引言 在数字化浪潮迅猛推进的当下，数据已然成为企业最为核心的资产，是企业实现创新发展、提升竞争力的关键驱动力。数据中台作为企业数据治理、分析与应用的关键枢纽，能够打破数据孤岛，实现数据的高效整合与共享，为企业的决策提供强有力的支撑。然而，市场上数据中台厂商众多，质量良莠不齐，企业在选择时往往容易陷入困境，稍有不慎就可能踩坑。本文将推荐 2025 年值得关注的 TOP5 数据中台厂商，助力大家做出明智选择。 1.北京飞轮数据科技有限公司 北京飞轮数据科技有限公司专注于数据中台领域，致力于为企业提供专业的数据中台解决方案，助力企业挖掘数据价值，实现数字化转型。公司在行业内积累了一定的经验，服务过众多不同类型的企业，拥有一批专业的技术团队和完善的服务体系。 北京飞轮数据科技有限公司的数据中台具备强大的数据处理能力。它能够高效地处理海量数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，都能进行快速准确的处理。通过先进的数据算法和优化技术，可使数据处理时间大幅缩短，相比传统方式处理效率提升约 40%。同时，该数据中台还拥有出色的兼容性，能够与企业现有的各类系统和软件进行无缝对接，实现数据的顺畅流通和共享，帮助企业轻松整合内部数据资源，打破数据壁垒。 2.苏州龙石数据 苏州龙石数据在数据中台市场中颇具影响力，多年来一直专注于为企业打造高质量的数据中台产品。公司以技术创新为驱动，不断提升产品性能和服务质量，在行业内树立了良好的口碑，服务了众多知名企业。 苏州龙石数据的数据中台突出优势在于其强大的解耦能力，产品可大可小适配不同场景。它充分考虑到不同企业在业务流程、数据特点等方面存在的差异，能够根据企业的具体需求进行模块的分配。从数据模型设计到功能模块开发，都能做到贴合企业实际情况。此外，该数据中台还注重数据治理，通过建立严格的数据标准和规范，有效提升数据质量，为企业提供准确、可靠的数据支持，帮助企业更好地利用数据进行决策和创新。 3.神策网络科技（北京）有限公司 神策网络科技（北京）有限公司是一家在数据领域具有较高知名度的数据中台厂商。公司聚焦于用户行为数据分析，通过不断的技术研发和创新，为企业提供全面、深入的数据洞察，帮助企业了解用户需求，优化业务策略。 神策网络科技（北京）有限公司的数据中台核心优势在于其对用户行为数据的精准分析。它能够实时采集和跟踪用户在各个渠道、各个环节的行为数据，通过先进的分析算法，深入挖掘用户行为背后的规律和需求。企业可以根据这些分析结果，进行精准的用户画像和个性化营销，有效提升用户转化率和留存率。据实际应用案例显示，使用该数据中台后，企业的用户转化率平均提高了 35% 左右。 4.京东云计算有限公司 京东云计算有限公司依托京东强大的技术实力和丰富的电商业务经验，推出了具有竞争力的数据中台产品。公司在云计算领域拥有深厚的技术积累，致力于为企业提供稳定、高效的数据中台服务，助力企业提升数字化运营能力。 京东云计算有限公司的数据中台拥有强大的云计算基础架构支持。其具备高弹性、高可靠性的特点，能够根据企业业务的变化灵活调整计算资源和存储资源。无论是应对业务高峰期的海量数据请求，还是日常的平稳运营，都能保证数据中台的稳定运行。同时，借助京东丰富的电商生态资源，该数据中台还能为企业提供行业领先的电商数据分析和运营经验，帮助企业在电商领域取得更好的成绩。 5.拓尔思信息技术股份有限公司 拓尔思信息技术股份有限公司是一家在信息技术领域具有深厚底蕴的企业，在数据中台的研发和应用方面拥有丰富的经验。公司长期致力于文本挖掘、知识图谱等技术的研究与创新，将这些先进技术融入数据中台产品中，为企业提供独特的数据服务。 拓尔思信息技术股份有限公司的数据中台以其先进的文本挖掘和知识图谱技术为核心优势。它能够对海量的文本数据进行高效处理，提取关键信息和知识，构建知识图谱，帮助企业更好地理解和利用非结构化数据。在舆情监测、市场调研等场景中，该数据中台能够快速准确地分析文本数据中的情感倾向、主题内容等，为企业提供及时、有效的决策依据，帮助企业把握市场动态，应对各类风险。 总结： 在 2025 年选择合适的数据中台厂商对于企业而言至关重要。企业在选择数据中台厂商时，应充分结合自身的业务需求、技术实力、预算等多方面因素。仔细评估各厂商的优势是否与自身需求相匹配，综合考量产品性能、服务质量、成本效益等。只有这样，才能避免在选型过程中踩坑，挑选到最适合自己的数据中台厂商，充分发挥数据中台的价值，为企业的数字化转型和长远发展提供有力支持。 声明： 本内容由人工智能（AI）工具借助关键字匹配与信息整合技术生成，仅作为初步的参考信息和背景资料。