數(shù)字化浪潮洶涌澎湃，數(shù)據(jù)已躍升為企業(yè)創(chuàng)新與價值提升的核心驅(qū)動力，超越了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的范疇。如何將數(shù)據(jù)從“沉睡的資源”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;價值的引擎”，已經(jīng)成為企業(yè)亟待解決的核心問題。三維天地數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(Sunway-DAM)深度整合了DeepSeek大模型技術(shù)，正在重塑企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的新范式。以智能化、自動化、低門檻為特點，其“治理-開發(fā)-應(yīng)用”三位一體的閉環(huán)架構(gòu)，不僅解決了數(shù)據(jù)“存儲、流通、治理、應(yīng)用”的行業(yè)難題，更通過大模型技術(shù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)價值鏈的智能化躍遷。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的底層邏輯與挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理是數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代企業(yè)的核心戰(zhàn)略舉措，本質(zhì)在于對企業(yè)核心資產(chǎn)的重構(gòu)與管理革命。在數(shù)據(jù)保鮮期短暫、負(fù)資產(chǎn)風(fēng)險高的當(dāng)下，企業(yè)亟須建立實時化、智能化的數(shù)據(jù)資源管理機制。然而，數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)質(zhì)量低下、治理效率低下等痛點問題，嚴(yán)重阻礙了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。這些問題倒逼企業(yè)尋求新的解決方案，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的高效管理和利用。
AI大模型：破局的關(guān)鍵工具
AI大模型的范式突破為破局提供了革命性的工具。通過構(gòu)建以大模型為驅(qū)動的智能治理體系，企業(yè)正實現(xiàn)從傳統(tǒng)的“人治”向AI“智治”的質(zhì)變躍遷。AI技術(shù)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理框架注入了強大動力，促使大模型在數(shù)據(jù)治理、開發(fā)及應(yīng)用場景中切實展現(xiàn)其實戰(zhàn)效能。全鏈條的智能化改造不僅精簡了流程、提升了效率，還通過激活數(shù)據(jù)要素的倍增效應(yīng)，為企業(yè)打造了穩(wěn)固的數(shù)字化競爭優(yōu)勢。
全鏈路智能化：重新定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理范式
三維天地數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺Sunway-DAM V13，通過與DeepSeek等先進(jìn)大語言模型技術(shù)的深度融合，構(gòu)建了“AI+數(shù)據(jù)”雙輪驅(qū)動體系，成功突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)工具依賴人工操作的效率瓶頸：
治理層的智能滲透
(1)。三維天地DAMV13平臺將大模型NLP技術(shù)融入治理中樞，借助智能元數(shù)據(jù)解析與自動化質(zhì)量校驗手段，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全局深入管控。
a 數(shù)據(jù)血緣解析融合大型模型技術(shù)，不僅能夠解析常見的 SQL 語句，還能夠?qū)?Python 腳本、Shell 腳本中的 SQL 語句進(jìn)行解析，極大地提升了血緣信息的通用解析能力。
b 提供元數(shù)據(jù)智能填充功能，利用大模型自動生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)屬性，一鍵補全元數(shù)據(jù)信息，大大減少了手工錄入的工作量。
c 數(shù)據(jù)質(zhì)量依據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)的技術(shù)特性、行業(yè)知識庫及數(shù)據(jù)分布規(guī)律，智能地自動生成多樣化的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則。
開發(fā)層的范式革新
(2)
在開發(fā)層，三維天地DAMV13平臺利用大模型構(gòu)建開發(fā)基礎(chǔ)，結(jié)合自然語言轉(zhuǎn)SQL技術(shù)和可視化語義編排，構(gòu)建了一個零代碼敏捷開發(fā)的智能裝配系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)置行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)模型庫，支持快速構(gòu)建模型實體及其關(guān)系，有效避免了重復(fù)勞動。同時，基于自然語言處理的AI開發(fā)助手，能夠智能生成SQL代碼、進(jìn)行錯誤糾正、代碼釋義及優(yōu)化，顯著提升數(shù)據(jù)開發(fā)效率并降低開發(fā)成本。
應(yīng)用層的價值裂變
(3)。在應(yīng)用層，三維天地DAMV13依托大模型認(rèn)知引擎構(gòu)建自然語言交互界面，通過DeepSeek智能解析引擎實現(xiàn)“對話即查詢”的零門檻數(shù)據(jù)探索。
提供智能問數(shù)功能實現(xiàn)自動生成可視化圖表，將傳統(tǒng)報表分析升級為業(yè)務(wù)洞見即時供給。結(jié)合大模型的理解能力，通過NL2SQL和 NL2API等方式可輕松實現(xiàn)自然語言的數(shù)據(jù)查詢能力。在數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)推理上，借助大模型實現(xiàn)圖表的智能解讀以及數(shù)據(jù)的歸因洞察等高級分析功能。
咨詢層的智能提效
(4)。依托「數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點助手」智能應(yīng)用，將數(shù)字化調(diào)研結(jié)果實時轉(zhuǎn)化為可落地的三階架構(gòu)藍(lán)圖，業(yè)務(wù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)實體間的邏輯映射精準(zhǔn)度提升。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點是數(shù)據(jù)治理的基石，但傳統(tǒng)手工梳理方式耗時費力，邏輯建模難度高，加之跨層級協(xié)同的挑戰(zhàn)，導(dǎo)致眾多企業(yè)在數(shù)據(jù)盤點之路上步履維艱，頻陷‘盤點即痛點’的窘境。
針對這一問題，DAMV13平臺借助基于三維天地自研的大模型智能應(yīng)用開發(fā)工具Sunwaylink，推出了「數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點助手」這一智能應(yīng)用。該應(yīng)用能夠自動化地生成盤點結(jié)果的層級結(jié)構(gòu)，極大地提高了效率。通過輸入企業(yè)數(shù)字化調(diào)研結(jié)果，可以一鍵生成從L1業(yè)務(wù)架構(gòu)到L2數(shù)據(jù)域再到L3數(shù)據(jù)實體的三階資產(chǎn)模型，效率提升高達(dá)80%。
隨著國家數(shù)據(jù)要素市場化政策的推進(jìn)，數(shù)據(jù)管理能力正從 IT 部門的“技術(shù)任務(wù)”轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的戰(zhàn)略“核心資產(chǎn)”。三維天地數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺通過深度集成大模型技術(shù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理范式的智能化躍遷。平臺不再是被動執(zhí)行的工具，而是具備語義理解、智能推理能力的“數(shù)字同事”，能夠自動解析業(yè)務(wù)需求、智能推薦治理方案，并支持自然語言交互，徹底改變了傳統(tǒng)“人適應(yīng)系統(tǒng)”的工作模式。AI賦能的變革，使得業(yè)務(wù)、分析和技術(shù)團(tuán)隊可以在DAMV13智能平臺上無縫協(xié)作，最終形成“需求-治理-應(yīng)用”的閉環(huán)協(xié)同，讓企業(yè)數(shù)據(jù)價值的挖掘效率提升至全新量級。
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