新聞資訊
海量資訊實時呈現(xiàn)
Sunwaylink數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體——激活企業(yè)數(shù)據(jù)自愈力
2025-07-22
在當(dāng)今大模型驅(qū)動的數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力，而數(shù)據(jù)質(zhì)量是釋放數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵基石。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理主要解決 “數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)狀如何，誰來改進，如何提高，怎樣考核” 的問題，作為數(shù)據(jù)治理的核心環(huán)節(jié)，其成效直接影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析與決策的準(zhǔn)確性。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理依賴人工規(guī)則引擎，效率與精度受限。而大模型憑借強大的語義理解、模式識別與知識推理能力，正深刻重構(gòu)數(shù)據(jù)治理流程。Sunwaylink積極打造數(shù)據(jù)質(zhì)量管理智能體，將大模型深度融入數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，為企業(yè)打造智能化的數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案。
一、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨的挑戰(zhàn)
隨著數(shù)據(jù)來源的激增、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長、業(yè)務(wù)復(fù)雜度的增加以及數(shù)據(jù)類型的日益多樣化，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理正面臨著前所未有的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理在覆蓋范圍、管理成本、靈活性等方面面臨諸多挑戰(zhàn)，迫切需要通過智能化的手段進行優(yōu)化升級。
1.1 覆蓋能力有限
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量稽查模式存在明顯局限，它往往只能覆蓋部分系統(tǒng)中的特定數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)類型，無法實現(xiàn)對數(shù)據(jù)全生命周期的完整覆蓋。這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)在從生成、傳輸、存儲到最終應(yīng)用的整個流程中，諸多潛在的質(zhì)量問題難以被及時察覺 —— 就像在監(jiān)測的盲區(qū)里隱藏著大量未被發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量缺陷，使得這些問題在數(shù)據(jù)產(chǎn)生、流轉(zhuǎn)、存儲及應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中被遺漏。
1.2 人工依賴度高
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的稽查方式對人工介入有重度需求，涵蓋規(guī)則設(shè)定、閾值校準(zhǔn)等諸多環(huán)節(jié)。這不僅造成人力資源消耗巨大、質(zhì)量監(jiān)控效能低下，還易因主觀判斷引入偏差。更為關(guān)鍵的是，人工模式難以高效消化運維數(shù)據(jù)價值，無法深入挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的問題，就像只能看到表面現(xiàn)象，而難以洞察事物的本質(zhì)。
1.3 復(fù)雜問題應(yīng)對不足
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理主要依賴質(zhì)量規(guī)則與靜態(tài)閾值，在識別深層次數(shù)據(jù)異常方面存在明顯不足。例如，對于數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性異常、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變動等復(fù)雜問題，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量稽查方法就顯得力不從心，無法深入挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的問題，就像只能看到表面現(xiàn)象，而難以洞察事物的本質(zhì)。
二、數(shù)據(jù)質(zhì)量智檢方案
面對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中數(shù)據(jù)問題檢測效率低、治理鏈路斷裂等痛點，基于 Sunwaylink 平臺研發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體，創(chuàng)新性融合大語言模型、知識圖譜與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建起“智檢－分析－治理”閉環(huán)體系。
考慮到大語言模型作為統(tǒng)計模型存在輸出不穩(wěn)定的固有特性，數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體通過知識圖譜與向量數(shù)據(jù)庫的深度融合，建立起精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)問題識別機制。利用知識圖譜結(jié)構(gòu)化表達數(shù)據(jù)關(guān)系，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫的高效檢索能力，可快速定位數(shù)據(jù)中的不一致性、缺失值等質(zhì)量問題。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體以通用型質(zhì)量規(guī)則數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對大語言模型進行針對性微調(diào)，并聯(lián)動內(nèi)置知識庫設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)化處理流程。經(jīng)過優(yōu)化的大模型將作為核心引擎，對數(shù)據(jù)開展智能稽核工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量問題能夠被及時發(fā)現(xiàn)、深度解讀，有效處理，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)提升與長效管理。
2.1 智能生成質(zhì)量規(guī)則
人工編寫的質(zhì)量規(guī)則效率低下且容易出錯，需技術(shù)人員深度理解表結(jié)構(gòu)與字段關(guān)系，需求變更時調(diào)整成本高、周期長，技術(shù)門檻制約效率。
智能生成質(zhì)量規(guī)則功能通過語義化向量引擎自動解析目標(biāo)字段的元數(shù)據(jù)特征（含業(yè)務(wù)語義、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、枚舉值等），從知識圖譜中檢索相似度最大的歷史字段的知識片段（含歷史字段元數(shù)據(jù)信息、關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核規(guī)則、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和檢核模板）；基于動態(tài)構(gòu)建的提示詞框架，驅(qū)動大語言模型生成目標(biāo)字段的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核規(guī)則。技術(shù)特點如下：
（1）動態(tài)知識檢索：通過語義向量分析目標(biāo)字段，從知識圖譜中匹配歷史字段的檢核規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)模板。
（2）大模型動態(tài)生成：基于元數(shù)據(jù)與檢索結(jié)果構(gòu)建提示詞，驅(qū)動大模型自動生成適配的質(zhì)量檢核規(guī)則，實現(xiàn)效率提升。
2.2 智能生成質(zhì)量報告
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量報告依賴于硬編碼的屬性維度或自定義規(guī)則稽查結(jié)果，生成的質(zhì)量報告缺乏深入分析和標(biāo)準(zhǔn)化建議，導(dǎo)致報告內(nèi)容單一，難以滿足復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。
智能數(shù)據(jù)質(zhì)量報告根據(jù)生成質(zhì)量規(guī)則與指標(biāo)檢測（覆蓋完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時效性等維度），對數(shù)據(jù)集進行掃描分析，識別異常模式并評估問題嚴(yán)重性后，自動整合檢測結(jié)果、問題分布，結(jié)構(gòu)化生成圖文并茂的數(shù)據(jù)質(zhì)量報告，實現(xiàn) “檢測 - 分析 - 報告” 全流程閉環(huán)。主要涵蓋以下關(guān)鍵點：
（1）智能驅(qū)動：智能體充當(dāng)自動化檢測的核心引擎，能夠自主完成多維度的質(zhì)量檢測工作。智能體自動執(zhí)行多維度質(zhì)量檢測（完整性 / 準(zhǔn)確性 / 一致性 / 時效性），擺脫了對人工手動檢測的依賴，大幅提升檢測效率與覆蓋范圍。?