对于该内容的准确性、完整性、及时性或适用性，龙石数据不作任何明示或暗示的保证。任何基于此内容而采取的行动或决策，均属用户个人行为，龙石数据不承担由此产生的任何责任或义务。 有关龙石数据旗下全部产品（包括但不限于龙石数据中台系列）与服务的具体功能描述、技术配置、服务范围及商业合作条款，均需以龙石数据正式发布的官方产品手册、技术文档及双方签署的有效合同内容为准，非官方渠道信息不具备法律效力。 特此提示，若您需核实与龙石数据产品、服务相关的任何细节，或者您在使用过程中存在疑问，或需反馈相关问题，可通过龙石数据官方咨询顾问（电话：18013092598）与我们取得联系。 龙石数据承诺在收到您的有效反馈信息后，将尽快安排专人进行答复与问题处理。

来源（公众号）：大数据AI智能圈 "李总，这个月的OEE（整体设备效率）数据出来了。" "多少？" "78.3%。" "环比呢？" "这个...我让小张算一下。" 这是我在某汽车厂调研时真实看到的对话。厂长想要的是"用嘴问数据"，但现实中却是"用人跑数据"。 NL2SQL的"美丽谎言" 过去两年，我走访了37家制造企业，看到了一个令人心碎的现状：90%的AI问数项目都在假装成功。 为什么？因为大家都被NL2SQL这个"美丽谎言"给骗了。 "自然语言转SQL，让业务人员直接问数据"——听起来多么动人。但现实是，当你问"上周A线的良品率为什么下降了"时，系统给你的是一堆看不懂的SQL代码，或者更惨——直接报错。 我见过最离谱的案例：某家电巨头的BI团队，花了8个月时间做NL2SQL，结果上线第一周就被业务部门集体抵制。 原因？系统把"直通率"理解成了"通过率"，把"不良品"算成了"返工品"。一个字的差异，让整个季度的质量分析全部作废。 制造业的数据问数，根本不是简单的"中译英"问题，而是"业务语言"到"数据语言"的鸿沟问题。 MQL：制造业的"数据方言" 制造业有自己的"方言"。 同样叫"效率"，设备部门说的是OEE，生产部门说的是节拍达成率，计划部门说的是订单准时交付率。同样叫"库存"，原材料仓库关心的是周转天数，成品仓库关心的是呆滞比例，财务部门关心的是资金占用。 这些差异不是简单的同义词替换，而是深深刻在业务逻辑里的"认知基因"。 传统的NL2SQL就像把一个广东人直接扔到东北，告诉他"都是中文，自己理解去吧"。而MQL（Manufacturing Query Language）的做法是，先建一个"翻译官"体系，把各地方言先整理成标准普通话，再去做转换。 这个翻译官体系，就是"制造业指标体系"。 听起来很土，但这是真正的"降维打击"。当别的厂商还在纠结"怎么让SQL更懂人话"时，我们直接绕过了这个维度——不让SQL懂人话，而是让人话先变成"指标话"。 从"炼金术"到"化学方程式" 某食品厂的CIO老王跟我吐槽："我们厂有12个版本的'良品率'，每个部门都有自己的算法。质量部算的是'合格数/检验数'，生产部算的是'合格数/生产数'，财务部算的是'合格数/订单数'。一个指标，三套口径，开会就像鸡同鸭讲。" 这不是技术问题，这是"制造业炼金术"时代的典型症状——每个人都在用自己的"秘方"，没有统一的"化学方程式"。 MQL的核心就是把"炼金术"变成"化学方程式"。 怎么做？先把所有的"秘方"都晒出来，然后建立一套"指标语法"： 原子指标：不可再拆分的最小单位，比如"合格数"、"生产数" 计算指标：由原子指标组合而成，比如"良品率=合格数/生产数" 维度：看数据的角度，比如"时间"、"产线"、"班次" 口径：具体的计算规则，比如"合格数是否包含返工后合格的产品" 听起来很简单？但就是这么简单的东西，90%的制造企业都没有。 我见过的最夸张的case：某造船厂，同一个"交付准时率"，采购部、生产部、销售部有三个完全不同的定义，而且每个部门都坚信自己的才是"标准答案"。最后怎么解决的？一把手的铁腕——"以后都用财务部的定义，谁反对谁下课"。 这就是现实：技术问题最后都是组织问题，数据问题最后都是权力问题。 制造业AI问数的"三重门" 做了这么多项目，我总结出一个规律：制造业AI问数要成功，必须跨过"三重门"。 第一重门：指标门 很多项目死在这里。技术团队觉得"不就是几个指标吗"，业务部门觉得"这么简单的需求你们都理解不了"。 真相是：制造业的指标体系，比互联网复杂100倍。 互联网公司的指标，大多是"用户行为"的统计——点击率、转化率、留存率。这些指标的定义相对标准化，跨公司差异不大。 制造业的指标，是"物理世界"的量化——每个工厂的设备不同、工艺不同、管理模式不同，指标定义也就不同。更惨的是，这些差异往往隐藏在"经验"里，老员工心知肚明，新员工一脸懵逼。 