摘要：在人工智能技术蓬勃发展的今天，企业对数据的探索已从看得见向用得智进阶。数据中台作为企业数据治理与价值流转的核心载体，与AI大模型的深度融合，正成为突破数据价值天花板的关键。然而，如何让数据中台的数据整合力与 AI大模型的智能创造力高效协同，是企业数字化转型中需

在人工智能技术蓬勃发展的今天，企业对数据的探索已从看得见向用得智进阶。数据中台作为企业数据治理与价值流转的核心载体，与AI大模型的深度融合，正成为突破数据价值天花板的关键。然而，如何让数据中台的数据整合力与 AI大模型的智能创造力高效协同，是企业数字化转型中需攻克的核心命题。

数据中台与AI大模型的结合，不是简单的工具拼接，而是数据与智能的化学反应。数据中台为AI大模型提供纯净且充沛的数据养料，AI大模型则将数据价值从静态报表转化为动态智能决策，二者协同将重塑企业数智应用的底层逻辑，为业务创新与效率升级注入强劲动能。

数据中台是AI大模型的精准数据燃料库。数据集成打破多源异构壁垒，筑牢统一数据根基；数据治理保障数据质量，让AI能基于优质数据训练；数据服务封装数据能力，高效传递价值至BI与AI。三者为AI大模型提供充足、干净、易获取的数据支撑，是数智融合的基础。

1.数据集成

企业数据常分散于生产、CRM、财务等多套异构系统，若数据处于割裂状态，数据分析时会因数据残缺片面。数据中台依托ESB企业数据总线，实现跨系统、跨格式数据的高效流转；MDM主数据管理则整合客户、物料等核心数据，消除同物异码乱象。从车间传感器数据采集，到管理系统业务数据整合，数据中台完成零散数据→统一数据源的全流程贯通，为数据分析和AI大模型提供标准统一、口径一致的原始素材，确保后续智能应用有优质数据可用。

2.数据治理

数据中台通过MDM主数据全生命周期管理，明确各环节操作规范；再经数据质量合并清洗，对重复数据去重、缺失数据补全、错误数据修正，把杂乱数据规整为有序资产，而数据编码体系为每类数据赋予统一身份标识。同时在构建数仓的过程也会对业务数据进行清洗，这一过程，既保障业务数据的准确性，也让输入AI大模型的数据纯净度达标，使模型训练与推理能基于可靠数据产生有价值输出。

3.数据服务

数据治理后，数据中台将优质数据转化为可调用服务。借助服务封装能力，数据中台把治理后的客户、业务等数据模型，以标准化API接口对外输出。外部BI工具可通过API快速调用数据，生成多维度可视化报表；AI大模型也能通过API实时/批量调用数据，根据业务需求开展训练或推理，实现数据价值从中台到 前端应用的高效传递。

数据应用是数据价值的可视化与预判窗口。数据可视化多维度呈现业务现状，让指标一目了然；态势感知实时捕捉数据异动，助力掌握动态；智能分析挖掘历史规律，推动业务从被动响应到主动预防。三者构成数据价值从呈现到预判的递进，为决策提供支撑。

1.数据可视化

基于数据中台的可视化能力，企业可针对生产、人事等场景打造专属可视化体系。以生产场景为例，设备运行参数、产量、良品率等数据，通过柱状图、热力图等组件，直观呈现生产线实时状态与历史趋势；人事场景中，员工考勤、绩效等数据可整合为组织健康度看板。这些可视化并非数据图表化，而是按业务逻辑多维度组织数据，让业务人员快速捕捉核心指标，将抽象数据转化为一看就懂的业务图景，为决策提供直观参考。

2.态势感知

企业业务持续变化，生产设备故障、订单波动等需及时感知。数据中台凭借实时数据集成与处理能力，对SCADA设备实时参数、CRM实时订单等数据采集处理。当生产设备温度参数突越阈值，或部门考勤异常率骤升时，数据中台能通过指标第一时间捕捉异动，并通过预警邮件等方式推送给业务人员，助力其即时掌握业务态势，避免因数据延迟扩大问题。

3.智能分析

业务高效运营需预未来。数据中台内置的不同类别的算法模型，可深度挖掘历史数据。如基于设备历史运行、故障、检修数据，能预测设备的检修时间。基于这些分析，企业能从被动响应问题转向主动预防风险，让业务运营从救火式管理升级为防火式管理。

AI大模型是数据价值的智能深化引擎。数据驱动以优质数据夯实智能基础；智能体实现自然交互与场景化决策；双向赋能推动知识与数据协同进化。三者将数据价值从可视可预判升级为可交互可进化的智能决策，是数智融合的核心动力。

