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在数字经济时代,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是释放数据价值的关键前提。鸿翼基于丰富的非结构化数据管理实践,以ai大模型为核心驱动力,为企业提供从数据治理到智能应用的全栈捕鱼大亨的解决方案,助力企业在智能化浪潮中抢占先机。
01、传统数据治理的困境与挑战
传统数据治理以人工规范、处理和维护为核心,随着数据量呈指数级增长、数据类型日益复杂、合规要求不断提高,传统的人工治理模式已难以应对这些挑战。
数据量庞大且增长迅速
据idc预测,全球数据总量在2025年将达到175泽字节,其中约80%以上为非结构化数据。海量的非结构化数据给存储、管理和分析带来了巨大的压力。
数据格式复杂多样
非结构化数据包括文本、图片、音频、视频、社交媒体内容等多种格式,这使得数据的识别、解析和处理变得极为复杂。
人工处理效率低下
依赖大量人力完成数据标准制定、数据清洗、元数据管理、数据质量校验等工作,流程繁琐且耗时,难以应对海量数据的处理需求。
实时性不足
传统数据治理通常滞后于业务变化,当业务部门提出新的数据需求时,it 团队需重新设计规则、调整系统,导致业务风险滞后。
质量难以保障
数据分析师常因数据标准混乱、字段缺失等问题,反复统计相同指标却得到不同结果,影响决策效率。
02、基于ai大模型的数据治理新范式
鸿翼以ai大模型为核心驱动力,解决了传统模式的痛点,还赋予数据治理全新的能力,推动数据治理从人工向智能的跨越。
鸿翼ai数据处理平台
鸿翼结合ai等先进技术构建面向数据要素的结构化、内容化、知识化的ai数据处理平台。该平台由各类基于自动化、智能化的数据结构化模型的开发和构建,如ocr模型管理、信息抽取模型管理、多模态内容解析、rag管道处理、图谱化模型等能力构成的技术平台支撑对企业内容数据的结构化、内容化、知识化处理,并提供各类ai能力支撑内容赋能业务的应用开发和适配。

2.1 分类体系ai治理
基于元数据治理:智能抽取通过大模型自动抽取上传到文档库中的文件内容,提取核心业务术语、技术属性等信息,并将抽取到的内容与设置好的元数据自动绑定。

基于标签治理:智能标签,解析合同、报告等文件,提取关键实体(公司名、人名、金额、日期)等,并自动打上标签。

2.2 数据安全ai治理
智能dlp识别定密:文件上传后,支持规则检测和ai语义检测,并通过dlp定密后的按密级分类和流转随密级精准管控,实现企业对不同密级文件的全面有效管控。

2.3 内容质量ai治理
智能摘要:利用大模型对文件内容进行提炼总结,生成简洁明了的文档摘要,既方便用户快速把握文件核心,也提升了全文检索的精准度。

多模态解析:突破单一文本处理的局限,支持对文本、图片、音视频等多种类型数据的解析与处理,实现跨模态数据的统一管理与价值挖掘。

qa自动萃取:通过agent与数据解析平台,ai自动萃取文件内容,并转化为faq。当用户提出语义相似的问题时,系统能直接命中答案。

智能审核:针对特定类型的文档,调用专门的审核大模型或专有模型进行智能审核。审核方式涵盖通用、规则与语义审核,减少人工审核成本。
2.4 ai自动处理:主动事件 ai编排执行流
基于可视化编排工具与处理引擎,ai 自动处理可应对文档库、知识库中复杂的文件加工任务。用户可设置主动事件、选择执行动作进行编排,例如,选择预置的智能摘要功能,编排后的工作流能自动高效完成文本与视频格式文件的摘要处理。

03、ai与数据治理的双向赋能
ai技术极大增强了数据治理的能力和效率,而良好的数据治理又为ai系统提供了高质量数据,让ai更懂企业,更加智慧。两者的双向赋能正在加速企业数据资产的增值过程,成为数字化转型的核心驱动力。
在数字经济时代,鸿翼凭借领先的ai技术与全栈数据治理能力,为企业提供从数据治理到智能应用的完整捕鱼大亨的解决方案,助力企业在智能化浪潮中抢占先机。
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