龙石-晓宁 11

• asked Apr 17

大模型在数据治理中的几个真实应用场景

大模型（AI）在数据治理中的应用核心价值在于将数据治理成果转化为业务人员可随需获取、易于理解、并能直接驱动业务动作的智能服务。其典型应用场景可归纳为以下四类： “问知识”——解决知识分散与复用难的问题 场景描述：业务人员需要查询公司的管理制度、业务流程、操作规范、历史经验等隐性知识时，传统方式需要跨多个系统和文档手动查找，效率低下。 AI应用：AI智能体整合组织内的各类制度文档、业务规则和经验方法，形成结构化的知识库。用户通过自然语言提问（如“最新的报销流程是什么？”），智能...

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龙石-晓宁 11

• asked Apr 17

AI 驱动数据治理：自动探查、自动规则、自动整改

AI在驱动数据治理，特别是在实现自动探查、自动规则、自动整改这三个核心环节中的具体应用场景和实现方式。 AI与数据治理是双向赋能、深度耦合的关系。一方面，扎实的数据治理为AI提供了高质量、可信的数据基础；另一方面，AI技术正在通过自动化、智能化的手段，深刻重塑数据治理本身，将其从繁重的手工劳动中解放出来，应对海量、高速、多变的数据环境。 以下是AI驱动数据治理三大核心环节的具体应用： 1. 自动探查：智能盘点资产，发现深层问题 传统的“摸家底”工作依赖人工盘点，效率低、易出错...

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龙石-晓宁 11

• asked Apr 17

数据分类分级从识别到管控的完整实施流程

该流程基于“识别-防护-运营”的闭环逻辑，旨在建立精细化的数据安全管理体系。 依据相关标准文档，数据分类分级是数据安全工作的基石，其全流程管理主要包含以下三个核心步骤： 第一步：数据分类分级（识别与定级） 此阶段的目标是建立统一的数据分类分级体系，形成数据资产安全清单，为精细化管控提供基础依据。 明确分类方法：遵循MECE原则（相互独立，完全穷尽），确保分类的清晰和完整。建议采用混合分类法： 线分类（主干）：以“业务线”或“数据来源系统”作为主线维度，便于业务部门理解和认责（...

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龙石-晓宁 11

• asked Apr 17

数据资产化｜贯穿数据治理全过程的系统性工程

数据资产化是数据治理的终极目标之一，其核心是将数据从“成本中心”转变为可量化、可管理、可流通、能产生价值的“价值中心”。它不是一项孤立的工作，而是一个贯穿数据治理全过程的系统性工程。 数据资产化是什么？ 数据资产化是指通过一系列技术和管理手段，将原始的、分散的、潜在有价值的数据，转变为标准、可信、可用、可度量的“数据资产”的过程。这意味着数据需要具备以下特征： 可发现：用户能快速找到所需数据。 可理解：数据有明确的业务含义、口径、来源和质量说明。 可信赖：数据质量经过验证，标...

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龙石-未来 1

• asked Apr 17

从数字化到数智化：数据治理为何是必经之路

我们可以从以下三个层面来理解数据治理为何是这一转型的必经之路： 一、从目标差异看：数据治理弥合“数字”与“数智”之间的能力鸿沟 数字化：主要聚焦于将物理世界的业务流程、文档和信息转化为数字格式，实现信息化、在线化。其核心是“记录”和“流程优化”，数据多为流程的副产品，质量要求相对宽松，主要解决“有没有”的问题。 数智化：核心在于利用数据与人工智能技术，实现智能决策、预测分析和自动化运营。其目标是“洞察”和“价值创造”，要求数据能够被机器（AI模型）和业务人员准确、高效地理解和...

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龙石-兴定 1

• asked Apr 17

分享｜数据开发具体操作详解

数据中台的数据开发模块旨在通过可视化、低代码的方式，将原始数据加工成可直接服务于业务分析的数据指标和数据标签，为上层数据应用（如报表、大屏、智能分析）提供高质量、标准化的数据支撑。其核心操作流程遵循 “定义 -> 开发 -> 执行 -> 监控” 的闭环。 一、 核心能力与组件 数据开发模块主要提供三大核心能力： 数据指标开发：将业务度量转化为可计算、可复用的指标（如“月度销售额”、“客户增长率”）。 数据标签开发：为实体（如客户、产品）打上业务属性标签（如“...

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龙石-兴定 1

• asked Apr 17

分享｜数据指标和标签怎么设计

数据标签和指标的设计是数据治理成果的价值转化关键，旨在构建组织内部统一的业务语言，让数据“说得清”，从而支撑精准决策与精细化运营。其设计并非孤立的技术活动，而是业务与技术协同、基于治理成果的系统性工程。核心路径为：治理奠基 -> 业务定义 -> 技术开发 -> 资产化管理。 一、 核心定位与价值 数据指标：是对业务运行状态或经营结果的定量化衡量，为绩效评估、趋势研判提供精确刻度（如“月度销售额”、“客户增长率”）。 数据标签：是对业务主体（如客户、产品）特征...

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龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

什么是好的数据质量？ 5 大维度全解析

参考了国家标准《GB/T 36344-2018 信息技术数据质量评价指标》的定义，所谓“好的数据质量”并非一个绝对概念，而是指数据在特定使用场景下，其特性满足明确和隐含需求的程度。也就是说，高质量数据是因使用情景而异的，核心在于满足数据消费者的应用需求。 龙石数据质量平台依据国家标准，构建了以规范性、完整性、准确性、一致性、时效性五大维度为核心的评测体系，为“好的数据质量”提供了具体、可衡量的解析框架。 数据质量平台 5 大维度全解析 规范性 核心定义：数据符合数据标准、数据...

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龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据清洗具体要怎么做

数据清洗是数据中台“采、存、管、用”方法论中“采”和“管”的关键环节，其目标是将来自不同源头、格式杂乱、质量不一的原始数据，经过清洗、加工、去重、标准化等处理，转换为符合目标系统要求的高质量、可使用的数据。具体操作分为三个核心步骤：清洗流程开发、清洗流程编排和清洗任务管理与监控。 第一步：清洗流程开发（核心处理逻辑构建） 这是定义具体清洗规则和步骤的阶段，通过可视化拖拽组件完成。 创建流程：在“数据集成 -> 数据清洗 -> 清洗流程开发”模块中，点击“新增数据流...

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龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据治理中主数据管理具体要怎么做

龙石数据中台的主数据管理遵循 “识别-建模-维护-分发-运营” 的核心闭环，旨在确保客户、产品、供应商等核心业务实体的数据在全组织范围内保持一致、准确和可信。其具体实施流程如下： 第一步：识别与建模（定义黄金记录） 这是主数据管理的基石，确保数据有标准可依、有模型可循。 识别主数据实体：首先，需要从业务角度识别出组织的核心业务实体（如“客户”、“产品”、“供应商”、“物料”等），这些实体是跨部门、跨系统共享和复用的关键数据。 制定编码规则：在 “编码规则管理” 功能中，为核心...

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