第二重门：数据门 跨过了指标门，还有更惨的数据门。 制造业的数据，是典型的"三多三少"： 系统多，打通少：ERP、MES、WMS、PLM...每个系统都有自己的数据标准 历史多，质量少：10几年的历史数据，但90%都有质量问题 细节多，维度少：记录了每个螺丝的拧紧力矩，但不知道这个螺丝属于哪个产品 最惨的是，制造业的数据质量问题是"结构性"的——不是简单的"清洗"就能解决，而是需要"重新定义"。 比如"生产开始时间"，MES记录的是"第一个工序开始时间"，ERP记录的是"订单下达时间"，手工报表用的是"班组长记得的时间"。三个数据源，三个数值，哪个才是"真值"？ 第三重门：认知门 最难的是认知门。 技术团队觉得："我们做了这么炫酷的AI问数系统，业务部门应该感激涕零才对。" 业务部门觉得："你们连'良品率'都算不对，还谈什么AI？" 认知差异的核心在于：技术团队关注的是"技术先进性"，业务部门关注的是"业务准确性"。 一个真实的对话： 技术："我们的AI问数系统准确率达到85%了！" 业务："那剩下的15%怎么办？万一我汇报给老板的数在那15%里呢？" 技术："......" 制造业的数据应用，容错率极低。一个错误的数据，可能导致错误的决策，错误的决策可能导致数百万的损失。 这就是现实：在制造业，99%的准确率等于0——因为没人知道哪1%是错的。 结语 做了这么多项目，我总结出一个"生存法则"：制造业AI问数，必须先做"数字化治理"，再做"智能化应用"。 AI问数不是"速效救心丸"，而是"长期处方药"。 它不能帮你跳过数字化转型的"坑"，只能让你在坑里少待一会儿。 真正的制造业AI问数，拼的不是算法多先进，界面多炫酷，而是——你敢不敢先花半年时间，把最基础的指标体系梳理清楚？ 毕竟，在制造业，慢就是快，快就是死。

标题：StyleBench: Evaluating thinking styles in Large Language Models 日期：2025-09-25 机构：University of California, Berkeley, Virginia Tech 链接：http://arxiv.org/pdf/2509.20868v1 一句话总结：本文推出StyleBench综合基准，通过多样化任务和15个大语言模型系统评估五种推理风格，揭示策略有效性高度依赖于模型规模与任务类型。 大型语言模型的多种“思维风格” 大型语言模型（LLM）的强大之处远不止于其庞大的参数量。决定其在复杂任务上成功的关键因素在于引导其推理过程的方法。用户不能简单地要求模型直接输出答案，而通常需要通过提示使其以结构化方式“思考”。这推动了多种提示技术的发展，这些技术常被称为“推理风格”或“思维模式”。 早期突破性技术如思维链（CoT）表明，仅需要求模型进行逐步思考，就能显著提升其数学和逻辑问题的解决能力。此后，更复杂的技术呈现寒武纪式爆发，形成了并行推理路径、迭代草稿甚至算法回溯等多元方法。然而，这些不同推理风格、特定LLM与任务性质之间复杂的相互作用仍未被充分理解。这留下了一个关键问题：如何为特定任务选择正确的思维风格，以实现性能与效率的最佳平衡？ StyleBench：系统性评估框架 为应对这一挑战，研究者推出了StyleBench——一个旨在系统评估不同推理风格在多样化场景下性能的综合基准。这并非简单的性能排名，而是对LLM认知机制的深度探索。 该评估涵盖广泛维度：StyleBench在五类推理任务（包括数学问题、常识问答和逻辑谜题）上测试五种不同推理风格；研究涉及LLaMA、Qwen、Mistral和Gemma等主流系列的15个前沿开源模型，参数规模从灵巧的2.7亿到庞大的1200亿不等。核心目标是超越个案经验，为任意应用场景选择最高效推理策略提供清晰的经验性指导。 思维分类学：从线性链到搜索树 StyleBench对五种代表性“思维风格”进行分类评估，每种风格以不同方式构建模型的问题解决流程。理解这些风格是释放LLM全部潜能的关键。图1直观呈现了这些处理框架的核心逻辑。 序列式风格 思维链（CoT）：作为基础技术，它要求模型将问题分解为线性步骤序列，类似于人类展示解题过程。通过生成显式推理轨迹，该方法简单有效。示例可参见图4a。 草稿链（CoD）：该风格追求简洁性，约束模型生成凝练的符号化推理轨迹，通过迭代优化解决方案“草稿”。通过少样本示例引导，输出形式如，该过程如图4b所示。 路由式风格 思维草图（SoT）：采用巧妙的两阶段处理：首先由训练的“路由模型”识别问题类型，随后检索该类问题的解决范例来增强提示。在保持透明度的同时鼓励符号化简答，如图6所示。 