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基于数据中台的AI应用
2025-06-16 15:03 栏目： 数字化专区 查看()
“基于数据中台+ 大模型”的应用，在架构理念、技术实现、数据治理方式和智能推理能力等方面有哪些特点呢？
一、核心架构方面
关键项 | 数据中台+AI大模型 |
架构理念 | 建设统一的数据资源中心，集中治理、统一服务 |
数据处理 | 数据必须经过采集→入库→加工→共享，流程重、延迟大 |
系统边界 | 以组织内数据为主，数据跨域困难 |
元数据与语义 | 主要面向资源目录和标签管理 |
二、技术特点
关键项 | 数据中台+AI大模型 |
数据访问方式 | 基于数据湖或数仓的物理集成 |
处理模式 | 批量为主，部分支持准实时 |
数据模型 | 多为技术驱动建模（如ODS、DW层） |
与大模型结合 | 提供数据给大模型使用 |
三、应用效果
关键项 | 数据中台+AI大模型 |
响应速度 | 数据加工周期较长 |
灵活性 | 固定的数据结构和流程 |
智能化程度 | 靠大模型“生成结果” |
用户体验 | 面向专家用户 |
四、业务问答场景
举例说明，如果用户问：“过去三个月销售下降的主要原因是什么？”
大模型会调用中台接口或搜索报表，生成答案，但并不会作出具体的解释报告。
所以说，“数据中台 + 大模型”方案适合已有完备数据资产、注重统一治理和管控的大型组织。
郑重申明：小伙伴科技以外的任何非授权单位或个人，不得使用我公司案例作为工作成功展示！
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