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)展的強勁勢頭，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。就國內(nèi)現(xiàn)狀來看，各個行業(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，大模型價值的發(fā)揮強依賴于高質(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、見效慢、對人員要求高等困局，那么，大模型是否會成為破局的關(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)治理過程自動化、智能化，還能為數(shù)據(jù)價值釋放提供了高價值超體驗方式。
一方面：數(shù)據(jù)治理智能體能夠讓數(shù)據(jù)治理實施構(gòu)成更加智能化
“數(shù)據(jù)治理智能體”的應(yīng)用場景包括但不限于數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標準、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)用場景如下：
01、助力模型自動化構(gòu)建
數(shù)據(jù)治理智能體具備精準理解建模需求的能力，能夠深入剖析業(yè)務(wù)表的各項特征，并巧妙地將特征點與數(shù)據(jù)治理以及豐富的行業(yè)知識相互融合。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，亦或是庫表變化進行感知，實現(xiàn)模型的自動化構(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維所耗費的時間，而且有效減少了人力成本的投入，進而顯著提升模型的整體質(zhì)量。
02、實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化清洗
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)對數(shù)據(jù)特征的分析結(jié)合數(shù)據(jù)標準的解析，對數(shù)據(jù)進行高效清洗促使其實現(xiàn)標準化，在清洗結(jié)束后，形成對標準化成果的驗證任務(wù)進行閉環(huán)管理，從而有效縮減了數(shù)據(jù)接入后進行清洗所耗費的時間。
03、全面增強元數(shù)據(jù)
在企業(yè)開展元數(shù)據(jù)采集工作的進程中，由于部分源系統(tǒng)在設(shè)計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、標簽，以及字段的中文名、描述、取值說明、敏感等級等內(nèi)容，要想完善起來則需耗費大量的人力與時間成本。而數(shù)據(jù)治理智能體，憑借其強大的推理能力，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)，實現(xiàn)對其他核心元數(shù)據(jù)信息的自動填充，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)語言，如多種類SQL語言、Python腳本、Perl腳本、日志文件等等，通過解析可精準描述數(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確性。同時，還能有效增強血緣應(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)系隨著時間推移和版本迭代已經(jīng)無法追尋，人工梳理耗時耗力且準確度無法驗證，美林數(shù)據(jù)研發(fā)了一種使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身驗證數(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，準確率達98.89%。
06、智能生成質(zhì)量規(guī)則
數(shù)據(jù)治理智能體通過對大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠自動識別數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和錯誤值等。例如，在處理銷售數(shù)據(jù)時，可以精準地發(fā)現(xiàn)那些明顯偏離正常銷售趨勢的異常數(shù)據(jù)點，并根據(jù)數(shù)據(jù)的上下文和歷史規(guī)律，智能地填補缺失值、糾正錯誤值，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)分析和決策的準確性。
07、高效推進分級分類
面對海量的數(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，自動對數(shù)據(jù)進行細致的分類和標注，極大提高了數(shù)據(jù)分級分類的準確性和效率。
08、自動化構(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)量千差萬別且缺乏有效衡量標準，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)鍵場景中彰顯其獨特價值，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)作與知識傳播；
04智能問數(shù)
通過理解用戶指標信息及相關(guān)加工邏輯，利用已有的數(shù)據(jù)加工清洗得出結(jié)論進行反饋，賦能企業(yè)決策；
……
美林數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)治理與前沿技術(shù)進行深度結(jié)合，除以上介紹的融合場景外，還有更多豐富的應(yīng)用場景。針對數(shù)據(jù)治理各專業(yè)方向，結(jié)合大模型、小模型的特點進行垂直應(yīng)用，讓技術(shù)力發(fā)揮顯著價值，加強智能化、場景化，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)字化時代的競爭中脫穎而出。讓我們攜手并進，利用智能體的力量，共同開創(chuàng)數(shù)據(jù)治理的新紀元！
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