大模型 数据治理

大模型数据治理是针对大规模语言模型等大模型的数据进行全生命周期管理和优化的一系列活动，以下是详细介绍：数据收集与整理多源数据获取：从互联网、书籍、论文、新闻等多种渠道收集海量文本数据，同时可能还会，同时确保归档数据的安全性和可访问性，以备后续可能的查询和审计需求。数据治理的组织与流程跨团队协作：大模型数据治理涉及到数据收集、标注、工程、安全等多个团队，需要建立跨团队的协作机制，明确各团队的职责和：建立数据治理效果评估机制，定期对数据治理的效果进行评估，如通过模型性能的提升、数据质量的改善等指标来衡量数据治理的成效，及时调整和优化治理策略。包括图像、音频等多模态数据，以丰富模型的知识储备。数据清洗：去除重复、低质量、不相关以及含有敏感信息的数据，如清理格式错误、内容不完整或明显错误的文本，以提高数据的质量和可靠性。数据标注：对部分数据进行标注，如对文本进行分类标注、实体标注、情感标注等，为模型训练提供监督信号，标注的质量和一致性对模型性能至关重要。数据存储与管理分布式存储：采用分布式文件系统或对象存储等方式存储海量数据，确保数据的高

大模型数据治理是一个复杂但至关重要的过程，它涉及到对用于训练和优化大模型的数据进行有效管理、质量控制、合规性保障等多个方面。数据治理的目标确保数据质量：保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性。例如用于大模型训练时，要遵守医疗数据保护法规，保护患者的隐私。提高数据可用性：使数据能够方便、高效地用于大模型的训练、验证和测试等环节。这包括数据的格式统一、易于访问和检索等方面。数据治理的主要内容（一。对数据的使用范围进行监控，防止数据被滥用。数据效果评估：在大模型训练和应用过程中，评估数据对模型性能的影响。根据评估结果，及时调整数据治理策略。如果发现某类数据导致模型性能下降，就要对这类数据进行重新处理或更换。，在自然语言处理的大模型训练中，要确保文本数据没有错别字、语法正确，并且语义完整，这样才能使模型学到正确的语言知识。保障数据合规性：确保数据的收集、存储和使用符合法律法规和道德准则。例如，在医疗数据的特点和潜在风险。比如，学术论文的数据可能具有较高的专业性和准确性，而社交媒体的数据可能存在较多噪声和虚假信息。数据采集策略制定：根据大模型的应用目标和任务，确定合适的数据采集范围和深度。例如，若开发

大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且自动识别数据对象的敏感等级，并根据敏感等级和数据安全策略，自动为数据对象推荐/匹配脱敏或加密规则。实时性大模型能够实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。比如在金融环境。随着企业业务的发展和数据量的增加，数据治理的需求也在不断变化，大模型可通过不断学习新的数据特征和业务规则，优化治理策略，确保数据治理工作始终与企业发展同步。专业知识积累与传递大模型可以快速学习各种数据治理的知识，成为数据治理的“行业专家”。企业可将已有的数据治理经验和专业知识输入大模型，使其掌握数据建模、数据清洗、数据安全等方面的技能。当企业面临新的数据治理问题时，大模型能够提供专业的建议和解决方案，帮助企业和人员快速应对，破除业务专业壁垒和传递难题。功能串接与极简配置大模型能够串接数据治理中的各种功能和工具，实现极简配置。以往数据治理过程中，需要使用多种不同的工具来完成数据采集、存储

数据治理大模型在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动科技进步的重要力量。这些拥有海量参数的人工智能系统，正在改变着我们与信息交互的方式。然而，随着大模型能力的提升，如何有效治理其训练和应用过程中涉及的数据，已成为一个不容忽视的课题。大模型的训练依赖于庞大的数据集，这些数据可能包含个人信息、版权内容或敏感信息。未经妥善处理的数据使用可能引发隐私泄露、版权侵权等一系列问题。数据治理正是为了确保大模型在开发和应用过程中，数据的获取、处理和使用都符合伦理规范和法律法规。数据质量是大模型表现的决定性因素之一。良好的数据治理首先体现在对训练数据的严格筛选上。低质量、偏见性强或错误的数据会导致模型输出不可靠甚至有害的结果。通过建立数据清洗、去偏和验证机制，可以显著提高模型的准确性和公平性。隐私保护是数据治理的核心内容。大模型训练过程中可能无意中记忆并再现训练数据中的个人信息。差分隐私、联邦学习数据流动为大模型的数据治理增添了复杂性。不同国家和地区对数据保护有不同的法律要求，如欧盟的通用数据保护条例就对个人数据的收集和使用设置了严格限制。开发全球应用的大模型需要建立灵活的数据治理框架，以适应

