在社會經(jīng)濟發(fā)展的歷史長河中，每一次生產(chǎn)要素的變遷都決定著行業(yè)興衰和企業(yè)沉浮。今天，數(shù)字經(jīng)濟的高速發(fā)展和人工智能變革浪潮到來，一個全新且重要的生產(chǎn)要素——數(shù)據(jù)，正以前所未有的速度和體量涌現(xiàn)，并深刻影響著每一個行業(yè)的未來。

中國無疑是一個“數(shù)據(jù)大國”，擁有最活躍的應(yīng)用場景和爆發(fā)性增長的數(shù)據(jù)總量，人工智能應(yīng)用前景廣闊。但我們距離真正的“數(shù)據(jù)強國”，似乎還隔著一層無形的“天花板”：數(shù)據(jù)治理難題。尤其是《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃》執(zhí)行的深入，千行百業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理方式方法難以為繼，加速向“智理”進化成為大勢所趨。

因此，從“治理”到“智理”是中國成為數(shù)據(jù)強國和行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的必然路徑。在2025第四屆數(shù)據(jù)治理年會上，百分點科技率先發(fā)布業(yè)內(nèi)首個深度聚焦數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的垂直大模型：百思數(shù)據(jù)治理大模型（BS-LM）和百思數(shù)據(jù)治理平臺（AI-DG），全面開啟數(shù)據(jù)的智能治理時代。

正如百分點科技CEO 蘇萌博士所言：“未來的AI競爭中，比參數(shù)規(guī)模更重要的是場景深度。百思大模型將百分點科技過去十年沉淀的治理方法論‘產(chǎn)品化’，賦能行業(yè)和客戶完成高質(zhì)量、高效率、高價值的數(shù)據(jù)治理。”

數(shù)據(jù)治理演進到3.0階段

IDC《2024中國數(shù)據(jù)治理解決方案市場追蹤報告》（以下簡稱：《報告》）顯示，2024年中國數(shù)據(jù)治理解決方案市場總規(guī)模達到3764.9億人民幣，同比增長率達到30.6%，未來幾年將央國企、政務(wù)等客戶還將繼續(xù)保持數(shù)據(jù)治理的高投入。

無疑，數(shù)據(jù)治理乃行業(yè)未來數(shù)智化轉(zhuǎn)型建設(shè)的剛需，其最大價值是讓數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)，并有效賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新和智能決策。但面對AI時代海量數(shù)據(jù)的敏捷需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式逐漸力不從心，甚至成為一項“包袱”，拖累企業(yè)數(shù)據(jù)要素價值的釋放。

當(dāng)前，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式主要存在：規(guī)則僵化、人工依賴重；語義割裂、協(xié)同困難；治理任務(wù)碎片化、難以自動化編排；知識難沉淀、治理難傳承；規(guī)則驅(qū)動向智能驅(qū)動的轉(zhuǎn)變?nèi)蔽坏韧怀鎏魬?zhàn)。

例如，治理規(guī)則和數(shù)據(jù)標準往往需要專家利用經(jīng)驗手工定義，使得數(shù)據(jù)治理周期長、適應(yīng)性差，難以應(yīng)對企業(yè)與組織日趨快速變化的業(yè)務(wù)需求。

眾所周知，數(shù)據(jù)治理屬于高度專業(yè)的領(lǐng)域，過去一直依賴數(shù)據(jù)治理專家的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗。固然，數(shù)據(jù)治理近年來嘗試融入AI技術(shù)，試圖在功能中嵌入AI能力，推動數(shù)據(jù)質(zhì)量識別、修復(fù)策略等功能走向AI化，但這基本屬于點狀的突破，依然很難解決治理全流程智能化不足、行業(yè)經(jīng)驗支撐不足、交互復(fù)雜、數(shù)據(jù)治理價值感低等問題。

因此，數(shù)據(jù)治理需要從“人工主導(dǎo)”加速向“AI自治”演進。百分點科技政企業(yè)務(wù)總經(jīng)理馬偉凱介紹：“數(shù)據(jù)治理1.0階段主要是人工主導(dǎo)、平臺賦能；2.0階段則是功能AI化、降本增效。進入到3.0階段，數(shù)據(jù)治理應(yīng)該是AI原生治理，以大模型為內(nèi)核、多智能體協(xié)作為載體，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理范式的躍遷?！?/p>

