AI + 企业级数据资源共享服务提升

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数据攻城狮乐哥 .

10年+能源电力行业深耕，信息化/数字化项目经验，致力做“数据+业务”复合型数据攻城狮，郑州数据交易所首批数据经纪人，深圳数据交易所开放群岛开源社区首批行业数据科学家，DAMA国际会员，CDMP国际注册数据管理师。

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在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业至关重要的资产。推动企业数据资源的共享与深度利用，是企业在数字化时代发展的必由之路。以笔者所处的能源电力行业为例，多数企业已构建并运营了企业级数据资源共享服务平台。这些平台对企业内部结构化业务数据资源进行了全面盘点和归集，搭建了数据资源共享功能及业务管理体系，为数据的有序管理与共享奠定了基础。然而，随着业务的持续拓展、数据环境的日益复杂，以及外部人工智能技术的广泛应用，若要深度挖掘数据价值，将人工智能与这类平台深度融合成为必然趋势。本文将从行业数据工程师的视角，探讨如何通过这种融合，提升数据共享服务能力，助力数据价值的挖掘。

一、现状与挑战

1.数据资源挖掘管理不足。企业中存在大量非结构化数据，如合同文档、客户工单、运维日志电子文件数据，这些数据蕴含着丰富价值，但平台尚未对其进行全面盘点和充分分析利用。同时，现有的数据分析在深度和智能化程度上还有提升空间，难以挖掘数据间复杂的潜在关系。

2.智能化水平有待提高。目前，平台的数据资源归集、清洗、分类及分析工作，在很大程度上依赖人工或半人工操作，效率较低且容易出错，难以满足海量数据快速共享的需求。

3.存在安全与隐私风险。结构化和非结构化数据分散存储在多个源头业务系统中，虽然通过数据资源共享管理平台进行了企业级盘点和共享服务，但缺乏统一的审计与追踪机制，存在数据泄露的风险。

二、潜力分析

人工智能技术能够突破传统数据资源共享管理的瓶颈，主要体现在以下几个方面。

1.强大的自动化处理能力。借助机器学习算法，可实现数据资源的清洗、去重和格式标准化。利用 RPA（机器人流程自动化）、大模型智能体等技术手段，能够将数据资源检索、申请、授权开放的时间从数天大幅缩短至小时级甚至分钟级。

2.智能分析挖掘能力。运用自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术，可以从结构化和非结构化数据中提取语义关联、图像特征等高阶元数据信息，丰富现有数据资源的元数据，为后续深度分析提供有力支持。

3.强化安全与隐私保护。基于深度学习的异常行为检测和数据脱敏技术，能够实现数据资源全生命周期的安全管控，涵盖需求分析、设计开发、加工整合、分析利用、数据运维、退役销毁等各个环节。

三、路径方向思考

1.非结构化数据盘点与整合

（1）数据采集与预处理。利用爬虫技术、文件系统接口等方式，采集企业内外部的非结构化数据资源，如网页信息、办公文档、社交媒体数据等。运用 NLP 技术对文本数据进行清洗，去除噪声数据并统一格式；对于图像数据，进行降噪、归一化等预处理操作，为后续的目录化管理做准备。

（2）数据关联。通过实体识别、特征提取等技术，寻找非结构化数据与结构化数据之间的关联点。例如，在客户投诉文本中识别出客户 ID，将其与客户交易的结构化数据关联起来，实现两类数据的融合。

2.数据目录与元数据管理的智能化升级

（1）智能数据目录分类。利用 NLP 技术对既有数据资源目录进行语义理解和分类更新。当新的非结构化数据录入平台时，自动提取关键信息并与现有数据目录匹配，实现准确归类。例如，将客户投诉的文本表单、音视频记录等，根据主题自动归类到 “客户服务”“业务工单” 等目录节点下，提高数据目录管理的效率和准确性。对于结构化数据，结合机器学习算法，根据数据使用频率、业务重要性等因素，动态调整目录结构，突出高价值数据。

