高質(zhì)量、多維度、大規(guī)模、鮮活交通數(shù)據(jù)是一切業(yè)務應用和智能研判的基礎，但長期以來數(shù)據(jù)治理能力和效率存在兩個難以逾越的痛點：一是，數(shù)據(jù)工程是一項數(shù)據(jù)源頭多變、治理繁雜、耗費人工、質(zhì)量不易保障的技術(shù)服務性工作，傳統(tǒng)基于碎片化業(yè)務規(guī)則的數(shù)據(jù)治理方式在持續(xù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量方面瓶頸明顯，如何再借助數(shù)據(jù)特征對時序數(shù)據(jù)及多維度數(shù)據(jù)進行治理是一個值得探討的突圍方向；二是，在數(shù)據(jù)挖掘方面受限于項目業(yè)務專家，如何借助快速健壯的DeepSeek這樣的業(yè)務專家，是一個新的發(fā)展思路。

數(shù)據(jù)智能治理

易華錄數(shù)據(jù)治理團隊積極引入DeepSeek深度優(yōu)化大模型，助力數(shù)據(jù)治理智能化，極大地提升了數(shù)據(jù)治理效率；通過接入業(yè)務數(shù)據(jù)，注入行業(yè)知識，加速數(shù)據(jù)價值釋放。

在數(shù)據(jù)治理方案上，大模型通過深度融合交管行業(yè)知識庫，從源頭治理角度對交管數(shù)據(jù)進行智能化治理?；谥R庫中的行業(yè)標準和業(yè)務規(guī)則，大模型能夠精準識別違法記錄、車駕管數(shù)據(jù)等各類交管數(shù)據(jù)特征，智能判斷適用的源頭治理方案。通過構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)治理知識圖譜，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的自動診斷、治理方案的智能匹配（包括數(shù)據(jù)清洗、標準化、補全等），以及治理效果的持續(xù)優(yōu)化，確保交管數(shù)據(jù)在全生命周期中的準確性和可用性，為交通管理決策提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

在數(shù)據(jù)治理成果上，大模型通過深度分析交管數(shù)據(jù)特征，智能構(gòu)建多維數(shù)據(jù)標簽體系，自動生成千人千面人車路企個性畫像。實時識別高風險對象（如多次違法車輛），主動推送預警信息至執(zhí)法終端。通過持續(xù)學習優(yōu)化標簽權(quán)重與風險評估算法，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)治理到風險防控的閉環(huán)管理，提升交管智能化水平。

DeepSeek加持下的數(shù)據(jù)治理過程

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)的集成、開發(fā)、治理、資產(chǎn)化和服務化等多個數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)均依賴腳本和人工操作，效率低下且易出錯。易華錄通過DeepSeek大模型技術(shù)與數(shù)據(jù)治理工具深度結(jié)合，推出“數(shù)據(jù)智能治理、智能融合機制”，全面提升數(shù)據(jù)治理過程效率。

01數(shù)據(jù)集成智能體：智能ETL配置引擎

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)ETL過程中，需要人工識別數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)清洗方式，手動組合ETL組件，完成數(shù)據(jù)抽取過程。整個過程的規(guī)范性、一致性依賴線下的知識管理及人工抽檢機制，管理流程復雜，時間成本較高。

使用數(shù)據(jù)集成智能體，簡單輸入數(shù)據(jù)源、抽取內(nèi)容、目標庫信息，可自動生成數(shù)據(jù)集成任務，完成組件抽取參數(shù)配置，顯著縮短數(shù)據(jù)集成任務完成時間，提高ETL過程的穩(wěn)定性、一致性。

02數(shù)據(jù)開發(fā)智能體：自然語言腳本生成器

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘依賴專業(yè)工程師編寫腳本，效率低下；且受限于工程師的開發(fā)水平，與數(shù)據(jù)開發(fā)規(guī)范的完善程度，不同數(shù)據(jù)治理工程師編寫的數(shù)據(jù)開發(fā)、挖掘腳本邏輯、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)開發(fā)質(zhì)量依賴開發(fā)管理規(guī)范、質(zhì)量管理流程與人工復核。

數(shù)據(jù)開發(fā)智能體支持自然語言指令，例如工程師輸入“從原始庫中將新老設備過車數(shù)據(jù)，合并設備名稱、設備經(jīng)緯度、設備安裝到字段，增加分區(qū)字段，建設過車數(shù)據(jù)標準庫”，系統(tǒng)自動獲取數(shù)據(jù)原始表、按提前錄入的數(shù)據(jù)開發(fā)標準知識庫，選擇統(tǒng)一的數(shù)據(jù)清洗邏輯，大幅降低開發(fā)門檻，做到數(shù)據(jù)開發(fā)腳本的結(jié)構(gòu)一致，提高輸出內(nèi)容的準確性。