百思數(shù)據(jù)治理大模型：“智理”有解

“AI自治”，意味著數(shù)據(jù)治理范式從“分散化、規(guī)則驅(qū)動”走向“語義統(tǒng)一、智能驅(qū)動”。

這其中，數(shù)據(jù)治理大模型的應(yīng)運而生成為必然。眾所周知，通用大語言模型近年來取得持續(xù)突破，但也在垂直領(lǐng)域常陷入“知識膚淺、幻覺頻發(fā)”的困境。雖然如此，通用大語言模型能力不斷提升，為專注數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的大模型夯實重要基礎(chǔ)。Gartner就預(yù)測，到2028年，企業(yè)中超過50%的生成式AI模型將為特定領(lǐng)域模型（DSLM）。

與通用大語言模型相比，數(shù)據(jù)治理大模型深度融合數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的知識體系和治理邏輯，具備數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的上下文理解能力，更加符合數(shù)據(jù)治理業(yè)務(wù)場景的推理與決策需求。數(shù)據(jù)治理大模型無疑是下一代數(shù)據(jù)治理體系的“核心引擎”，讓數(shù)據(jù)“智理”真正有解。

如今，作為領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能企業(yè)，百分點科技率先出手，推出百思數(shù)據(jù)治理大模型，其基于百分點科技近千個數(shù)據(jù)治理項目經(jīng)驗與方法論沉淀打造，并深度融合DCMM、DAMA等國際國內(nèi)權(quán)威數(shù)據(jù)治理框架和行業(yè)最佳實踐。百思數(shù)據(jù)治理大模型具備數(shù)據(jù)治理知識的深度融合和專家級認知能力、全流程智能規(guī)劃和閉環(huán)治理體系、治理資產(chǎn)構(gòu)建與生成、場景化智能協(xié)同、治理成效精準度量和全面信創(chuàng)適配等能力特性。

以困擾垂直行業(yè)用戶多年的數(shù)據(jù)治理流程規(guī)劃為例，百思數(shù)據(jù)治理大模型可以基于用戶戰(zhàn)略目標與數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，自動生成涵蓋規(guī)劃設(shè)計、流程構(gòu)建、資源調(diào)配的端到端治理方案，通過多行業(yè)場景知識庫實現(xiàn)個性化匹配與動態(tài)優(yōu)化。

馬偉凱介紹，百思數(shù)據(jù)治理大模型采用“通用指令學(xué)習(xí)→領(lǐng)域增強→能力對齊”的多階段訓(xùn)練策略，針對不同治理業(yè)務(wù)域分別構(gòu)建多個具備深度專業(yè)能力的“領(lǐng)域?qū)＜夷Ｐ汀?，并?chuàng)新性提出數(shù)據(jù)治理“知識原語”理念，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理知識體系解構(gòu)為可計算、可組合的語義單元，構(gòu)建了精準且可擴展的語義理解基礎(chǔ)。

此外，百思大模型以“知識+推理”為核心，構(gòu)建起覆蓋數(shù)據(jù)治理全生命周期的智能能力體系，具備對治理邏輯、業(yè)務(wù)語義與合規(guī)要求的深度理解能力，形成“專家級”的行業(yè)認知，成為適用于垂直行業(yè)數(shù)據(jù)治理的智能決策引擎。

AI-DG：讓“智理”高效執(zhí)行

再好的數(shù)據(jù)治理規(guī)劃，如果沒有高效執(zhí)行也將無法實現(xiàn)。

IDC在《報告》中強調(diào)，企業(yè)需要盡可能將數(shù)據(jù)治理與AI、Agentic相融合，實現(xiàn)流程自動化、智能化。眾所周知，既懂業(yè)務(wù)和技術(shù)，又懂?dāng)?shù)據(jù)治理項目執(zhí)行的專業(yè)人才目前依然稀缺，而智能體的涌現(xiàn)，則為數(shù)據(jù)治理的高效執(zhí)行帶來契機。

