AI驱动的智能数据治理

核心观点与关键数据

• 创始人背景：王琤，Datablau创始人CEO，曾任CA ERwin全球研发负责人，拥有十几年数据建模领域经验，深度参与建设银行新一代系统数据模型设计。
• 服务客户：创立Datablau后，成功服务华为、建设银行、平安银行等300+国内大型企业，覆盖全国26个城市，赋能10+行业。
• 市场认可：亚太地区唯一入选Forrester MLDC厂商，被Gartner评为数据资产管理代表厂商，IDC评价其DDM、DAM、DDC等产品解决了数据治理难题，市场份额第一。

企业级AI有效性低的原因

• 大模型挑战：灵活性不足、可解释性差、对话长度限制、安全性问题、知识过期、幻觉问题。
• 数据治理缺失：业务一致性、数据标准、数据上下文、元数据、数据质量等治理不足导致AI难以落地。

数据治理范式转移

• 传统治理问题：人力成本高、元数据滞后、血缘解析复杂、标准因人而异、缺乏长效机制、无法自动延续、知识断层、无自动化闭环。
• 主动智能治理：通过AI实现自动治理、知识管理、持续进化，解决传统治理的“三个不”：不可规模化、不可持续、不智能。

主动治理方案

• 数据治理智能体：DAM Agent（数据标准）、DDC Agent（数据资产）、元数据智能体、数据质量智能体、数据安全分类分级智能体、数据资产运营智能体。
• DDM Dora建模智能体：对话式模型设计、模型分析、多栈工具联动，提升数据建模效率80%以上。
• 数据安全分类分级：实现数据上线即分类分级，提升监管数据质量。

本体建模与推理

• AI应用问题：能问不能动、能答不稳定、能用不可信。
• 本体建模优势：通过本体模型让数据模型进化，实现规则与推理双轮驱动，让AI成为可信智能体。
• 场景示例：银行业客户风险场景、电销沟通分析。

数据智能产品体系

• 核心平台：DAM数据资产治理平台、DDC数据资产目录平台、DDM数据模型管控平台、DDS数据安全管理平台、D3数据资产开发平台。
• 智能体：DDM Agent、DAM Agent、DDC Agent。
• 多模态数据管理：支持多模态元数据管理、关联查询、分类分级。
• 数据智能引擎：Data Governance Intelligence。

投资回报率分析

• 目标：落标率提升到90%、标准量提高到5w、元数据完成度100%、数据资产生成T+0.1、监管数据质量提升、数据分类分级失效T+0.1。
• 实现方式：通过管控流程、一体化流程、主动数据治理实现。