(shù)據(jù)作為依據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)其他核心元數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)填充，這無疑為企業(yè)在元數(shù)據(jù)管理方面提供了極大的便利與助力。
04、提高血緣準(zhǔn)確度及完整度
數(shù)據(jù)治理智能體可解析復(fù)雜的技術(shù)語(yǔ)言，如多種類SQL語(yǔ)言、Python腳本、Perl腳本、日志文件等等，通過解析可精準(zhǔn)描述數(shù)據(jù)的“前世今生”，足以在數(shù)據(jù)血緣領(lǐng)域中占據(jù)一席之地，顯著提升血緣解析的完整性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，還能有效增強(qiáng)血緣應(yīng)用能力，從而為相關(guān)業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)血緣追溯、分析及應(yīng)用等方面提供更為有力的支持。
05、智能識(shí)別數(shù)據(jù)關(guān)系
業(yè)務(wù)系統(tǒng)中大量的歷史數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)關(guān)系隨著時(shí)間推移和版本迭代已經(jīng)無法追尋，人工梳理耗時(shí)耗力且準(zhǔn)確度無法驗(yàn)證，美林?jǐn)?shù)據(jù)研發(fā)了一種使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身驗(yàn)證數(shù)據(jù)模型關(guān)系的算法，能夠利用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的關(guān)系，結(jié)合數(shù)據(jù)治理智能體的優(yōu)勢(shì)與能力，充分將元數(shù)據(jù)字段間的關(guān)系挖掘出來，包括但不限于主外鍵關(guān)系、業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系、數(shù)據(jù)引用關(guān)系等等，準(zhǔn)確率達(dá)98.89%。
06、智能生成質(zhì)量規(guī)則
數(shù)據(jù)治理智能體通過對(duì)大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和錯(cuò)誤值等。例如，在處理銷售數(shù)據(jù)時(shí)，可以精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)那些明顯偏離正常銷售趨勢(shì)的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，并根據(jù)數(shù)據(jù)的上下文和歷史規(guī)律，智能地填補(bǔ)缺失值、糾正錯(cuò)誤值，從而大幅提升數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，確保后續(xù)數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性。
07、高效推進(jìn)分級(jí)分類
面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)治理智能體可以依據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)容、屬性、來源等多種因素，結(jié)合企業(yè)的相關(guān)管理制度及規(guī)范，自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的分類和標(biāo)注，極大提高了數(shù)據(jù)分級(jí)分類的準(zhǔn)確性和效率。
08、自動(dòng)化構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù) …
另一方面：數(shù)據(jù)治理智能體能夠讓非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)得到有效治理，更好地發(fā)揮價(jià)值
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在企業(yè)中的占比正持續(xù)攀升。但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式繁雜，數(shù)據(jù)質(zhì)量千差萬(wàn)別且缺乏有效衡量標(biāo)準(zhǔn)，要想理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還需結(jié)合業(yè)務(wù)背景和產(chǎn)生環(huán)境，簡(jiǎn)直難如登天。
而數(shù)據(jù)治理智能體則可助力企業(yè)高效利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在諸多關(guān)鍵場(chǎng)景中彰顯其獨(dú)特價(jià)值，如：
01、文檔精讀
深度解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提煉核心關(guān)鍵信息；
02智能問答
通過互動(dòng)的方式，理解用戶問題并反饋相關(guān)結(jié)論；
03文檔創(chuàng)作
根據(jù)用戶需求，結(jié)合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息、趨勢(shì)等內(nèi)容，輸出高質(zhì)量文章，助力企業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作與知識(shí)傳播；
04智能問數(shù)
通過理解用戶指標(biāo)信息及相關(guān)加工邏輯，利用已有的數(shù)據(jù)加工清洗得出結(jié)論進(jìn)行反饋，賦能企業(yè)決策；
……
美林?jǐn)?shù)據(jù)將數(shù)據(jù)治理與前沿技術(shù)進(jìn)行深度結(jié)合，除以上介紹的融合場(chǎng)景外，還有更多豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。針對(duì)數(shù)據(jù)治理各專業(yè)方向，結(jié)合大模型、小模型的特點(diǎn)進(jìn)行垂直應(yīng)用，讓技術(shù)力發(fā)揮顯著價(jià)值，加強(qiáng)智能化、場(chǎng)景化，以“數(shù)據(jù)治理智能體”賦能企業(yè)，助力企業(yè)更好地管理和利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在數(shù)字化時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。讓我們攜手并進(jìn)，利用智能體的力量，共同開創(chuàng)數(shù)據(jù)治理的新紀(jì)元！
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