搜索式风格 思维树（ToT）：将推理视为搜索问题，允许模型同步探索多条并行推理路径（树的分支），评估后剪枝低潜力路径，实现解空间的系统性探索（图5b）。 算法思维（AoT）：受经典算法启发，该方法实现回溯搜索，使模型能够撤离无效推理路径并探索替代方案，通过避免死胡同有效模拟算法化问题解决（图5a）。 表1对比了这些风格在处理数学问题时的提示词构建方式。 规模效应：模型参数量的影响 StyleBench的核心发现表明：虽然模型规模越大性能越优，但规模收益在不同思维风格间并不均衡。所有推理策略的性能随模型尺寸增加而提升，但提升速率存在显著差异。 基于搜索的策略（如ToT和AoT）呈现明显的缩放定律：它们在挑战性开放任务上的优势仅在大规模模型（超过150亿参数）上凸显；在中小型模型上，复杂搜索机制几乎不产生增益，表现为“平庸”结果。这表明有效管理复杂搜索空间是大型模型涌现的能力。 相比之下，CoD被证明是从最小到最大所有模型规模中最稳定、最鲁棒的风格，使其成为资源受限环境下的可靠选择。图2展示的不同规模模型组在跨任务中的聚合准确率清晰印证了这些缩放 dynamics。 无万能解：推理风格与任务匹配 研究最重要的结论是：不存在单一最优推理风格。最佳选择高度依赖于具体任务。研究发现了强烈的“任务-风格亲和性”，为实践者提供了急需的导航图。 数学推理（GSM8K）：令人惊讶的是，最简单的CoT在所有模型规模上持续优于其他风格。这表明对于结构化多步问题（如小学数学），直接序列分解不仅足够且最优。 逻辑推理（LogiQA）：需要逻辑演绎的任务中，SoT成为明显优胜者。研究推测这是因为逻辑任务极大受益于SoT提供的结构化符号轨迹和相关少样本示例，使模型能高效应用形式推理规则。 开放谜题（24点游戏）：对于需要组合搜索的创造性谜题，ToT和AoT的分支回溯方法最有效，但该优势仅体现在能驾驭复杂搜索空间的大型模型中。 常识推理（CommonsenseQA）：依赖知识检索的任务中，CoD和SoT的简洁风格通过高效直接的回答实现最佳性能。值得注意的是，大型模型中所有推理风格表现相当，表明模型更多依赖内在知识库而非复杂推理来解决问题。 从猜测到推理：不同规模模型的行为模式 除聚合准确率外，StyleBench揭示了不同规模模型间有趣的行为差异。 小模型的猜测游戏 关键发现是：小模型（<50亿参数）在困难任务上的失败并非因为耗尽生成长度，而是缺乏必要的推理能力。它们往往“默认采用猜测”而非尝试复杂推理链，可能生成表面结构化但逻辑荒谬的响应。例如在AIME数据集案例中，小模型执行多个正确步骤后却在验证阶段犯关键错误，仍自信输出错误最终答案（论文附录D.1详述）。这表明小模型的主要瓶颈是推理能力缺失而非生成能力不足。 指令跟随作为涌现技能 可靠遵循指令的能力（如用\boxed{答案}格式化输出）随模型规模显著提升。小模型频繁忽略此类指令，对依赖格式的自动评估系统构成挑战。该行为源于预训练模式，小模型缺乏覆盖这些模式的能力，即使获得明确指令。 token使用与效率 与直觉相反，小模型在困难任务上并不总是消耗更多token。如图3所示，它们常在生成猜测答案后提前终止生成。而基于搜索的AoT和ToT方法因探索性质天然需要更多token。对于LogiQA等结构化任务，SoT和CoD等简洁方法效率显著，在保持高精度的同时分别比CoT缩短94%和16%的生成长度。 选择最优推理策略的实践路线 如何将这些洞察应用于实践？研究探索了能否微调LLM使其自主选择最佳推理风格。结果表明这种“元推理”能力尚未成熟：经训练的模型仅学会默认选择训练数据中最频繁最优的风格（CoD），而非形成真正的上下文感知选择策略（图14）。 在模型能可靠自选策略之前，我们可以将StyleBench的发现作为实践路线图： 复杂开放问题（如谜题、战略规划）： 若能使用大规模模型（>150亿参数），采用ToT或AoT等搜索方法，其探索回溯能力极具价值 否则（使用小模型时），这些方法可能无效，简易风格或更可靠（但不保证成功） 结构化序列问题（如数学应用题、逻辑演绎）： 首选CoT，其简洁性和已验证效果使其成为强基线 对于符号表示有益的任务（如逻辑推理），考虑SoT以获得更优性能 效率关键场景（低延迟、低成本）或使用小模型时： 倾向SoT和CoD等简洁风格，它们在常识QA和符号推理等任务上提供精度与计算成本的最佳权衡 通过建立这些缩放定律和任务-风格亲和性，StyleBench研究为利用当今大型语言模型构建更高效、鲁棒且强大的推理系统奠定了重要基础。 来源（公众号）：AI Signal 前瞻

