Sunwaylink数据质量智能体——激活企业数据自愈力

2025-07-22

在当今大模型驱动的数字化时代，数据已成为企业发展的核心驱动力，而数据质量是释放数据价值的关键基石。数据质量管理主要解决 “数据质量现状如何，谁来改进，如何提高，怎样考核” 的问题，作为数据治理的核心环节，其成效直接影响后续数据分析与决策的准确性。
传统数据质量管理依赖人工规则引擎，效率与精度受限。而大模型凭借强大的语义理解、模式识别与知识推理能力，正深刻重构数据治理流程。Sunwaylink积极打造数据质量管理智能体，将大模型深度融入数据质量管理体系，为企业打造智能化的数据质量解决方案。

一、数据质量管理面临的挑战

随着数据来源的激增、数据量的爆炸式增长、业务复杂度的增加以及数据类型的日益多样化，数据质量管理正面临着前所未有的严峻挑战。传统数据质量管理在覆盖范围、管理成本、灵活性等方面面临诸多挑战，迫切需要通过智能化的手段进行优化升级。

1.1 覆盖能力有限

传统的数据质量稽查模式存在明显局限，它往往只能覆盖部分系统中的特定数据集或数据类型，无法实现对数据全生命周期的完整覆盖。这就导致数据在从生成、传输、存储到最终应用的整个流程中，诸多潜在的质量问题难以被及时察觉 —— 就像在监测的盲区里隐藏着大量未被发现的质量缺陷，使得这些问题在数据产生、流转、存储及应用等关键环节中被遗漏。

1.2 人工依赖度高

传统的数据质量的稽查方式对人工介入有重度需求，涵盖规则设定、阈值校准等诸多环节。这不仅造成人力资源消耗巨大、质量监控效能低下，还易因主观判断引入偏差。更为关键的是，人工模式难以高效消化运维数据价值，无法深入挖掘数据背后隐藏的问题，就像只能看到表面现象，而难以洞察事物的本质。

1.3 复杂问题应对不足

传统数据质量管理主要依赖质量规则与静态阈值，在识别深层次数据异常方面存在明显不足。例如，对于数据不一致、数据关联性异常、数据结构变动等复杂问题，传统数据质量稽查方法就显得力不从心，无法深入挖掘数据背后隐藏的问题，就像只能看到表面现象，而难以洞察事物的本质。

二、数据质量智检方案

面对传统数据质量管理中数据问题检测效率低、治理链路断裂等痛点，基于 Sunwaylink 平台研发的数据质量智能体，创新性融合大语言模型、知识图谱与机器学习技术，构建起“智检－分析－治理”闭环体系。

考虑到大语言模型作为统计模型存在输出不稳定的固有特性，数据质量智能体通过知识图谱与向量数据库的深度融合，建立起精准的数据问题识别机制。利用知识图谱结构化表达数据关系，结合向量数据库的高效检索能力，可快速定位数据中的不一致性、缺失值等质量问题。在实际应用中，数据质量智能体以通用型质量规则数据为基础，对大语言模型进行针对性微调，并联动内置知识库设计标准化处理流程。经过优化的大模型将作为核心引擎，对数据开展智能稽核工作，确保数据质量问题能够被及时发现、深度解读，有效处理，最终实现数据质量的持续提升与长效管理。

2.1 智能生成质量规则

人工编写的质量规则效率低下且容易出错，需技术人员深度理解表结构与字段关系，需求变更时调整成本高、周期长，技术门槛制约效率。
智能生成质量规则功能通过语义化向量引擎自动解析目标字段的元数据特征（含业务语义、数据结构、枚举值等），从知识图谱中检索相似度最大的历史字段的知识片段（含历史字段元数据信息、关联的数据质量检核规则、数据标准和检核模板）；基于动态构建的提示词框架，驱动大语言模型生成目标字段的数据质量检核规则。技术特点如下：