為此，百分點科技此次還推出以大模型為核心、多智能體協(xié)作為載體、AI自主工程化交付為目標的下一代數(shù)據(jù)治理平臺：百思數(shù)據(jù)治理平臺（AI-DG）。如果說百思數(shù)據(jù)治理大模型是一個智能決策引擎，那么AI-DG則相當(dāng)于一個高效的執(zhí)行引擎，能夠?qū)⒅悄軟Q策落實為具體的執(zhí)行，從而完成數(shù)據(jù)“智理”的閉環(huán)。

百思數(shù)據(jù)治理平臺采用“對話式治理”新模式，精準理解用戶自然語言所描述的需求，并自動調(diào)度多智能體協(xié)同工作，完成數(shù)據(jù)探查、標準制定等全鏈路任務(wù)；同時，面對復(fù)雜治理任務(wù)時，專業(yè)智能體高度協(xié)同體系還能極大減少人工與重復(fù)勞動，并減少人工傳遞導(dǎo)致的碎片化問題；AI-DG的AI-Ready架構(gòu)與智能體協(xié)同機制，還提供體系化與場景化雙模式治理能力，既能完成全鏈路體系建設(shè)，又能解決特定場景的數(shù)據(jù)難題；多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力則能幫助用戶構(gòu)建統(tǒng)一治理體系，打破異構(gòu)數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的標準化管理。

以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理為例，當(dāng)前企業(yè)的數(shù)據(jù)治理工作大部分仍然以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或者少量知識文檔為主，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅少部分被治理與利用。IDC《報告》認為，數(shù)據(jù)格式的界限正在模糊，打破數(shù)據(jù)形勢之間的界限才能統(tǒng)一數(shù)據(jù)價值。

而百思數(shù)據(jù)治理平臺所提供的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，打破文本與圖像、音視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的治理壁壘，自動提取實體、標簽及語義關(guān)聯(lián)，并實現(xiàn)跨模態(tài)聯(lián)合分析，深度挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，為用戶建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理體系做好充足保障。

“從AI-DG的實踐來看，用戶的數(shù)據(jù)治理項目交付周期縮短70%以上，運營成本降低50%以上 ?！瘪R偉凱如是說。

事實上，針對政企對于數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)控的迫切需求，百思大模型與AI-DG實現(xiàn)全棧信創(chuàng)適配，深度兼容國產(chǎn)技術(shù)體系，構(gòu)建“數(shù)據(jù)不出域、模型可審計、過程可追溯”的全鏈路安全保障體系，并支持本地化與私有云等靈活部署方案。

據(jù)悉，百分點科技后續(xù)還將持續(xù)推進數(shù)據(jù)治理AI Agent體系的建設(shè)，推動“規(guī)劃-執(zhí)行-評估-優(yōu)化”的全自動自循環(huán)治理機制建設(shè)，并聯(lián)合政務(wù)、應(yīng)急等關(guān)鍵行業(yè)伙伴，共同推動數(shù)據(jù)治理生態(tài)的完善。

綜合觀察

數(shù)據(jù)要素已是無可爭議的核心生產(chǎn)要素。

中國作為全球最大的數(shù)據(jù)圈，從數(shù)據(jù)大國到數(shù)據(jù)強國，需要的不僅僅是數(shù)據(jù)規(guī)模，更離不開數(shù)據(jù)的“智理”能力。隨著我國《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃》執(zhí)行的深入，數(shù)據(jù)治理已成為企業(yè)與組織數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心戰(zhàn)略組成部分，企業(yè)對于數(shù)據(jù)治理的需求也將加速轉(zhuǎn)向“智理”。

百思數(shù)據(jù)治理大模型的發(fā)布，標志著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理時代的徐徐落幕，全面融合Data+AI的數(shù)據(jù)“智理”新時代加速到來。面向未來，隨著數(shù)據(jù)治理新范式的普及，政企等行業(yè)將不再為數(shù)據(jù)治理而困擾，數(shù)據(jù)價值的全面釋放也必然讓數(shù)字中國的藍圖加速照進現(xiàn)實。

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