演示让AIAgent看起来毫不费力。但真正的痛苦始于演示之后，当 AI 代理、工作流程、遗留系统和评估开始发挥作用时。 为什么现在这很重要 智能助理随处可见。演示视频充斥着各大流行媒体。供应商承诺推出“自动辅助驾驶”，让你在喝拿铁咖啡的同时就能管理你的整个部门。而且，说实话，这些原型相当不错。 但如果你曾经尝试过从幻灯片到实际生产，你就会知道：人工智能并非最难的部分。模型正在快速改进，调用 API 也并非火箭科学。真正的障碍来自更古老、更复杂、更深刻的人性。 当企业在代理上遇到阻碍时，他们会遇到以下困境： 到处都能看到AIAgent（这不该是AI的事）。 定义什么应该自动化（工作流程清晰）。 与现有系统（遗留系统和 API）集成。 证明其可靠运行（评估和监控）。 让我们来分析一下。 真正困难的是什么 架构、框架、内存、多模态和实时性都很重要。这些都很重要！但与三大难题相比，这些都是可以解决的工程问题。 混乱源于人员、流程和老旧基础设施的协调。这正是企业项目成败的关键所在。 障碍#1 — 随处可见的Agent（不该做的事） 首先，有一件事值得大声说出来：你不需要到处都使用 Agentic 系统。事实上，许多企业问题可以用更简单、更稳固的方法更好地解决： 经典代码——如果流程重复且定义明确，则脚本或服务将比代理运行得更快、更便宜、更可靠。 传统机器学习——当任务是关于结构化数据的预测时，回归或分类器通常优于推理循环。 图形界面和工作流引擎——有时真正需要的是清晰度和可用性；在 UI 中映射流程可以解决的不仅仅是增加自主性。 简单的 LLM 调用——在很多情况下，几个精心提示的 API 调用即可提供所需的所有“智能”，而无需编排开销。 代理最适合处理那些复杂、多步骤、动态的工作流程，因为灵活性至关重要。对于其他所有情况，选择合适的工具来完成任务可以避免额外的成本、脆弱性和集成难题。 障碍＃2——工作流程定义（内容） 事实是：企业很少有清晰的工作流程。 流程存在于人们的头脑中。异常会不断累积。合规性会增加隐藏的步骤。当你问“客服人员到底应该处理什么？”时，你已经陷入了永无止境的会议、过时的规范以及诸如“哦，但对于客户 X，我们的做法不同”之类的旁白之中。 这就是为什么工作流程现代化是首要的： 与企业坐在一起，绘制工作流程图，详细说明采取的每个行动、由谁执行以及手动程度如何。 阐明什么可以实现自动化、如何实现自动化，并非所有事物都需要 Agentic、什么仍保持人性化以及它们如何相互关联。 记录混乱的现实，展示工作流程并进行验证。 如果没有这些基础工作，您的代理人将会： 把错误的事情自动化。 使一半的事情自动化并停滞。 或者被那些本应帮助的人悄悄忽视。 障碍#3 — 与现有系统的集成（方法） 一旦您知道要自动化什么，您就会面临第三个障碍：集成到已经存在的系统。 更糟糕的是——大多数系统在设计时根本没有考虑过代理。很多系统甚至在设计时都没有考虑过 API。 需要脆弱连接器的传统 ERP。 具有半记录端点的CRM 或票务系统。 十年前用框架编写的内部应用程序现在已无人再触及。 身份验证方案、基于角色的访问、合规性限制。 后端系统的工作流程非常复杂，您需要 3 天的时间才能了解它的用途。 集成不仅仅是“连接到 API”。它还涉及数十年的技术债务、所有权孤岛和脆弱的依赖关系。 这就是为什么一个在全新应用栈上顺利运行的演示代理在现实世界中突然崩溃的原因。它必须与多年来不断打补丁和定制的系统进行通信。 在企业现实中，集成等于： 查找遗留系统工作流程及其使用方法。 让系统专家来帮助我们（他们没有时间！） 在新旧数据格式之间进行转换。 处理速率限制和可靠性问题。 与 IT/安全团队协商访问权限（有时是最困难的部分）。 直到越过这个障碍，代理才会停止，停留在原型循环中。 障碍#4 — 评估（证明） 即使您确定了工作流程并成功完成集成，您仍会遇到第四个问题：您如何知道它有效？ 代理中的评估是出了名的不顺利： 任务级指标：代理是否按照定义完成了工作流程？完成率是多少？误报率是多少？ 代理级指标：代理是否遵循工作流程并生成了正确的计划？我们是否捕获了所有流程中的错误并将其转交给人工处理？ 业务指标：它是否节省了时间、降低了成本或提高了准确性？ 安全指标：它是否避免了幻觉、违反政策、违反合规性，并且基本上没有做我们不希望它做的事情？ 通常的机器学习技巧在基准数据集上提高准确率并不能解决问题。每个企业都有独特的需求。 这里的实用模式包括： 评估数据集：精心挑选的输入以及预期的代理规划和输出。 真正的代理评估：不仅评估结果，还评估代理计划和授权。 影子模式：代理在完全控制人类之前与人类一起奔跑。 持续监控：跟踪一段时间内的漂移、性能和回归。 如果没有严格评估，代理要么在演示中看起来很神奇，但在生产中却悄无声息地失败，或者更糟的是，他们会在无人注意的情况下破坏一些关键的东西。 