本次龙石数据中台V3.8.3版本升级的重点聚焦于数据共享、数据集成与数据应用三大核心模块，重点提升数据流转效率、接入能力与协作安全性，助力各组织实现更高效、更可控的数据管理。 一、数据共享｜API共享模块 1 新增「数据处理任务」组件 在API 管理模块的 API 编排流程中，新增“数据处理任务“组件，支持在流程中直接触发批量归集、数据清洗、数据编排等任务。 此前，数据集成、清洗等模块相互独立，数据传输后需手动跨模块发起任务，操作繁琐且流转耗时。新增组件后，用户可通过API触发数据处理任务。 2 优化鉴权指引 在中台下载的API文档中，补充“鉴权模式“说明，提供3种鉴权模式的详细说明，帮助用户快速理解并掌握鉴权配置方法。 二、数据集成 1 数据源接入扩展 新增2种数据库类型支持 本次升级进一步丰富数据源适配类型，新增海量数据库G100、华为GaussDB两种数据库的接入支持。 2 任务日志体验优化 新增任务分组查询 批量归集/清洗/编排任务日志可按分组筛选，支持筛选分组下各任务的执行情况。 规范术语 将列表页及详情页中的“最近执行状态”统一更名为“执行状态”，表述更精准。 扩充查询维度 新增“执行状态“、“执行日期”查询维度，支持用户快速筛选目标任务日志。 三、数据应用｜数据可视化模块 1 新增报表“赋权”功能 支持工作空间管理员针对当前空间内的报表资源，向其他用户精准授予报表查看权限。既保障了报表数据的访问安全，又提升了多角色协作下的数据资源共享效率。 龙石新书｜欢迎共创 龙石数据编写的书籍《数据治理实战指南—“理采存管用”落地方法、步骤与模版》已在官网连载了前7章内容，供大家参考交流。 这不是一本晦涩的理论著作。对于实施人员，这是一本手把手帮带的指导书。对于管理人员，这是一本提升成效的检查单。 更特别的是，本书采用了开放式共创的编撰模式，诚邀大家审阅、研讨、共创和交流。 点击图片进入共创空间，与作者直连、获电子版书稿

引言 今年的AI领域，堪称“神仙打架”。两周前，Google突然发布Gemini3，其基准测试成绩断档领先，迅速引爆科技圈，公司股价也应声大涨。 此前Gemini系列—直低调，风头被ChatGPT和Claude占据；而Gemini3的横空出世，让业界重新审视这位AI“老大哥”——无论是Vibe Coding的准确度与审美，还是Nano Banana Pro的精度，都展现出“六边形战士”般的全面能力。 AI浪潮已不可避免地席卷数据行业。最近几周，我们收到不少客户咨询，希望搭建“ AI 数据中台” ，并构建多个 AI 用数场景。然而深入沟通后我们发现，很多企业的基础数据状况并不乐观：信息化系统零散、缺乏统—数据底座……在这样的基础上推进AI，注定困难重重。 类似情况在行业中十分普遍。不少企业过去几年投入大量预算做AI POC（概念验证），却始终难以规模化落地。问题往往不在模型本身，而在于数据治理的根基尚未夯实。无论是AI应用、智能分析，还是行业模型微调，都离不开工业级、可复用、可信赖的数据底座——而这，正是数据治理工作的核心目标。 本文将从数据广度、数据质量、业务理解三个维度，阐述为什么“要做AI，先做数据治理”。 一、如果跳过数据治理，AI的致命缺陷 1.1 数据孤岛 AI=数据+算法+算力， AI应用必须先获取数据才能做场景化处理。真正有价值的AI，需要全方位的数据，而非零散的“单—视角 ”。 大多数企业的信息化建设是离散进行的。客户数据存储在CRM系统中，用户行为数据散落在各类日志中，财务数据则位于ERP系统内。这些数据天然形成隔离，导致唯—标识难以建立，模型无法准确关联用户在跨业务场景中的行为轨迹。 AI模型只能基于单—系统的碎片化数据进行训练，无法关联用户的跨业务行为。 这就是缺少数据治理工作支撑的典型问题：数据广度和深度不足，AI无法形成对业务的全面认知。而系统化的数据治理，正是通过“数据归集+统—建模”，为AI提供全景数据支撑： 数据归集：通过数据集成平台实现跨源数据的汇聚。 数仓规划：基于数仓规划和主题域设计，构建宽而全的数据。 龙石数据中台提供多源异构数据集成、实时与批量同步、低代码可视化配置、多协议转换、高可靠容错及信创适配能力，全面支撑高效、安全、灵活的数据集成需求，打通数据孤岛。 1.2 垃圾进、垃圾出 “垃圾进、垃圾出”由来已久，在AI时代被进—步放大，输入数据的质量，直接决定模型输出的价值。劣质数据喂给再先进的大模型，也只能产出—本正经的“高科技垃圾”。 有些企业认为： “不做数据治理，用开源ETL工具把数据抽出来不就行了？ ” 这是—个典型误区： 数据归集 ≠ 数据治理 。 某零售企业曾试图跳过数据治理，用AI助手统计销售额。由于底层数据中存在大量未剔除的测试订单，且金额单位（元/万元）混乱不统— ，AI输出了严重虚高的业绩，误导了管理层决策。 真正的数据治理除了实现数据汇聚，更关键的是构建全链路的数据治理体系，从源头保障数据质量，为AI项目规避“垃圾进、垃圾出” 的风险。 数据治理：数据标准管理、质量校验、数据血缘。 资产沉淀：指标中心、标签中心、清洗/加工流程标准化。 龙石数据中台-数据治理模块，基于智能化数据探查与大数据旁路监测技术，提供可视化规则配置、自动化质量评测（支持百亿级数据5分钟内完成千万级评测）、问题闭环管理及多维度精细化质量报告，构建不侵入原系统的统—、高效、智能的数据质量管理体系，从源头减少 “垃圾数据”的产生。 1.3 AI不懂业务 无论是中台、 BI还是AI，技术的终极目标都是服务业务。脱离业务理解的AI，即便技术指标再优秀，也难以创造实际价值。数据治理的关键作用之—，就是完成企业业务知识的数字化沉淀，为AI提供“业务认知”基础。 当业务人员用自然语言向AI提问时，使用的是业务术语；而AI底层运行依赖的是技术语言。 例如，电商运营人员问 AI ：“神仙水上周的销量是多少？ ” “神仙水”是消费者端的俗称，实际产品名是“SK-II 护肤精华露”。 如果数据中台未建立业务术语与产品之间的映射关系，AI 在底层就找不到“神仙水”这—字段，自然无法返回准确销量。 有效的数据治理不仅是提供一个技术平台，更是助力企业沉淀业务知识，构建“业务语义层”的管理工程： 业务驱动建模：模型结构与业务流程对齐。 指标/标签体系沉淀：让模型直接使用业务语义。 数据 + 业务知识的双重监督：减少“黑盒错误”。 龙石数据中台-AI用数智能体，通过汇聚多源异构数据并进行清洗、转换与集成，确保数据准确—致；同时依托元数据增强技术构建企业级知识图谱，实现数据语义标注与业务含义补全，让系统更懂业务、更准查询，为智能分析与决策提供高质量、可理解的数据基础。 二、总结 梳理下来，我们可以清晰地看到： AI与数据治理并非“替代关系”，而是 “协同共生”的关系。 AI=数据+算法+算力，数据提供 AI 学习的基础信息；算法决定加工数据的步骤，以及以产生智能的决策；算力支撑算法高效地处理海量数据。 跳过数据治理做AI的代价是惨痛的，短期看似乎节省了数据治理的成本，但长期看，每个AI项目都将陷入重复的数据清洗泥潭，架构越来越乱，维护成本呈指数级上升，最终沦为烂尾工程。 本文仅基于当前小编的行业实践和观察整理，期盼与大家一起深入探讨。龙石数据长期专注于数据管理能力的输出，我们正在将多年实战经验整理成书，新书内容即将在各大平台分享，希望能更好地助力大家的数据治理工作。

