在我们的数据中台中，我们引入了 AI问答式数据开发功能，以简化数据开发流程，使得非技术人员也能参与到数据集成、数据质检、数据开发、数据治理、API制作以及自动化报告中来。通过这一功能，用户能够以自然语言的方式提问，AI会理解用户的意图，并通过对话方式进一步生成可视化的数据模型或者报告，并支持任务执行。 由于我们系统的研发采用了很多组件，所以，AI更容易理解我们组件的含义，而不用让AI直接与底层数据打交道。我们当前已经实现了AI问答式数据开发的能力，后续我们将持续优化，让AI参与到更多的模块中。

  AI将会推动数据中台从自动化到智能化、自治化的关键力量。具体来说，AI不仅提高了数据处理的效率和质量，还为数据中台带来了更广泛的应用场景，涵盖了数据集成、数据治理、数据开发、API制作、报告生成等多个环节。其价值如下：

1.AI问答：简化数据开发与提升用户参与度

  在传统的数据中台中，数据开发通常需要专业的技术人员编写代码、配置组件等，而通过引入AI问答式数据开发功能，用户（即使是非技术人员）也能直接通过自然语言与系统互动，完成数据的集成、处理和报告生成等操作。

1）数据集成：智能化的数据源连接与处理

   • 传统问题：数据集成需要手动配置各种数据源、转换规则以及数据流向，往往需要专业的技术人员来操作。

   • AI问答的价值：用户可以直接通过自然语言提问，如“将MySQL数据库的数据集成到HDFS中”，AI会根据需求自动生成数据流并配置相关的连接组件。比如，当用户问：“我需要集成MongoDB的数据”，AI可以自动引导并配置 MongoDbCDC 输入组件，且根据数据库表结构、字段类型等信息进行合理的数据转换。

2）数据质检：自动化的质量检查与修复

   • 传统问题：数据质检通常依赖人工设置规则进行检查，而人工干预难以保证实时性与全面性。

   • AI问答的价值：AI可以通过与用户对话理解数据的质量要求（如“检查字段A中的缺失值”和“跨表比对数据一致性”）。通过AI问答，用户无需深入了解具体的检查规则，AI会自动根据业务需求选择合适的质检组件（如字段检查、跨表校验等），并执行数据质量检查，甚至能够提供数据修复建议。

3）数据开发：简化复杂操作与任务定制

   • 传统问题：数据开发通常涉及到复杂的转换逻辑和函数使用，需要用户编写和调试脚本。

   • AI问答的价值：用户可以通过问答方式与AI互动，提出如“请将订单表中的价格字段转换为整数并去除空值”这样的问题。AI会自动选择合适的组件和函数（例如数据过滤和值替换），并通过可视化界面展示操作结果，用户可以实时查看效果并调整开发任务，最终生成完整的数据处理流程。

4）API制作：模块化的API接口构建

   • 传统问题：API制作过程通常需要编写大量的代码，并配置接口参数等，尤其是数据接入和集成的接口。

   • AI问答的价值：通过AI问答，用户只需描述所需的API功能，例如：“生成一个用于提取实时销售数据的API”，AI会自动选择相关的组件，并引导用户通过模块化的操作来构建和发布API，简化了API创建的复杂性。

5）自动化报告：智能报告生成与动态更新

   • 传统问题：报告生成通常依赖手动设计模板，并且需要人工填充计算结果，效率低且容易出错。

   • AI问答的价值：AI不仅可以根据用户提供的自然语言描述自动生成报告模板，还能通过计算模板中的变量动态生成内容。例如，用户可以说：“生成一个上季度销售业绩的报告”，AI会自动提取相关的数据并应用计算公式，生成完整的报告。对于定期生成报告的需求，AI还可以支持自动化更新，确保报告内容始终保持最新。

2.多模态数据处理：推动数据中台智能化与自治化

  随着数据种类的多样化，传统的数据中台已不能单纯地处理结构化数据，非结构化数据（如图片、视频、文本等）也成为数据处理的关键组成部分。AI技术的引入，使得数据中台能够智能处理和融合多模态数据，从而实现数据中台的智能化和自治化。

1）非结构化数据的自动化解析

   • AI技术（如OCR、文本分类、实体识别、计算机视觉等）为数据中台带来了处理非结构化数据的能力。举例如下：

   • OCR：将扫描的文档、发票、合同等纸质文件转化为可读的结构化数据，提升了数据集成的能力。

   • 文本分类与实体识别：AI能够自动分析文本内容，从中提取关键实体（如人名、地点、时间等），并根据业务规则进行分类，进而与结构化数据进行关联。例如，AI可以从客服记录中提取客户反馈，并与产品销售数据结合进行情感分析。

   • 视频内容解析：AI可以自动识别视频中的人物、场景、物体及语音内容，实现视频信息的结构化抽取，为多维度的数据分析提供支持。

2）结构化与非结构化数据的融合

   • 多模态数据使得数据中台不仅限于传统的表格数据，更多元的数据形式得以结合：

   • AI通过自动化技术将文本、图片、视频与数据库中的结构化数据进行融合。例如，将OCR提取的文本信息入库与销售数据库进行比对，从而实现自动审计与对账。

   • 在用户行为分析中，AI能够将日志文件中的行为数据与客户反馈文本结合，提供更全面的客户洞察与精准的营销策略。

3）向智能化、自治化过渡

   随着AI技术的应用，数据中台能够从传统的自动化向智能化和自治化发展：

   • 智能分析与预测：AI可以根据历史数据进行分析与预测，如预测未来销售趋势、设备故障等。

   • 自我优化与智能探查：数据中台能够根据业务需求自动探查数据，发现潜在的异常值或特征问题，并提供警示信息。系统能够基于已有的数据模式和规则，自动提出建议，帮助用户从多个角度进行数据计算、质量检查和风险控制。

   • 自治管理：AI可根据数据流量、业务变化等自动调整系统资源，保证数据中台的高效运行。

3.AI赋能数据中台的深远价值

   数据中台与AI的结合，赋予了传统数据平台前所未有的智能化能力，从而使得整个数据生态系统更加高效、智能与自治。AI不仅能够通过问答形式简化数据开发的复杂度，使非技术人员也能参与其中，还能通过多模态技术将非结构化数据与结构化数据结合，推动数据中台从自动化到智能化的转型。具体而言，AI在数据中台的价值体现如下：

  1.提升用户体验：通过自然语言问答，简化了数据开发和操作，降低了技术门槛，使得更多的业务人员能够参与数据工作。

  2.加速数据处理：AI的自动化分析、智能数据处理和预测能力，使得数据的处理速度更快、质量更高。

  3.智能决策支持：AI通过智能分析与预测，能够为企业决策提供更精准的支持，推动企业更好地利用数据进行战略规划。

  4.自我优化与自治：AI使得数据中台能够根据数据变化和需求自动优化处理流程，实现自治管理，从而提升数据中台的智能化水平。

  因此，AI不仅赋能数据中台的自动化功能，还推动了其向智能化、自治化的方向演进，为企业带来更高的灵活性、可扩展性和创新能力。

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