一、传统数据治理之痛
随着数据治理2.0时代的来临,传统人工及半自动化手段进行的数据资源盘点,在日益复杂的数据环境中暴露出诸多痛点,严重制约了数据价值的释放和治理效率的提高,同时也加剧了成本和风险的上升,具体表现为:
(1)效率低下、耗时费力
高度依赖人工搜索、识别、记录数据源和元数据,线下盘点的成果难以快速转化为线上成果,过程繁琐,一次全面盘点可能需要数月甚至更长时间,难以频繁进行,资源消耗大。
(2)深度不足、洞察有限
元数据管理通常只记录表名、字段名、数据类型等基础技术元数据,缺乏对数据内容、业务语义、敏感信息、数据质量、价值的深入理解和记录。
(3)准确性差、质量不高
数据环境(如数据结构、含义)瞬息万变,人工盘点维护的元数据和目录极易过时,失去参考价值,人工记录元数据易出错或不一致。
二、智能体自动驾驶之路
为突破传统数据治理的能力局限,三维天地基于公司SunwayLink智能体开发平台,构建了数据资源盘点智能体。该智能体能够实现数据目录的自动生成、数据内容的智能洞察以及元数据的智能更新,有效推动数据治理模式从“人治”向“智治”转变,显著提升了数据治理的自动化和智能化水平。
(1)数据目录自动生成
基于采集的元数据和线下完成的数据资源盘点成果文件(如调研报告),自动从调研报告中自动提取关键要素,快速生成数据资源目录,从而显著缩短盘点周期、降低人工成本,帮助企业精准掌握数据资产现状。
(2)数据内容智能洞察
利用NLP和LLM技术自动推断字段的业务含义(语义标签)、识别敏感数据类型、识别数据域(客户、产品、财务等)、发现潜在的数据质量问题(空值、异常值模式),自动生成或丰富业务术语描述,自动解析数据结构、业务含义、血缘关系,丰富了数据资源盘点的成果。
(3)元数据智能更新
监控元数据变更、数据分布变化,自动检测元数据缺失、不一致、过时等问题,并能根据AI建议自动更新元数据或触发告警,保障技术元数据和业务元数据的一致性,提升元数据的准确性和鲜活度。
三、智能体实现之路
(1)文本解析与内容生成
提取非结构化文档内容信息,识别文字、图片、表格,进行文本内容解析,基于自然语言指令,按照特定模板和格式,进行内容总结和提炼,自动生成数据资源目录结构。
(2)语义理解和关系解析
利用NLP自动识别数据结构、理解代码逻辑以提取更丰富的技术元数据(表、列、视图、存储过程、作业依赖)和初步的业务上下文(如注释),进行内容解析,补全业务元数据信息,自动生成数据血缘关系。
(3)异常检测和动态更新
监听数据源元数据信息,基于LLM对元数据结构变更、配置变更、语义变更进行异常扫描,识别元数据变更点,对变更的元数据进行自动更新并触发预警。
四、智能体的应用价值
以某军工单位为例,在落地该智能体后:
(1)盘点周期缩短:将单个业务域的数据资源盘点时间缩短60%以上,减少数据工程师、业务专家手动收集、清洗、记录元数据的工作量,人工参与小时数下降70%。
(2)元数据丰富度提升:字段级业务语义标签、敏感数据标识、质量规则的自动填充率从20%上升到85%。
(3)数据发现效率提升:业务用户找到所需数据的平均耗时大幅下降。
(4)血缘覆盖率提升:自动构建的血缘链路覆盖关键数据链路的比例从10%提升到75%。
(5)自动化覆盖率提升:智能体自动完成的任务步骤占比(发现、采集、解析、分类、血缘追踪等)占比提升至80%以上。
数据资源盘点是数据治理中至关重要的一环。智能体不仅是技术能力的升级,更是企业管理范式的深刻变革。基于SunwayLink构建的数据资源盘点智能体,正通过端到端的自动化和智能化水平提升,加速企业数据治理进程,有力助推企业数字化转型成功。
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责任编辑:kj005
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