解锁数据新动能：数据治理与大模型的奇妙融合数据治理与大模型：崭新时代的序曲在数字化浪潮奔涌的当下，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据治理，作为确保数据资产可用、可信、安全且合规的关键已经深刻认识到这一点，纷纷投入资源进行数据治理体系建设。数据治理与大模型，这两个看似独立发展的领域，实则紧密相连，犹如共生的双螺旋，共同推动着数字化时代的进步。数据治理为大模型提供高质量的数据“养分”，保障大模型训练与应用的可靠性；而大模型凭借其强大的智能分析能力，又能助力数据治理实现智能化升级，提升数据治理的效率与效果。两者的结合，正孕育出无限可能，为企业数字化转型、创新发展开辟新的路径。大模型：数据治理的强大助推器大模型技术凭借其强大的算法、深度学习能力和对海量数据的处理优势，为数据治理的各个环节带来了前所未有的变革与提升，成为推动数据治理智能化发展的核心驱动力。（一）大模型助力数据清洗与进行标注，方便用户进行检索和查询。这种基于大模型的自动数据分类与标注方法，大大提高了数据管理和检索的效率，为企业的业务运营和决策提供了有力支持。（三）大模型增强数据分析与洞察数据分析是数据治理的核心

大模型和数据治理结合：智能时代的双轮驱动在人工智能技术迅猛发展的今天，大型预训练模型（简称"大模型"）已成为推动技术进步的重要引擎。与此同时，数据治理作为确保数据质量、安全与合规的关键环节，正日益受到重视。二者的有机结合，不仅能够提高人工智能系统的性能与可靠性，还能为数字化转型提供坚实基础。大模型对数据治理的新需求大模型之所以"大"，不仅体现在参数规模上，更体现在其对海量训练数据的依赖。一个成熟的大模型往往需要消化互联网规模的文本、图像或其他形式的数据。这种规模的数据需求为传统数据治理带来了全新挑战。数据质量问题在大模型训练中尤为突出。模型输出质量直接受训练数据质量影响，含有偏见、错误或如何赋能大模型完善的数据治理体系能够为大模型开发提供多方面支持。在数据采集阶段，明确的数据来源记录和权限管理可以确保训练数据的合法性。建立数据质量标准并实施严格的质量控制流程，能够有效提高训练数据集的在训练过程中的应用，可以在保护个人隐私的同时不损害模型性能。数据使用审计跟踪则为模型输出的可解释性和责任追溯提供了基础。双向促进的良性循环大模型与数据治理的关系并非单向的。一方面，良好的数据治理为大

字治理中的应用大模型作为以数据为中心的人工智能系统，与数据治理形成了一个闭环，是一个不断迭代的过程。大模型通过不断提供更高质量的数据，可以成为行业专家，更好地帮助人们理解行业数据，做好行业数据的治理。反之，数据治理工作结束后，可以将这些更好更多的数据喂给大模型，进一步提升其性能。3.数字人在数字治理中的应用数字人技术在多个领域得到了广泛应用，以下是一些具体的应用场景和案例：政务服务：在线咨询和服务机会、试错成本高、缺乏系统性评价和个性化干预等痛点问题。5.数据治理与大模型的一体化实践数据治理与大模型的一体化实践逐渐成为企业数字化转型的关键路径，以下是一些具体的应用和价值：高质量数据的获取：数据治理能够确保领域数据的高质量，降低大模型幻觉，提高模型输出的一致性和专业性。数据增强技术：通过数据增强技术（如解释微调、噪声添加等），提高大模型的推理准确率。非结构化数据的处理：利用大模型处理非结构化数据，提取显性和隐性知识，降低人力处理成本。自动化数据处理：大模型能够自动化处理复杂的数据任务，提高数据处理效率。智能决策支持：通过大模型分析数据，为企业提供更加精准的决策支持。优化数据治理流程：大模型能够发现数据治理流程中的瓶颈和问题，优化流程设计。

数据治理模型是一套综合方法，它定义了企业如何管理、保护和使用数据。以下是一些常见的数据治理模型：五域模型：分为“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”、“价值域”。这个模型从管理者视角概括了数据治理的核心内容。管控域：涉及数据治理组织、责权分配、岗位编制及技能要求。治理域：数据治理的主体，明确数据治理的对象和目标。技术域：数据治理的支撑手段，指的工具平台。过程域：数据治理的方法论。价值域：通过对数据资产的管控挖掘数据资产的价值，并通过数据的流动、共享、交易变现数据资产。

大模型运营是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括市场定位、技术应用、安全治理、商业模式等。模型部署与上线环境搭建：需要准备适配大模型运行的硬件环境，如高性能服务器等来确保模型的计算资源。同时搭建软件，关注法律环境的变化，及时调整运营策略。成本控制与商业拓展成本核算与优化：核算大模型运营的成本，包括硬件成本、软件许可成本、人力成本和数据成本等。通过优化资源配置、采用云计算等方式来降低运营成本。商业价值挖掘：根据市场需求和用户反馈，挖掘大模型的商业价值。环境，包括操作系统、深度学习框架和相关依赖库。模型加载与启动：将训练好的模型加载到服务器环境中，并完成启动配置，确保模型能够正常接收和处理输入数据。这个过程可能需要考虑模型的大小、格式和输入输出接口的性能监测的结果，对硬件和软件资源进行优化。数据管理与更新数据收集与反馈：在运营过程中，收集用户与模型交互的数据，如用户输入的问题、模型生成的答案以及用户对答案的反馈等。这些数据可以用于评估模型的效果，也为模型的进一步优化提供了素材。数据清洗与标注：对收集到的数据进行清洗，去除噪声、重复和无效的数据。对于需要标注的数据，组织人工标注或者利用自动标注工具进行标注，以便更好地利用这些数据来训练或微调模型

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。