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,湖北南漳县免费网站推广

#网络推广 发布时间: 2025-03-08
    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。

   


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