03數(shù)據(jù)治理智能體：動態(tài)任務調(diào)度專家

數(shù)據(jù)治理的一部分重復工作在于綜合分析全局任務執(zhí)行情況，識別低效任務鏈條，優(yōu)化任務調(diào)度配置。需要治理團隊持續(xù)監(jiān)控歷史任務執(zhí)行情況，人工記錄、篩查低效任務鏈條，配置任務執(zhí)行頻率與優(yōu)先級。

數(shù)據(jù)治理智能體實現(xiàn)了任務執(zhí)行全流程動態(tài)分析。通過智能算法動態(tài)分析全局任務歷史執(zhí)行消耗資源與時間，結(jié)合按知識庫中各類任務的執(zhí)行資源與時間理論消耗信息，自動識別低效任務鏈條，給出調(diào)度配置優(yōu)化建議，確保核心任務高效流轉(zhuǎn)。

04數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能體：數(shù)據(jù)全生命周期管理助手

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸類依賴于人工將治理后的成果數(shù)據(jù)按時配置元數(shù)據(jù)采集任務，手動核對治理成果表的名稱、內(nèi)容，將其分類歸入數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，工作量大，重復性高。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能體實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期自動化管理。系統(tǒng)自動掃描結(jié)果集數(shù)據(jù)，精準識別關(guān)鍵元數(shù)據(jù)屬性，按要求的時間，智能匹配表與目錄關(guān)系。通過智能識別、動態(tài)歸檔與全景溯源能力，顯著提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)可見性與治理效率，保障數(shù)據(jù)應用及時性與可靠性。

05數(shù)據(jù)服務智能體：自動化API工廠

對于數(shù)據(jù)治理的結(jié)果數(shù)據(jù)，通常以接口方式對外部應用提供，編制數(shù)據(jù)接口的過程需選擇接口的輸入輸出信息，編寫數(shù)據(jù)輸出腳本，對生成的接口進行調(diào)試。傳統(tǒng)的人工過程流程長，效率低。

數(shù)據(jù)服務智能體能夠根據(jù)簡要的輸入輸出信息提示，自動選擇原始表，生成接口開發(fā)語句，完成RESTful API接口的創(chuàng)建。按用戶需求的接口類型，選擇接口鑒權(quán)方式，還能提供接口自動調(diào)試管理功能，包括模擬請求、查看響應、驗證數(shù)據(jù)準確性等。通過接口調(diào)試管理，可以確保生成的接口符合業(yè)務需求，提高數(shù)據(jù)服務的可靠性和可用性。

DeepSeek加持下的數(shù)據(jù)管理提升

隨著DeepSeek等大模型技術(shù)的持續(xù)演進，其在數(shù)據(jù)治理領域的應用將更加深入和智能化。易華錄數(shù)據(jù)治理團隊將持續(xù)進行大模型與交管領域的數(shù)據(jù)治理工具整合優(yōu)化，未來會上線更多功能，進一步優(yōu)化大模型的工作模式：

自適應ETL優(yōu)化

基于歷史任務執(zhí)行情況，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)抽取策略（如增量/全量同步），優(yōu)化資源分配與任務調(diào)度，進一步提升數(shù)據(jù)治理任務運行效率，加速數(shù)據(jù)治理成果的體現(xiàn)。

動態(tài)資源調(diào)度

根據(jù)實時計算負載，自動調(diào)整任務優(yōu)先級與集群資源分配，實現(xiàn)任務執(zhí)行策略實時彈性調(diào)整，進一步減少數(shù)據(jù)治理過程中的人工配置環(huán)節(jié)。

預測性治理

通過分析歷史數(shù)據(jù)質(zhì)量趨勢，預測潛在的數(shù)據(jù)異常（如字段缺失、數(shù)值漂移），提前觸發(fā)治理規(guī)則，不斷滾動優(yōu)化數(shù)據(jù)治理方式，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

價值評估與推薦

基于數(shù)據(jù)使用頻率、業(yè)務關(guān)聯(lián)度等維度，智能評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，并推薦高潛力數(shù)據(jù)集，促進高價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通。

自動化歸檔與銷毀

根據(jù)數(shù)據(jù)生命周期策略，自動識別冷數(shù)據(jù)并執(zhí)行歸檔或合規(guī)銷毀，降低數(shù)據(jù)存儲集群負載，節(jié)省成本。

未來，在數(shù)據(jù)標準化程度高、算力資源充沛、安全合規(guī)框架完善的條件下，大模型將逐步演進為數(shù)據(jù)治理的"中樞神經(jīng)"，不斷深化基于數(shù)據(jù)分布特征分析、數(shù)據(jù)語義關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)時序關(guān)聯(lián)分析的智能治理能力，不斷完善數(shù)據(jù)治理損失函數(shù)、獎勵函數(shù)形成機制，深化數(shù)據(jù)治理強化學習的深入應用，為大規(guī)模數(shù)據(jù)智能治理找到更高效的實現(xiàn)路徑。