结论——为什么AI代理在企业中会失败 让我们回顾一下。 企业代理最难的部分不是人工智能本身，而是： 代理幻影（不该做的事）：在没有必要的地方随处看到代理。 清晰度（什么）：定义业务工作流程，在需要的地方进行现代化。 集成（方法）：插入遗留系统、脆弱的 API 和数十年的技术债务。 评估（证明）：不断评估代理以建立信任。 忽略这些，你的“自主辅助驾驶”就会一直困在原型的炼狱里。拥抱这些，你就能把人工智能从光鲜亮丽的演示变成企业级资产。 教训是什么？不要把代理的采用视为一个人工智能项目，而要将其视为一个工作流程+集成现代化项目，从第一天起就内置评估。 来源（公众号）：数据驱动智能

在数据团队待久了，总会遇到两种让人头疼的情况： 业务同事说“你们做的模型太绕，我要个销售额数据都费劲”； 技术同事也叹气，“业务需求变得比翻书还快，模型刚弄好就得大改”。 其实数据建模这事儿，就是把业务需求和技术实现连起来的那根线，看着基础，却藏着不少坑。它真不是画几张图、写几行代码那么简单，得真懂业务逻辑，还得算着技术成本，甚至得提前想到以后可能会变的地方，是个实打实的系统活儿。 今天我就不跟你扯教科书上的理论了，就从实际应用的角度，把数据建模的全流程拆解开，重点说说这四个核心问题： 需求该怎么接 模型该怎么设计 落地时要避开哪些坑 后续怎么跟着迭代 一、需求分析 数据建模第一步，80%人都会踩坑——把需求分析做成了简单记录。 业务方说：“我要用户复购率的周环比数据。”技术同学记下来，转头就从订单表里取“下单时间”“用户ID”“金额”，按周分组一算。 结果交上去的时候，业务方就问了： “预售订单怎么没算进去？为啥用支付时间不是下单时间？怎么只算了APP端的数据？” 问题出在哪？ 需求分析根本不是原样转述，而是得翻译。业务方提需求的时候，往往带着他们自己的业务语境，模糊不清是常有的事。 这时候，数据建模就得把需求拆成三个关键部分： 1. 搞清楚业务目标：这数据是要解决啥问题？ 就拿复购率来说： 它到底是用来验证“用户生命周期价值（LTV）的短期情况”， 还是评估“促销活动的效果”？ 目标不一样，模型里的字段设计、关联的维度，那差别可就大了： 要是前者，就得把用户的首单时间、以前的消费层级都关联上； 要是后者，就得关联活动标签、优惠券使用情况。 2. 明确数据边界：哪些数据该要，哪些不该要？ 业务方说“用户行为数据”，可能在他们看来，默认就包括APP、小程序、H5三端的点击记录，但技术这边就得问清楚： PC端的算不算？ 机器人的流量要不要过滤掉？ 设备信息（比如是iOS还是Android）用不用关联？ 边界要是没划清： 模型上线后，肯定就得陷入“补数据-改模型”的循环里，没完没了。 3. 弄明白使用场景：谁用这数据，怎么用？ 同样是“销售额报表”： 给老板看的周报，得汇总到品牌、大区这个级别； 给运营看的日报，就得细到SKU、门店； 要是给算法做预测用，可能还得保留用户分群标签、时间序列特征。 说白了，使用场景决定了模型的细致程度和冗余情况——老板要的是整体情况，算法要的是细节特征，模型得跟这些场景匹配上才行。 所以跟业务方沟通需求的时候，拿着“5W1H”清单去问细节： Who（谁用） What（具体要啥指标） When（时间范围是啥） Where（数据从哪儿来） Why（业务上要解决啥问题） How（输出成啥样） 二、模型设计 需求分析清楚了，就到模型设计这一步了。这一步的核心，就是用结构化的模型语言，把业务逻辑固定成能计算的资产。 数据建模的方法不少，像维度建模、实体关系建模、数据湖建模等等。但实际干活的时候，最常用的还是维度建模，特别是星型模型和雪花模型。 为啥呢？ 因为它够简单—— 业务的人能看明白， 技术团队也好实现， 计算效率也有保障。 1. 第一步：确定业务过程 业务过程就是模型里的“核心事件”，比如： “用户下单” “商品入库” “优惠券核销” 它必须是能量化、能追踪的具体动作，不能是抽象的概念。比如说“用户活跃”是一种状态，它对应的业务过程应该是“用户登录”“用户点击”这些具体动作。 2. 第二步：识别维度 维度就是看业务过程的角度，用来回答“谁、何时、何地、什么条件”这些问题。比如分析“用户下单”，可能涉及的维度有： 时间维度（下单时间、支付时间） 用户维度（用户ID、性别、注册渠道、会员等级） 商品维度（商品ID、类目、品牌、价格带） 场景维度（渠道：APP/小程序；活动：大促/日常；地域：省/市） 要注意的是： 维度得“全面准确”，但别“过度设计”。也就是说维度设计得基于当前的业务需求，同时留点儿扩展的空间。 3. 