（2）元数据的智能更新与维护。借助人工智能技术，实时监测结构化和非结构化数据的变化，自动采集更新元数据。对于结构化数据，当数据源的数据结构发生改变时，通过机器学习算法分析新特征，自动调整元数据中的数据定义和结构信息。对于非结构化数据，如文本内容发生变化，及时更新元数据中的主题、关键词等信息，确保元数据能准确反映数据的实际情况，为数据使用者提供可靠的参考。

3.数据资源检索与发现的智能化增强

（1）强化语义搜索功能：在现有基于关键词的模糊或精准检索基础上，引入语义搜索技术。该技术不仅能理解结构化数据查询语句的语义，还能对非结构化数据进行语义检索。例如，用户输入 “查找 XXX 业务部门，关于 XXX 设备的检修记录、更新投运退运及相关运行状态数据”，语义搜索功能可解析出相关元数据信息，并在结构化和非结构化数据资源中精准检索，按照相关度高低给出推荐结果，提高检索的准确性和效率。

（2）构建智能推荐系统。根据用户的历史检索记录、业务角色、使用习惯以及所在部门的业务需求等多维度数据，运用机器学习算法构建个性化推荐模型。当用户登录平台时，系统自动推荐与其业务相关的高价值、高频度数据资源，包括结构化数据报表、非结构化分析文档、跨结构类型的数据分析报告等，提高数据资源的利用率。

4.数据资源申请与审批流程的智能化优化

（2）完善智能审批决策支持。审批人员在处理数据资源申请时，人工智能提供全面的智能决策支持。除结合企业的数据使用政策、业务规则以及历史审批案例外，还考虑当前业务战略重点、数据的预期使用效果等因素。例如，系统可分析类似申请的历史审批情况、对业务的影响等，并参考当前市场竞争态势的文本分析，辅助审批人员做出更科学、高效的决策，减少人为因素导致的审批差异。

5.数据资源自动化授权开放与共享服务的智能化升级

（2）深化智能数据共享服务定制。针对不同的业务场景和用户需求，利用人工智能技术对结构化和非结构化数据进行智能加工和定制化处理，提供个性化的数据共享服务。例如，对于财务部门的成本分析需求，平台不仅从多个结构化数据源提取相关数据，还对涉及成本的合同文档等非结构化数据进行信息抽取和分析，运用数据分析算法进行预处理和整合，生成符合财务分析要求的定制化数据集资源，并在线提供相应的分析工具和可视化界面。同时，根据财务人员的使用习惯，自动调整数据展示方式，满足特定业务场景下的数据使用需求，提升数据共享服务的质量和价值。

四、挑战与应对策略

1.数据质量与一致性挑战

挑战：人工智能算法对数据质量要求极高，而企业中的结构化和非结构化数据来源广泛，质量参差不齐。结构化数据可能存在数据缺失、错误值等问题，非结构化数据可能存在语义模糊、格式不规范等情况。不同业务系统的数据格式、编码规则存在差异，给数据一致性处理带来困难，影响人工智能分析结果的准确性。

应对策略：建立全面的数据质量管理体系。对于结构化数据，运用数据清洗算法去除噪声数据、填补缺失值，通过数据标准化技术统一数据格式和编码规则。对于非结构化数据，利用 NLP 技术进行语义纠错、规范化处理。同时，建立数据质量监控体系，实时监测数据质量指标，如结构化数据的完整性、准确性，非结构化数据的语义清晰度等，及时发现并解决数据质量问题，为人工智能算法提供高质量的数据基础。

2.技术融合与集成挑战

挑战：将人工智能技术与现有的数据资源共享管理平台融合，需要解决技术架构不兼容、接口不一致等问题。不同的人工智能框架和工具与平台原有的技术体系可能存在差异，例如人工智能框架对计算资源的需求与平台现有硬件设施不匹配，或者人工智能算法与平台的数据存储格式不兼容，实现无缝集成存在困难。

应对策略：制定统一的技术标准和接口规范，确保人工智能技术与平台现有技术体系的兼容性。采用微服务架构、中间件等技术手段，实现不同技术组件之间的解耦和通信。例如，通过开发适配中间件，将人工智能框架与平台的数据存储系统对接，实现数据的高效传输与格式转换。同时，组建专业的技术团队，包括数据工程师、人工智能专家和平台架构师，共同负责技术融合与集成工作，确保项目顺利推进。