（2）動態(tài)分析：基于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對業(yè)務(wù)的影響程度、出現(xiàn)頻率等因素進行問題分級，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的智能診斷。通過這種動態(tài)分析方式，可以讓使用者快速把握問題的輕重緩急，為后續(xù)處理提供清晰指引。?
（3）報告生成：以結(jié)構(gòu)化的形式輸出內(nèi)容豐富的報告，不僅詳細(xì)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題在各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)、各數(shù)據(jù)實體中的分布情況，還能深入挖掘問題產(chǎn)生的根因，結(jié)合行業(yè)最佳實踐和內(nèi)置知識庫，給出具有針對性和可操作性的修復(fù)建議，讓報告更具實用價值。?
2.3 質(zhì)量報告智能解讀
數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體通過自然語言處理引擎解析報告中的復(fù)雜指標(biāo)，將專業(yè)術(shù)語轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)可讀性語言，自動標(biāo)注關(guān)鍵異常點并關(guān)聯(lián)歷史趨勢；結(jié)合知識庫中的業(yè)務(wù)場景模型，智能定位影響最大的質(zhì)量缺陷，通過可視化看板動態(tài)推演問題成因與業(yè)務(wù)影響路徑，最終輸出分級決策建議 —— 讓非技術(shù)角色也能秒懂?dāng)?shù)據(jù)健康度，驅(qū)動精準(zhǔn)治理行動。
（1）降維解讀報告，破除數(shù)據(jù)術(shù)語壁壘
數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體可將復(fù)雜的質(zhì)量指標(biāo)（如空值率、一致性偏差等）自動翻譯成業(yè)務(wù)人員熟悉的語言，精準(zhǔn)標(biāo)注核心問題點。無論是運營人員還是管理人員，都清晰掌握 “數(shù)據(jù)哪里病了”“病得多嚴(yán)重”，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量解讀，大幅降低數(shù)據(jù)理解門檻。
（2）實現(xiàn)質(zhì)量問題和業(yè)務(wù)場景傳導(dǎo)
智能體結(jié)合知識庫中的業(yè)務(wù)模型，動態(tài)推演質(zhì)量缺陷如何具體侵蝕業(yè)務(wù)成果 —— 比如 “客戶手機號空值率上升 15%” 將導(dǎo)致 “下月促銷短信觸達減少 XX 萬條，預(yù)估損失銷售額 XXX萬元”。這種場景化的影響溯源，讓數(shù)據(jù)問題與業(yè)務(wù)痛點強關(guān)聯(lián)，激發(fā)治理緊迫感。
（3）決策引導(dǎo)輸出優(yōu)先級修復(fù)建議。
智能體基于缺陷影響范圍和修復(fù)成本，自動輸出分級修復(fù)清單與優(yōu)先級建議。例如：“高優(yōu)先級：修復(fù)客戶地址缺失；中優(yōu)先級：優(yōu)化商品類目映射錯誤”。為技術(shù)團隊提供清晰的行動路線圖，推動治理事半功倍。
（4）賦能非技術(shù)人員快速理解數(shù)據(jù)風(fēng)險。
將數(shù)據(jù)質(zhì)量從 IT 部門的 “后臺任務(wù)” 升級為全員的 “共同責(zé)任”。通過直觀的報告解讀，讓業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人實時感知其領(lǐng)域數(shù)據(jù)健康狀態(tài)變化，規(guī)避因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致的決策失誤。長期沉淀的質(zhì)量解讀知識庫，更持續(xù)賦能團隊識別數(shù)據(jù)隱患，提升企業(yè)整體數(shù)據(jù)免疫力。
綜上所述，基于Sunwaylink打造的數(shù)據(jù)質(zhì)量智能體借助大模型的強大能力，為數(shù)據(jù)質(zhì)量管理帶來了全新的解決方案，有效應(yīng)對了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨的挑戰(zhàn)，通過數(shù)據(jù)質(zhì)量的智檢，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)質(zhì)量的智能管理，在各個行業(yè)的應(yīng)用案例中也展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，為企業(yè)在大模型時代的數(shù)據(jù)管理提供了有力的支撐。
郵箱： marketing@sunwayworld.com
地址： 北京市海淀區(qū)西四環(huán)北路119號A座3層
股票代碼：301159.SZ訂閱號
三維天地官方訂閱號
服務(wù)號
三維天地檢驗檢測信息化管理
三維天地數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
Copyright ? 2022 北京三維天地科技股份有限公司，All rights reserved. 京ICP備10208408號-2 
京公網(wǎng)安備 11010602103901號