摘要：自大模型问世以来，基于大模型的生成式人工智能技术便开启了高速发展的强劲势头，迅速在全球范围内掀起一股探索人工智能应用的热潮。就国内现状来看，各个行业纷纷积极响应，全身心投入到大模型应用的深度挖掘与实际践行当中，并且已然收获了极为亮眼且令人瞩目的丰硕成果。众所周
自大模型问世以来，基于大模型的生成式人工智能技术便开启了高速发展的强劲势头，迅速在全球范围内掀起一股探索人工智能应用的热潮。就国内现状来看，各个行业纷纷积极响应，全身心投入到大模型应用的深度挖掘与实际践行当中，并且已然收获了极为亮眼且令人瞩目的丰硕成果。众所周知，大模型价值的发挥强依赖于高质量的数据，高质量的数据依靠扎实的数据治理工作，一直以来数据治理呈现出工作量大、周期冗长、见效慢、对人员要求高等困局，那么，大模型是否会成为破局的关键，攻克这些难题？
经过研究发现，依托大模型底座的“数据治理智能体”不仅能够让数据治理过程自动化、智能化，还能为数据价值释放提供了高价值超体验方式。
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”的应用场景包括但不限于数据模型、数据标准、元数据、数据血缘、数据关系、数据质量、数据安全、数据目录、数据服务等。具体应用场景如下：
01、助力模型自动化构建
05、智能识别数据关系业务系统中大量的历史数据及数据关系随着时间推移和版本迭代已经无法追寻，人工梳理耗时耗力且准确度无法验证，美林数据研发了一种使用业务数据本身验证数据模型关系的算法，能够利用业务数据自动发现数据模型的关系，结合数据治理智能体的优势与能力，充分将元数据字段间的关系挖掘出来，包括但不限于主外键关系、业务逻辑关系、数据引用关系等等，准确率达98.89%。
07、高效推进分级分类面对海量的数据，数据治理智能体可以依据数据的内容、属性、来源等多种因素，结合企业的相关管理制度及规范，自动对数据进行细致的分类和标注，极大提高了数据分级分类的准确性和效率。
非结构化数据在企业中的占比正持续攀升。但是，非结构化数据格式繁杂，数据质量千差万别且缺乏有效衡量标准，要想理解非结构化数据还需结合业务背景和产生环境，简直难如登天。
而数据治理智能体则可助力企业高效利用非结构化数据，在诸多关键场景中彰显其独特价值，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，结合非结构化数据信息、趋势等内容，输出高质量文章，助力企业内容创作与知识传播；
04智能问数通过理解用户指标信息及相关加工逻辑，利用已有的数据加工清洗得出结论进行反馈，赋能企业决策；
……美林数据将数据治理与前沿技术进行深度结合，除以上介绍的融合场景外，还有更多丰富的应用场景。针对数据治理各专业方向，结合大模型、小模型的特点进行垂直应用，让技术力发挥显著价值，加强智能化、场景化，以“数据治理智能体”赋能企业，助力企业更好地管理和利用数据资产，在数字化时代的竞争中脱颖而出。让我们携手并进，利用智能体的力量，共同开创数据治理的新纪元！
来源：阿橘的小九九
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