重塑“DATA+AI“的共生范式：DataBuilder 如何赋能企业数据价值跃迁

在全球企业竞逐大模型战场的背景下，一个颠覆性真相逐渐显现：决定 AI 胜负的关键不在算法竞赛，而在数据战场。

《2024 全球 AI 发展报告》指出，74%的 AI 项目失败源于数据质量问题。而数造科技的 DataBuilder 平台，正通过 DataOps 理念与 AI 技术的深度融合，以“Data for AI”为核心，重构数据价值链的运作逻辑，为企业构建智能、高效、可控的高质量数据集，赋能 AI 模型训练与业务创新。

一、AI for Data：重构数据治理新范式

AI 不仅是数据的“消费者”，更在重塑数据管理的全流程。DataBuilder 将生成式 AI 能力深度融入平台，通过自然语言处理（NLP）、大模型技术，实现数据治理的智能化升级：

1、智能代码生成与优化

基于大模型和本地元数据，DataBuilder 可自动生成、纠错 SQL 代码，并提供可视化解释。开发人员只需输入业务需求，平台即可输出高效代码，将数据开发效率提升超 70%，大幅降低人为错误率。

2、自然语言驱动的数据分析

无需专业技能，业务人员通过自然语言提问，平台即可自动生成可视化图表，并结合大模型进行深度解读。例如，输入“分析 Q1 各区域销售额波动原因”，系统可快速输出图表及归因分析，加速决策进程。

3、自动化数据治理

AI 驱动数据元数据自动补充、分类分级与质量规则生成，实现数据治理的“无感化”。例如，通过智能识别数据敏感字段，自动触发数据脱敏与权限控制，降低合规风险。

企业收益

• 数据开发周期从周级缩短至天级，业务人员可直接参与数据洞察，实时响应市场变化；

• AI 辅助的安全机制保障数据资产安全，提升企业数据信任度。

二、Data for AI：以“数据精粮”喂养 AI 大脑

生成式 AI 和大语言模型的训练，本质上是为“智能大脑”提供高质量、多样化、可追溯的数据“燃料”。然而，企业在数据治理中普遍面临三大挑战：

1、数据质量参差不齐：低质数据导致模型过拟合或泛化能力不足；

2、数据获取与整合成本高：多源异构数据难以统一治理，跨部门协作效率低下；

3、数据治理体系缺失：隐私合规、安全风险与版本控制问题频发。

数造科技的 DataBuilder 平台，针对这些 “AI 用数难题”，提供了一系列有效的解决方案：

1、数据质量提升

通过自动化清洗、转换与校验规则，平台可识别并修复数据中的错误、缺失值及重复数据，确保数据准确性与一致性。同时，实时监控数据质量，异常时自动触发预警与修复流程，确保为 AI 模型提供高质量的数据“燃料”。

2、数据多样性保障

支持多种数据源的接入和加工，同时支持对数据进行打标，企业可以为模型提供更加丰富和多样化的训练数据，从而提高模型的泛化能力，使其能够适应不同的应用场景和业务需求。

3、一站式数据治理强化

通过数据目录、血缘追踪，实现了数据的可视化管理和追溯。同时，平台还提供了细粒度权限控制和数据脱敏、加密技术保障，确保数据的安全性和合规性，让企业能够放心地使用数据进行 AI 模型训练。

三、DataBuilder：迈向数字化转型的新引擎

在 AI 与数据深度交融、数据跃升为企业核心竞争力“数字资产”的当下，DataBuilder 平台以“Data for AI”与“AI for Data”双向赋能，重塑数据智能新范式，展现三大核心价值：

1、效率与质量双提升：AI 驱动数据处理自动化，DataOps 保障全流程协同，保障高质量数据集输出，进一步提升实现 AI 模型的准确性；

2、数据驱动创新：打破技术壁垒，业务人员可通过自然语言参与数据分析，激发数据创新应用；

3、安全合规保障：自动化安全策略与合规流程，贯穿数据全生命周期，保护企业核心数据资产。

四、未来展望：持续进化，赋能企业智能化升级

截至目前，DataBuilder 已在金融、制造、能源电力、零售、政务、医疗和农业等多个领域得到广泛应用，累计服务客户超过 100 家，其中包括众多头部企业和大型跨国企业。

未来，随着 AI 技术的持续演进，DataBuilder 将不断进化，以更加智能、高效、安全的功能和服务，为企业数字化转型与智能化升级提供更强大的引擎。在未来的数字化浪潮中，DataBuilder 将助力企业突破数据管理的瓶颈，充分发挥数据的价值，实现业务的创新和增长。