1.数据驱动

AI大模型的智能源于数据学习，数据中台的标准化、高质量数据是模型训练的核心燃料。这些数据经集成与治理，兼具全面性与准确性。以制造场景为例，数据中台提供的设备运行、工艺参数、良品率数据，能让大模型学习工艺参数与良品率的关联、设备故障前兆，夯实模型理解业务、预测趋势的基础。没有优质数据，大模型就如无源之水，难产生贴合业务的智能输出。

2.智能体

AI中台的AI Agent结合大模型对业务数据的理解，可在各场景实现自然语言交互 + 智能决策。在制造场景，业务人员可问AI Agent生产设备的维保、故障检修问题，AI Agent快速思考给出可行性方案及具体措施。这种场景化智能决策，让大模型从实验室走进业务现场，真正为业务提效。

3.双向赋能

知识库与大模型双向联动，推动知识与数据进化。一方面，大模型从数据中提炼行业相关知识，结合实时数据增强业务问题解答精度；另一方面，大模型生成的知识洞察可以反哺数据治理与可视化分析，从而形成数据→知识→数据优化的正向循环。

数智融合是从数据呈现到智能决策的闭环。可决策升级构建完整决策链路；动态联动实现实时智能响应；协同开发降低应用门槛。三者推动数据与智能从 各自为战到深度协同，释放数智融合最大价值。

1.可决策升级

数据中台的可视化与AI大模型协同，让数据价值从可视化升级为智能决策支撑。BI聚焦数据是什么，清晰呈现现状；AI大模型回答为什么与怎么做。两者结合，形成现状呈现 - 原因分析 - 策略生成的完整决策链路，让数据成为全流程决策依据。

2.动态联动

数据中台通过指标监测到数据异动时，可自动触发AI大模型动态分析与推演。以生产设备异常为例，数据中台捕捉参数异常后，立即调用大模型，结合设备历史与同类故障案例，快速分析故障原因并生成最优调整方案，无需人工介入，实现数据变化 - 智能响应的实时闭环，提升业务敏捷性。

3.协同开发

AI大模型可生成数据模型、建表语句等代码，结合数据中台的标准化建模能力，大幅降低配置难度。如配置主数据模型时，大模型可自动生成某类主数据的属性字段及英文代码，开发者只需按字段挑选配置即可完成；同样也可以先生成建表语句，在数据库中执行后导入到主数据模型中，让配置工作更加简便、快捷。

AiBOS数字化经营管理平台作为数通数据中台与AI大模型融合的新范式，以一体化架构筑牢数智底座 —— 数据中台提供集成 - 治理 - 服务的优质数据支撑，AI中台注入大模型的智能训练与推理能力，二者联动形成闭环，实现从数据到智能决策的落地。

1.方案架构

AiBOS方案在数通畅联一体化数据中台基础上，深度融合AI大模型能力，构建数据 + 智能的一体化数智底座。数据中台负责数据集成、治理、服务，提供燃料；AI中台承载大模型训练、推理、应用，注入智能引擎。二者通过标准化接口联动：数据中台优质数据流入AI中台供训练，AI中台智能决策反哺数据中台优化，形成数据→智能→数据优化→更优智能的循环架构，为企业提供一站式数智支撑。

2.应用场景

在AiBOS中，数据中台的多维度数据与AI中台的大模型能力结合，覆盖全链路业务场景。生产场景下，数据中台的设备、工艺数据，支撑AI中台生成排程优化、预防性维护建议；营销场景中，客户、市场数据让AI中台产出精准画像、个性化营销方案；管理场景里，人力、财务数据辅助AI中台制定组织优化、成本管控策略，实现从前端业务到后端管理的全链路智能赋能。

3.说在最后

数据中台与AI大模型的结合，是数据价值与智能能力的双重升华。数据中台让数据从零散孤岛变有序资产，AI大模型让数据从静态资产变动态智能。二者融合，帮助企业看见过去（数据可视化）、把握现在（指标阈值+态势感知）、预见未来（算法模型+AI预测决策），推动企业从数据驱动迈向智能驱动，在数字化浪潮中构建差异化数智竞争力，实现业务创新与效率跃迁。

数据中台与AI大模型的融合，是企业数智化的关键一跃。从数据中台的数据燃料库，到数据应用的可视化窗口，再到AI大模型的智能引擎，最终通过数智融合形成决策闭环，并在AiBOS中实现一体化升华，这一过程重塑了数据价值释放逻辑。未来，唯有让数据与智能深度协同，企业才能在数字时代实现从用数据到用智能的跨越，解锁数智化转型新可能。

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