⁣
📰 大模型建设难点：多源异构数据的统一接入与治理

在汽车制造大模型建设中，多源异构数据的统一接入与治理面临诸多挑战，主要包括数据结构的高度碎片化、系统集成能力弱以及数据责任主体不清晰。研发、生产和质量检测等不同系统使用的结构化与非结构化数据各自孤立，导致语义割裂，使得大模型难以建立准确的上下文理解。此外，老旧系统的集成能力不足，数据常常存在更新延迟，维护成本高昂，责任划分不清则使得数据治理效率低下。

为应对这些问题，文章提出了三种治理策略。首先是主数据驱动的中心化治理，通过建立核心主数据管理系统，统一数据编码和语义定义，提升数据一致性；其次是基于数据虚拟化的联邦接入模式，避免数据迁移风险，同时提供统一视图；最后是分域建模与语义层抽象，通过分业务域治理再进行跨域关联，平衡治理成本与效率。综合这三者，形成了混合架构，强调各部门的协作与数据治理的持续性。

在实施过程中，建议行业内重视数据元管理与业务驱动，让业务部门参与治理标准的制定。逐步打通数据链路，将为模型能力的提升提供坚实基础。这个过程需要耐心和持续的努力，通过不断学习和调整，推动汽车制造的数据治理向更高效的方向发展。

🏷️ #汽车制造 #数据治理 #大模型 #数据接入 #跨部门协同

🔗 原文链接