【編者按】數字化浪潮洶涌澎湃，數據已躍升為企業創新與價值提升的核心驅動力，超越了傳統生產要素的范疇。如何將數據從沉睡的資源轉變為價值的引擎，...
數字化浪潮洶涌澎湃，數據已躍升為企業創新與價值提升的核心驅動力，超越了傳統生產要素的范疇。如何將數據從“沉睡的資源”轉變為“價值的引擎”，已經成為企業亟待解決的核心問題。三維天地數據資產管理平臺(Sunway-DAM)深度整合了DeepSeek大模型技術，正在重塑企業數據資產管理的新范式。以智能化、自動化、低門檻為特點，其“治理-開發-應用”三位一體的閉環架構，不僅解決了數據“存儲、流通、治理、應用”的行業難題，更通過大模型技術實現了數據價值鏈的智能化躍遷。
數據資產管理的底層邏輯與挑戰
數據資產治理是數字化轉型時代企業的核心戰略舉措，本質在于對企業核心資產的重構與管理革命。在數據保鮮期短暫、負資產風險高的當下，企業亟須建立實時化、智能化的數據資源管理機制。然而，數據孤島、數據質量低下、治理效率低下等痛點問題，嚴重阻礙了企業的數字化轉型進程。這些問題倒逼企業尋求新的解決方案，以實現數據資產的高效管理和利用。
AI大模型：破局的關鍵工具
AI大模型的范式突破為破局提供了革命性的工具。通過構建以大模型為驅動的智能治理體系，企業正實現從傳統的“人治”向AI“智治”的質變躍遷。AI技術為數據資產管理框架注入了強大動力，促使大模型在數據治理、開發及應用場景中切實展現其實戰效能。全鏈條的智能化改造不僅精簡了流程、提升了效率，還通過激活數據要素的倍增效應，為企業打造了穩固的數字化競爭優勢。
全鏈路智能化：重新定義數據資產管理范式
三維天地數據資產管理平臺Sunway-DAM V13，通過與DeepSeek等先進大語言模型技術的深度融合，構建了“AI 數據”雙輪驅動體系，成功突破了傳統數據資產工具依賴人工操作的效率瓶頸：
(1)治理層的智能滲透 。三維天地DAMV13平臺將大模型NLP技術融入治理中樞，借助智能元數據解析與自動化質量校驗手段，實現了對數據資產的全局深入管控。
a 數據血緣解析融合大型模型技術，不僅能夠解析常見的 SQL 語句，還能夠對 Python 腳本、Shell 腳本中的 SQL 語句進行解析，極大地提升了血緣信息的通用解析能力。
b 提供元數據智能填充功能，利用大模型自動生成數據資產的基礎屬性，一鍵補全元數據信息，大大減少了手工錄入的工作量。
c 數據質量依據企業數據標準、元數據的技術特性、行業知識庫及數據分布規律，智能地自動生成多樣化的數據質量規則。
(2)開發層的范式革新。
在開發層，三維天地DAMV13平臺利用大模型構建開發基礎，結合自然語言轉SQL技術和可視化語義編排，構建了一個零代碼敏捷開發的智能裝配系統。系統內置行業標準模型庫，支持快速構建模型實體及其關系，有效避免了重復勞動。同時，基于自然語言處理的AI開發助手，能夠智能生成SQL代碼、進行錯誤糾正、代碼釋義及優化，顯著提升數據開發效率并降低開發成本。
(3)應用層的價值裂變 。在應用層，三維天地DAMV13依托大模型認知引擎構建自然語言交互界面，通過DeepSeek智能解析引擎實現“對話即查詢”的零門檻數據探索。
提供智能問數功能實現自動生成可視化圖表，將傳統報表分析升級為業務洞見即時供給。結合大模型的理解能力，通過NL2SQL和 NL2API等方式可輕松實現自然語言的數據查詢能力。在數據理解和數據推理上，借助大模型實現圖表的智能解讀以及數據的歸因洞察等高級分析功能。
(4)咨詢層的智能提效 。依托「數據資產盤點助手」智能應用，將數字化調研結果實時轉化為可落地的三階架構藍圖，業務架構與數據實體間的邏輯映射精準度提升。
數據資產盤點是數據治理的基石，但傳統手工梳理方式耗時費力，邏輯建模難度高，加之跨層級協同的挑戰，導致眾多企業在數據盤點之路上步履維艱，頻陷‘盤點即痛點’的窘境。
針對這一問題，DAMV13平臺借助基于三維天地自研的大模型智能應用開發工具Sunwaylink，推出了「數據資產盤點助手」這一智能應用。該應用能夠自動化地生成盤點結果的層級結構，極大地提高了效率。通過輸入企業數字化調研結果，可以一鍵生成從L1業務架構到L2數據域再到L3數據實體的三階資產模型，效率提升高達80%。
隨著國家數據要素市場化政策的推進，數據管理能力正從 IT 部門的“技術任務”轉變為企業的戰略“核心資產”。三維天地數據資產管理平臺通過深度集成大模型技術，實現了數據管理范式的智能化躍遷。平臺不再是被動執行的工具，而是具備語義理解、智能推理能力的“數字同事”，能夠自動解析業務需求、智能推薦治理方案，并支持自然語言交互，徹底改變了傳統“人適應系統”的工作模式。AI賦能的變革，使得業務、分析和技術團隊可以在DAMV13智能平臺上無縫協作，最終形成“需求-治理-應用”的閉環協同，讓企業數據價值的挖掘效率提升至全新量級。
鄭重聲明：本文版權歸原作者所有，轉載文章僅為傳播更多信息之目的，如作者信息標記有誤，請第一時間聯系我們修改或刪除，多謝。