（1）动态知识检索：通过语义向量分析目标字段，从知识图谱中匹配历史字段的检核规则与标准模板。

（2）大模型动态生成：基于元数据与检索结果构建提示词，驱动大模型自动生成适配的质量检核规则，实现效率提升。

2.2 智能生成质量报告

传统的数据质量报告依赖于硬编码的属性维度或自定义规则稽查结果，生成的质量报告缺乏深入分析和标准化建议，导致报告内容单一，难以满足复杂多变的业务需求。

智能数据质量报告根据生成质量规则与指标检测（覆盖完整性、准确性、一致性、时效性等维度），对数据集进行扫描分析，识别异常模式并评估问题严重性后，自动整合检测结果、问题分布，结构化生成图文并茂的数据质量报告，实现 “检测 - 分析 - 报告” 全流程闭环。主要涵盖以下关键点：

（1）智能驱动：智能体充当自动化检测的核心引擎，能够自主完成多维度的质量检测工作。智能体自动执行多维度质量检测（完整性 / 准确性 / 一致性 / 时效性），摆脱了对人工手动检测的依赖，大幅提升检测效率与覆盖范围。

（2）动态分析：基于数据质量问题对业务的影响程度、出现频率等因素进行问题分级，实现对数据质量问题的智能诊断。通过这种动态分析方式，可以让使用者快速把握问题的轻重缓急，为后续处理提供清晰指引。

（3）报告生成：以结构化的形式输出内容丰富的报告，不仅详细呈现数据质量问题在各业务环节、各数据实体中的分布情况，还能深入挖掘问题产生的根因，结合行业最佳实践和内置知识库，给出具有针对性和可操作性的修复建议，让报告更具实用价值。

2.3 质量报告智能解读

数据质量智能体通过自然语言处理引擎解析报告中的复杂指标，将专业术语转化为业务可读性语言，自动标注关键异常点并关联历史趋势；结合知识库中的业务场景模型，智能定位影响最大的质量缺陷，通过可视化看板动态推演问题成因与业务影响路径，最终输出分级决策建议 —— 让非技术角色也能秒懂数据健康度，驱动精准治理行动。

（1）降维解读报告，破除数据术语壁垒
数据质量智能体可将复杂的质量指标（如空值率、一致性偏差等）自动翻译成业务人员熟悉的语言，精准标注核心问题点。无论是运营人员还是管理人员，都清晰掌握 “数据哪里病了”“病得多严重”，真正实现数据质量解读，大幅降低数据理解门槛。

（2）实现质量问题和业务场景传导
智能体结合知识库中的业务模型，动态推演质量缺陷如何具体侵蚀业务成果 —— 比如 “客户手机号空值率上升 15%” 将导致 “下月促销短信触达减少 XX 万条，预估损失销售额 XXX万元”。这种场景化的影响溯源，让数据问题与业务痛点强关联，激发治理紧迫感。

（3）决策引导输出优先级修复建议。
智能体基于缺陷影响范围和修复成本，自动输出分级修复清单与优先级建议。例如：“高优先级：修复客户地址缺失；中优先级：优化商品类目映射错误”。为技术团队提供清晰的行动路线图，推动治理事半功倍。

（4）赋能非技术人员快速理解数据风险。
将数据质量从 IT 部门的 “后台任务” 升级为全员的 “共同责任”。通过直观的报告解读，让业务负责人实时感知其领域数据健康状态变化，规避因数据问题导致的决策失误。长期沉淀的质量解读知识库，更持续赋能团队识别数据隐患，提升企业整体数据免疫力。

综上所述，基于Sunwaylink打造的数据质量智能体借助大模型的强大能力，为数据质量管理带来了全新的解决方案，有效应对了传统数据质量管理面临的挑战，通过数据质量的智检，实现了数据质量的智能管理，在各个行业的应用案例中也展现出了显著的优势，为企业在大模型时代的数据管理提供了有力的支撑。

上一篇：关于防范冒名招聘诈骗的严正声明

检验检测信息管理软件

数据资产管理软件

供应链管理软件

质量基础设施“一站式”服务平台

检验检测信息管理

数据资产管理

供应链管理软件

公司简介

资质荣誉

加入我们

联系我们

新闻资讯