3.人才与知识储备挑战

挑战：实施人工智能与数据资源共享管理平台的结合，需要既懂人工智能技术又熟悉企业业务和数据管理的复合型人才。目前，这类人才相对稀缺，企业内部员工对人工智能技术的理解和应用能力不足，对非结构化数据的处理和分析缺乏经验，影响项目的实施效果。

应对策略：加强人才培养与引进。一方面，通过内部培训、在线学习课程、与高校或培训机构合作等方式，提升现有员工的人工智能技术水平、业务数据理解力、数据管理能力。例如，开展 NLP 技术应用培训，让数据管理人员掌握非结构化文本数据的处理方法。另一方面，积极引进外部优秀的人工智能人才和数据专家，充实企业的技术团队。此外，建立知识分享机制，定期组织技术交流活动，促进不同专业背景人员之间的交流与合作，加速知识的传播和应用。

4.数据安全与隐私保护挑战

挑战：在运用人工智能对结构化和非结构化数据进行分析和共享的过程中，数据安全与隐私保护面临更大压力。人工智能算法可能涉及对大量敏感数据的处理，如客户个人信息、企业商业机密等，一旦数据泄露，将给企业和用户带来严重损失。非结构化数据中的敏感信息更难识别和保护，如合同文档中的商业条款、员工邮件中的机密信息等。

应对策略：强化数据安全与隐私保护措施。采用加密技术对结构化和非结构化数据进行加密存储和传输，确保数据在整个生命周期中的安全性。在数据使用环节，严格遵循最小化原则和授权原则，只允许经过授权的人员和算法访问必要的数据。利用人工智能技术辅助敏感信息识别，如通过 NLP 技术对文本进行敏感词检测、实体识别，标记出非结构化数据中的敏感信息。同时，建立数据安全审计机制，对数据的访问、处理和共享行为进行实时监控和记录，及时发现并处理潜在的安全风险。

五、效益与成果展望

1.提升企业决策的科学性与准确性。人工智能与数据资源共享管理平台深度融合后，企业能够获得更全面、深入的数据分析结果，涵盖结构化和非结构化数据的洞察。在市场战略制定、产品研发、运营管理等方面，基于智能数据分析的决策将更具前瞻性和科学性。例如，在产品研发过程中，结合客户反馈的非结构化文本与产品性能的结构化数据进行分析，能够更准确地把握市场需求，优化产品设计，降低决策风险，提高企业的市场竞争力。

2.促进业务创新与流程优化。智能的数据资源分析和共享服务有助于企业发现新的业务机会和流程改进点。通过挖掘结构化和非结构化数据中的潜在关联和模式，企业可以开发新的产品或服务，如基于客户行为数据与社交媒体反馈开发个性化的增值服务。同时，优化现有业务流程，如通过对供应链物流数据（结构化）与运输途中的天气、路况文本信息（非结构化）的分析，优化物流配送路线，提高运营效率和客户满意度，推动企业创新发展。

3.增强数据资产价值与竞争力。深化数据资源的分析利用，能够提升企业数据资产的价值。企业可以更好地利用自身的数据优势，打造差异化的竞争优势。通过高效的数据共享服务，促进企业内部各部门之间的协同合作，打破数据壁垒，形成更强大的整体竞争力。例如，市场部门与研发部门共享客户需求相关的结构化和非结构化数据，共同推动产品创新，提升企业在市场中的地位。

六、结语

将人工智能与企业现有的数据资源共享管理平台深度结合，是深度促进企业数据资源分析利用、挖掘数据价值的有效探索路径。尽管在实施过程中会面临诸多挑战，但通过合理的应对策略、持续的技术投入与人才培养，企业能够实现数据资源共享服务的智能化升级，充分发挥人工智能和数据资源的协同效应，为企业数字化发展提供强大支持。

关于作者

10年+电力央企乙、丙、丁方服务经历，能源电力行业数字化转型项目经验丰富，深度参与业务系统、数据中心、数据管理/治理、行业业务咨询等项目实践工作，略有些许墨水积累。

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