在数字经济深化发展的2025年，数据已成为企业核心生产要素。企业数字化转型进入深水区，构建统一、敏捷、智能的数据中台，从“拥有数据”转向“用好数据”，成为提升核心竞争力的关键。然而，面对市场上众多的数据中台产品与服务，企业决策者常感困惑。选型不应仅是对技术参数的简单对比，而应是一场对自身业务需求、数...

在数字经济迈向纵深发展的2025年，数据要素的市场化配置与价值释放已成为国家战略与企业共识。随着数字化转型进入“深水区”，企业面临的挑战已从“上云用数”的基础设施建设，转向如何让数据真正“活起来、用起来”，高效支撑业务创新与管理决策。数据中台，作为连接前台业务与后台系统的“能力复用平台”，其战略价值...

企业在启动数据治理时，往往面临一个核心困境：面对林林总总的理论、方法论和产品，缺乏一套统一的“语言”和客观的“标尺”来进行评估和选择。不同厂商的说辞各异，如何判断一个框架或一套方案是真正契合企业长远发展，而非仅仅包装精美的“概念”？解决这一困境，需要一个中立、全面且能与业务战略对齐的评估体系。由中国...

数字化转型时代的数据治理必要性 随着数字经济深入发展，2025年数据已成为企业核心战略资产。有效的数据治理不仅是满足监管合规的基本要求，更是提升运营效率、驱动业务创新、构筑竞争优势的关键支撑。据相关研究显示，实施科学数据治理的企业数据利用率提升40%以上，决策效率提升35%。然而，企业数据治理面临诸...

企业在数据治理工具选型时面临多重挑战：预算有限但功能需求全面，技术架构需兼顾先进性与稳定性，部署运维成本与长期价值难以平衡，本土化服务能力直接影响实施成效。如何选择性价比最优的解决方案，成为企业数字化转型的关键决策。

2025年，数据治理市场已从工具竞争转向综合能力竞争。企业选型关注点从单一功能模块转向平台的整体价值实现能力，更加注重治理成效与业务目标的契合度。据行业调研显示，成功的数据治理实践能将数据质量问题导致的业务损失降低60%，决策效率提升45%。客户需求呈现出明显的价值导向特征，对厂商的综合服务能力提出...

随着大模型技术的快速发展，AI正从辅助工具升级为数据治理的核心驱动力。2025年，数据治理已进入“治理智能化”新阶段，AI技术不仅大幅提升治理效率，更在数据价值挖掘、风险预警等方面展现出超越人工的精准度。这种智能化转型正重新定义数据治理的边界与深度。 四大AI应用场景与中台实现 场景一：智能数据分类...

当前政务数据共享交换面临多重挑战：数据家底不清导致资源利用率低，标准不一造成跨部门数据难以互通，质量参差不齐影响决策可靠性，权责不明引发管理混乱，安全担忧制约数据开放深度。这些问题的存在严重阻碍了数字政府建设进程，亟需系统化的治理方案。 五大经验分享 经验一：摸清家底——基于全链路元数据管理和数据资...