一、傳統數據治理之痛

隨著數據治理2.0時代的來臨，傳統人工及半自動化手段進行的數據資源盤點，在日益復雜的數據環境中暴露出諸多痛點，嚴重制約了數據價值的釋放和治理效率的提高，同時也加劇了成本和風險的上升，具體表現為：

（1）效率低下、耗時費力

高度依賴人工搜索、識別、記錄數據源和元數據，線下盤點的成果難以快速轉化為線上成果，過程繁瑣，一次全面盤點可能需要數月甚至更長時間，難以頻繁進行，資源消耗大。

（2）深度不足、洞察有限

元數據管理通常只記錄表名、字段名、數據類型等基礎技術元數據，缺乏對數據內容、業務語義、敏感信息、數據質量、價值的深入理解和記錄。

（3）準確性差、質量不高

數據環境（如數據結構、含義）瞬息萬變，人工盤點維護的元數據和目錄極易過時，失去參考價值，人工記錄元數據易出錯或不一致。

二、智能體自動駕駛之路

為突破傳統數據治理的能力局限，三維天地基于公司SunwayLink智能體開發平臺，構建了數據資源盤點智能體。該智能體能夠實現數據目錄的自動生成、數據內容的智能洞察以及元數據的智能更新，有效推動數據治理模式從“人治”向“智治”轉變，顯著提升了數據治理的自動化和智能化水平。

（1）數據目錄自動生成

基于采集的元數據和線下完成的數據資源盤點成果文件（如調研報告），自動從調研報告中自動提取關鍵要素，快速生成數據資源目錄，從而顯著縮短盤點周期、降低人工成本，幫助企業精準掌握數據資產現狀。

（2）數據內容智能洞察

利用NLP和LLM技術自動推斷字段的業務含義（語義標簽）、識別敏感數據類型、識別數據域（客戶、產品、財務等）、發現潛在的數據質量問題（空值、異常值模式），自動生成或豐富業務術語描述，自動解析數據結構、業務含義、血緣關系，豐富了數據資源盤點的成果。

（3）元數據智能更新

監控元數據變更、數據分布變化，自動檢測元數據缺失、不一致、過時等問題，并能根據AI建議自動更新元數據或觸發告警，保障技術元數據和業務元數據的一致性，提升元數據的準確性和鮮活度。

三、智能體實現之路

（1）文本解析與內容生成

提取非結構化文檔內容信息，識別文字、圖片、表格，進行文本內容解析，基于自然語言指令，按照特定模板和格式，進行內容總結和提煉，自動生成數據資源目錄結構。

（2）語義理解和關系解析

利用NLP自動識別數據結構、理解代碼邏輯以提取更豐富的技術元數據（表、列、視圖、存儲過程、作業依賴）和初步的業務上下文（如注釋），進行內容解析，補全業務元數據信息，自動生成數據血緣關系。

（3）異常檢測和動態更新

監聽數據源元數據信息，基于LLM對元數據結構變更、配置變更、語義變更進行異常掃描，識別元數據變更點，對變更的元數據進行自動更新并觸發預警。

四、智能體的應用價值

以某軍工單位為例，在落地該智能體后：

（1）盤點周期縮短：將單個業務域的數據資源盤點時間縮短60%以上，減少數據工程師、業務專家手動收集、清洗、記錄元數據的工作量，人工參與小時數下降70%。

（2）元數據豐富度提升：字段級業務語義標簽、敏感數據標識、質量規則的自動填充率從20%上升到85%。

（3）數據發現效率提升：業務用戶找到所需數據的平均耗時大幅下降。

（4）血緣覆蓋率提升：自動構建的血緣鏈路覆蓋關鍵數據鏈路的比例從10%提升到75%。

（5）自動化覆蓋率提升：智能體自動完成的任務步驟占比（發現、采集、解析、分類、血緣追蹤等）占比提升至80%以上。

數據資源盤點是數據治理中至關重要的一環。智能體不僅是技術能力的升級，更是企業管理范式的深刻變革。基于SunwayLink構建的數據資源盤點智能體，正通過端到端的自動化和智能化水平提升，加速企業數據治理進程，有力助推企業數字化轉型成功。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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