第三步：确定度量 度量是业务过程的“量化结果”，必须是数值型的、能聚合的字段，像订单金额、商品销量、支付转化率这些都是。 这里有个容易被忽略的点：度量得明确“计算规则”。比如说： “销售额”，是指“下单金额”还是“支付金额”？ “复购率”是“30天内购买2次及以上”还是“最近一次购买距离首单不超过30天”？ 规则不统一，模型输出的指标就容易让人产生误解。 4. 第四步：选择模型类型（星型vs雪花） 怎么选呢？ 主要看查询效率： 星型模型减少了JOIN操作，适合经常查询的场景，比如BI报表； 雪花模型更规范，适合不常查询但分析复杂的场景，比如数据科学家做深度的关联分析。 用过来人的经验告诉你，优先选星型模型。在大数据的场景下，JOIN操作特别费计算资源，星型模型能明显提高查询速度。 要是维度需要细分： 可以把常用的维度字段合并到事实表里，做成“宽表”来优化，别动不动就拆成雪花结构。 三、实施落地 模型设计好了，就该落地实施了。这一步难的不是写代码，而是在“模型够不够好”和“工程上能不能实现”之间找到平衡。 1. 数据分层：让模型好维护 数据仓库的分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS）是实施阶段的基础。每一层的职责得明确： ODS（原始数据层）：存着原始的日志和业务库数据，一点都不修改，用来回溯和校验； DWD（明细数据层）：做清洗、去重、标准化的工作，比如统一时间格式、填补缺失的值； DWS（汇总数据层）：按主题来聚合数据，比如用户主题、商品主题的日活、周销数据； ADS（应用数据层）：直接对接业务需求，像BI报表、算法模型的输入数据都从这儿来。 具体怎么做数据转换？ 使用 API 输出，实现将 API 数据写入指定接口，将数据库或者其他形式的数据生成为 JSON 格式，以便进行数据交互。可以借助数据集成与治理一体化平台FineDataLink，使用 JSON 生成算子，生成 JSON 格式数据，满足复杂业务场景下的数据清洗、转换和同步等需求。 2. ETL设计：让模型能跑起来 ETL（抽取-转换-加载）是模型落地的关键。很多团队在这一步容易出问题： 要么是ETL的任务链太长，依赖关系复杂，导致经常失败； 要么是转换逻辑写死在代码里，需求一变更，就得重新开发。 正确的打开方式是： 用元数据管理ETL流程：借助FineDataLink把任务依赖可视化，设置重试机制和告警； 把转换逻辑“参数化”：像时间窗口（按天/周/月聚合）、维度过滤条件这些，用配置表来管理，别硬写到代码里； 保留“中间结果”：在ETL过程中输出临时表，比如清洗后的用户明细表，方便排查问题和回溯。 3. 存储选型：让模型跑得快 不同的模型场景，得用不同的存储介质： 经常查询的小数据集：用关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）或者OLAP引擎（ClickHouse）； 大规模的明细数据：用分布式存储（Hive、HBase）或者数据湖（Delta Lake、Iceberg）； 有实时数据需求的：用流批一体存储（Flink + Kafka）。 要注意的是： 别为了用新技术而选复杂的存储方式。比如存用户画像，要是没有强一致性的需求，用MySQL加Redis的组合，可能比用HBase更简单高效。 四、迭代优化 数据模型上线了不算完，它的生命周期长着呢。随着业务发展，模型得不断迭代——这一点很多团队都容易忽略，最后往往要付出额外的成本。 1. 什么时候该迭代了？ 出现这些情况，就得考虑优化模型了： 性能下降：以前10秒能出结果的查询，现在要1分钟，可能是数据量太大了，也可能是索引失效了； 满足不了新需求：业务方需要新的维度（比如“用户社交关系”）或者新的度量（比如“分享率”）； 存储成本太高：模型冗余太多，比如雪花模型的多层维度表重复存储数据，导致存储费用飙升。 2. 迭代有啥策略？ 迭代不能拍脑袋决定，得看数据反馈进行策略调整： 结语 数据建模是把业务价值和技术实现连起来的“结合点”，一个好的模型： 让业务的人看得懂、用着顺， 让技术的人改起来方便、跑起来顺畅。 还想跟你说句实在话：“先让模型能用起来，再慢慢让它变好。”别追求一开始就做出“完美模型”，在业务迭代中不断优化，这才是数据建模最实在的经验。 来源（公众号）：五分钟学大数据

这项工作开辟了令人振奋的新前沿。通过定位和理解负责复杂认知现象的神经回路，我们不仅解释 LLM 的工作机制——更获得了使它们更安全、更可信且更符合人类期望的工具。通往真正可解释与可控人工智能的道路漫长，但发现这些稀疏的意义信号，正是照亮前行道路的强大灯塔。

