大模型如何破解数据治理难题？探索生成式AI在数据治理中的创新应用

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    大模型问世后，基于大模型的生成式人工智能技术开始高速发展，势头强劲。它在全球范围内迅速掀起了一股探索人工智能应用的热潮。就国内而言，各个行业都积极响应，全身心投入到大模型应用的深度挖掘和实际践行中，并且已经取得了非常亮眼和令人瞩目的成果。众所周知，大模型价值的发挥依赖于高质量的数据。而高质量的数据依靠扎实的数据治理工作。一直以来，数据治理存在着工作量大、周期冗长、见效慢以及对人员要求高等问题。那么，大模型是否会成为破局的关键，能否攻克这些难题呢？

    研究发现，“数据治理智能体”依托大模型底座。它能够使数据治理过程实现自动化和智能化。同时，它还能为数据价值释放提供高价值超体验的方式。

    一方面：数据治理智能体能够让数据治理实施构成更加智能化

    “数据治理智能体”的应用场景涵盖诸多方面，像数据模型方面、数据标准方面、元数据方面、数据血缘方面、数据关系方面、数据质量方面、数据安全方面、数据目录方面以及数据服务方面等。其具体应用场景如下：

    01、助力模型自动化构建

    数据治理智能体有精准理解建模需求的能力。它可以深入剖析业务表的各项特征。还能巧妙地把特征点与数据治理融合在一起。同时也能与丰富的行业知识相互融合。在此基础上，数据治理智能体能够依据业务以及需求的变化，还有库表的变化来进行感知。它可以实现对模型的自动化构建，并且给出迭代优化的建议提示。这个过程既能够大幅度缩短建模以及运维所耗费的时间，又能够有效减少人力成本的投入，从而显著提升模型的整体质量。

    02、实现数据标准化清洗

    在数据集成与初始化的流程中，数据治理智能体能够依据对数据特征的分析以及对数据标准的解析，对数据进行高效的清洗，以促使数据实现标准化。清洗结束后，会形成对标准化成果的验证任务，并进行闭环管理，这样就有效地缩减了数据接入后进行清洗所耗费的时间。

    03、全面增强元数据

    企业开展元数据采集工作时，部分源系统在设计和管理方面不规范，导致企业只能采集到最基础的技术元数据信息。而对于表的中文名、业务口径、描述、标签，以及字段的中文名、描述、取值说明、敏感等级等至关重要的核心元数据信息，要想完善起来需要耗费大量人力和时间成本。数据治理智能体凭借强大的推理能力，以采集到的最基础的技术元数据信息和业务样例数据为依据，能够实现对其他核心元数据信息的自动填充，这给企业在元数据管理方面带来了极大的便利与助力。

   

    04、提高血缘准确度及完整度

    数据治理智能体能够解析复杂的技术语言，像多种类的 SQL 语言、脚本以及 Perl 脚本等，还能解析日志文件。通过这样的解析，它可以精准地描述数据的“前世今生”。凭借这一能力，它足以在数据血缘领域中占有一席之地，并且能够显著提升血缘解析的完整性和准确性。同时，它还可以有效增强血缘应用能力，进而为相关业务在数据血缘追溯、分析以及应用等方面提供更有力的支持。

    05、智能识别数据关系

    业务系统中的大量历史数据及其数据关系，随着时间的推移和版本的迭代，已经难以追寻。人工进行梳理，既耗时又耗力，并且其准确度也无法得到验证。美林数据研发出了一种算法，这种算法可以利用业务数据本身来验证数据模型的关系，能够借助业务数据自动发现数据模型的关系。同时，它结合了数据治理智能体的优势与能力，充分地将元数据字段之间的关系挖掘出来，这些关系包括主外键关系、业务逻辑关系、数据引用关系等，其准确率达到了 98.89%。

    06、智能生成质量规则

    数据治理智能体学习大量高质量数据，能够自动识别数据中的异常值等情况。比如在处理销售数据时，能精准找到明显偏离正常销售趋势的异常数据点，还能依据数据的上下文和历史规律，智能地填补缺失值、纠正错误值，这样就大幅提升了数据的整体质量，能确保后续数据分析和决策的准确性。

    07、高效推进分级分类

    面对海量的数据，数据治理智能体能够依据数据的内容、属性、来源等多种因素。它还能结合企业的相关管理制度及规范。接着，它可以自动对数据进行细致的分类。并且自动对数据进行标注。这样就极大提高了数据分级分类的准确性和效率。

    08、自动化构建数据服务 …

    一方面，数据治理智能体具备使非结构化数据得以有效治理的能力，能让其更好地发挥价值。

   

    非结构化数据在企业中的占比持续上升。然而，非结构化数据的格式繁多，其数据质量各不相同，并且缺乏有效的衡量标准。要想理解非结构化数据，就必须结合业务背景和产生环境，这是极其困难的。

    数据治理智能体能够助力企业高效地利用非结构化数据，并且在许多关键场景中展现出其独特的价值，例如：

    01、文档精读

    深度解析非结构化数据，提炼核心关键信息；

    02智能问答

    通过互动的方式，理解用户问题并反馈相关结论；

    03文档创作

    根据用户需求，将非结构化数据信息、趋势等内容进行结合，然后输出高质量文章，以此助力企业的内容创作以及知识的传播。

    04智能问数

    理解用户指标信息以及相关加工逻辑，运用已有的数据进行加工清洗，得出结论并进行反馈，以此来赋能企业决策。

    ……

    美林数据把数据治理和前沿技术深度融合在一起。除了前面介绍的那些融合场景之外，还有许多丰富多样的应用场景。针对数据治理的各个专业方向，将大模型和小模型的特点结合起来进行垂直应用，使技术力量能发挥出显著的价值，进一步强化智能化和场景化，通过“数据治理智能体”来为企业赋能，帮助企业更好地管理和运用数据资产，从而在数字化时代的竞争中崭露头角。让我们一起努力前行，借助智能体的力量，一同开启数据治理的全新时代！