无论技术如何演进，其最终的目标，都不是为了取代我们，而是成为我们的“认知放大器”——将我们从重复、繁琐的知识搬运工作中解放出来，让我们能专注于那些真正需要创造力、洞察力和同理心的工作。

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在数字时代，政府部门和企业每天都会产生海量数据，这些数据往往分散在不同的系统和部门中。为了让数据发挥更大价值，就需要通过数据共享交换平台实现跨部门、跨系统的数据流通。但数据在交换过程中，很容易出现 “源头有 100 条数据，接收端只收到 90 条”“源头数据是‘张三’，接收端变成‘李四’” 这类问题，也就是数据不一致。数据不一致会导致业务决策出错、服务效率降低，比如政务部门因数据不一致无法准确办理民生业务，企业因数据偏差影响生产计划。所以，保障数据一致性是数据共享交换平台的核心任务之一。下面就从三个关键环节，聊聊平台是如何解决这个问题的。 首先，在数据交换前，数据共享交换平台会通过 “统一标准 + 源头校验” 打好基础，从根源减少不一致的可能。就像盖房子要先画好图纸，数据交换前也得有统一的 “规则”。平台会依据《公共数据目录编制规范》等标准，对数据进行 “标准化包装”—— 比如规定姓名统一用 “汉字”、日期统一用 “YYYY - MM - DD” 格式，避免因格式不统一导致数据 “读不懂”。同时，平台还会在数据源头做校验，比如数据提供方上传数据时，系统会自动检查 “身份证号是否是 18 位”“手机号是否符合格式”，如果不符合，会直接提醒修改，不让 “问题数据” 进入交换流程。以资源目录管理平台为例，工作人员在编制数据目录时，需要填写数据的基本信息、字段含义等，平台会自动比对这些信息是否符合标准，还会校验挂载的库表、文件数据是否和目录描述一致，确保交换前的数据 “又准又规范”。 其次，在数据交换过程中，数据共享交换平台会用 “实时监控 + 加密传输” 确保数据 “不走样、不丢失”。数据在传输过程中，就像快递在运输路上，可能会遇到 “堵车”“损坏” 的情况。平台会通过监控预警功能，实时跟踪数据的传输状态 —— 比如某部门向另一个部门发送 1000 条人口数据，系统会实时显示 “已传输 500 条”“剩余 500 条”，如果传输中断，会立刻通过邮件、短信提醒运维人员处理。同时，为了防止数据在传输中被篡改，平台会采用加密传输机制，比如支持国密加密，就像给数据裹上 “安全外衣”，只有接收方用专属密钥才能解开，保证数据在传输过程中 “原汁原味”。比如在库表交换时，平台会记录每条数据的传输时间、传输状态，一旦发现某条数据传输失败，会自动重试；如果重试多次仍失败，会生成预警工单，通知技术人员排查问题，确保数据能完整到达接收端。 最后，在数据交换后，数据共享交换平台会通过 “双向对账 + 异常修复” 及时修正不一致，形成闭环管理。就算前面环节做得再细致，也可能因突发情况出现数据偏差，这时候 “对账” 就成了关键。平台的 “数据对账” 功能，就像会计核对账本一样，会从多个维度比对两端数据。比如 “数据采集对账” 会比对源头表和目标表的总数据量，要是源头有 1000 条，目标表只有 990 条，系统会标记 “数据缺失”；“信息项对账” 会比对每个字段的内容，比如源头表 “年龄” 字段是 “30”，目标表是 “3”，会标记 “字段错误”。发现问题后，平台不会只 “报警” 不 “解决”—— 比如数据缺失时，系统会自动触发 “补传” 任务，把缺失的数据重新发送；字段错误时，会提醒数据提供方核对源头数据，修正后再重新交换。同时，平台会把对账结果、修复过程记录在审计日志里，方便后续追溯，确保每一次数据不一致都能 “有记录、有处理、有结果”。 总的来说，保障数据一致性是数据共享交换平台从 “源头” 到 “末端” 的全流程工作 —— 交换前统一标准、校验源头，交换中实时监控、加密传输，交换后双向对账、修复异常。正是这三个环节的紧密配合，让跨部门、跨系统的数据交换不再 “混乱”，确保数据既能 “跑起来”，又能 “跑准”。对于政府部门来说，这能支撑政务服务一体化、一网统管等业务高效开展，比如通过准确的人口、法人数据，快速办理社保、营业执照等业务；对于企业来说，能打通内部数据壁垒，让生产、销售数据高效流通，助力数字化转型。未来，数据共享交换平台还会不断优化这些机制，让数据一致性保障更智能、更高效，为数据价值的释放提供更坚实的支撑。

数据中台的价值不在于它有多先进，而在于它能为业务创造多少价值。 如果你的企业正在考虑建设数据中台，不妨先问问自己：我们最核心的数据痛点是什么？现有的方案为什么解决不了？数据中台能带来什么具体的业务价值？