智能数据资源盘点
智能数据资源盘点是数据治理的起点，旨在解决企业“家底不清”的顽疾。AI-DG改变了传统依靠人工访谈、手动填表采集信息的低效模式，基于百思大模型内核驱动，AI-DG提供自动扫描多种数据源，涵盖各种数据库，进行深度解析，并精准识别源系统中的库表、字段信息及其物理关系。
图 智能数据资源盘点
在盘点过程中，AI-DG 不仅仅是进行数据的简单罗列，更是通过语义理解能力，自动产出源系统台账、数据集成方案设计文档及业务流程图等关键性成果。这些开箱即用的文档将原本深藏在资深架构师脑中的专家经验产品化，显著降低了项目初期对高水平技术人员的依赖。此外，平台具备自动创建数据源与数据质量探查能力，确保了规划内容与真实落地数据的高度一致，从源头上杜绝了设计与实施“两张皮”。通过这种端到端的盘点方式，企业的资源管理效率得到了跨越式提升，为后续的治理工作夯实了精准的信息底座。
智能数据集成
智能数据集成功能针对现代企业多源异构数据的复杂环境，提供了自动化、智能化的集成入湖解决方案。AI-DG 支持对结构化数据如达梦、金仓、MySQL 等数据库，半结构化数据如JSON/XML 等及非结构化数据如音视频、文档等数据统一接入。依托智能体技术，平台能够自动进行数据探查，识别数据结构与特征，并根据数据量、实时性要求及数据源类型，智能推荐最优的同步策略与工具，如增量/全量接入等。
图 智能数据集成
提供集成任务的自动化生成与管理能力。可基于数据接入台账自动生成数据接入任务，并支持接入任务的自动化调试，验证执行的准确性，使数据集成效率整体提升达80%。在安全性与稳定性方面，AI-DG 提供了全链路数据监控及智能告警机制，能够实时捕捉任务异常。同时，平台内置智能数据对账功能，自动进行源端与目标端的一致性校验并生成对账报告，确保数据在流转过程中的完整性与准确性。
智能数据标准设计
智能数据标准设计是为了破解标准制定依据难寻、周期漫长及执行率低的局限。AI-DG 引入了大模型驱动的文档智能解析技术，支持一键解析国家标准、行业规范等 PDF 或 Word 格式的非结构化文件，从中自动提取标准项并生成结构化的标准库。这种方式取代了动辄耗时数周的人工梳理工作，将标准设计周期缩短至天级，并确保了标准体系的权威性与可溯源性。
在标准编制阶段，平台具备标准智能补全与智能推荐功能。系统能根据字段名及业务语义，自动补全英文名、数据类型、长度、精度及值域等属性，并基于企业所属行业自动匹配相关的国标、行标。为了确保标准的可执行性，AI-DG 内置了标准规范性智能校验与冲突检测机制，能够实时识别新增标准与存量标准间的重复或矛盾，并提供改正建议。通过对现有数据资产的深度分析，平台还能自动识别“事实标准”并推荐纳入体系，从而构建起一套既符合国家规范又贴合企业实际、可复用的高质量标准资产体系。
图 标准校验
智能数据清洗与整合
智能数据清洗与整合是 AI-DG 降低开发门槛、提升响应速度的核心体现。该功能基于 AI-Native 理念，支持用户通过只需一句简单的指令，由 AI-DG 智能体自动规划并生成完整的 ETL 开发任务。系统能够深度理解业务需求、行业特性及前期产出的数仓设计方案，自动完成清洗规则推荐、加工逻辑 SQL 生成及调度流程自动构建。无论是缺失值补全、数据去重等基础清洗，还是归一化、异常值处理等复杂加工，均可由 AI 驱动完成。
此外，平台实现了全链路智能开发，包括主题表与专题表的自动创建，以及数据血缘的自动生成。这使得开发人员能够清晰追踪数据的来龙去脉，极大地便利了后续的影响分析与资产管理。这种“提问即开发”的模式，将原本繁重的代码编写工作转化为自然、高效的交互过程，使数据加工周期由原来的月级大幅缩短为天级，让非技术人员也能参与到高质量数据资产的建设中。
智能质量规则推荐与监控
智能质量规则推荐与监控功能致力于构建全自动化的数据稽核体系，实现数据质量的智能管控。AI-DG 改变了依靠人工经验定义规则的传统模式，通过大模型基于字段语义、业务逻辑、数据内容及关联标准四个维度，主动推荐数据质量稽核规则。例如，系统能自动识别手机号字段并推荐正则校验规则，或识别活动起止时间并推荐逻辑一致性校验规则。这种智能推荐机制极大地提升了规则覆盖的全面性与准确性。、
在执行与反馈阶段，平台实现了从发现问题到解决问题的闭环管理。系统支持自动创建并执行稽核任务，能够实现小时级的质量问题发现与精准定位。一旦触发异常告警（如格式错误或逻辑矛盾），AI-DG 将在底座系统中自动创建质量问题工单，并利用智能算法指派给对应的数据负责人，同时附上大模型生成的修复建议。平台还会实时跟踪工单状态，自动验证修复效果，生成质量分析报告并计算质量评分。通过这种从事后检查转向事前预防、全流程自动化的质量治理，企业能够大幅降低业务损失，确保数据资产的真实、可信与高价值。
智能数据资产管理
智能数据资产管理是百思数据治理平台AI-DG实现“数据价值闭环”的核心环节。依托百思大模型实现从数据发现、分级分类、敏感管控到资产评价的全生命周期智能化管理。解决了传统资产管理中“家底摸不清、安全难控、资产不活”的问题，确保企业在释放数据价值的同时，严守安全与合规底线。
- 智能数据分级分类
智能数据分级分类解决海量异构数据环境下，人工识别效率低下且标准不一的挑战。平台利用大模型的语义理解能力，实现了自动化的分级分类识别体系。平台通过扫描元数据与采样数据内容，自动识别敏感字段（如身份证号、病历信息、商业秘密等），并依据定义的规则自动进行分级分类标识。生成的分类标签会实时沉淀到数据资产目录中，构建起多维度的资产视图，支持按分级、业务域或标签进行快速检索与定位。
- 敏感数据识别与智能脱敏
在数据要素流通与应用过程中，数据安全与隐私保护是不可逾越的红线。平台提供了一套从精准识别到动态保护的智能技术手段。
全方位敏感发现：通过正则匹配、语义特征及内容识别，能够精准识别结构化数据中的敏感信息。
自动化脱敏加密：基于敏感数据识别结果，可自动匹配并执行相应的脱敏策略。系统支持静态脱敏与动态脱敏，涵盖哈希加密、数据模糊化等多种去标识化技术，确保数据“可用不可见”。
知识库管理
知识库管理是百思数据治理平台 AI-DG 的核心支撑模块，承担着企业知识沉淀、内容治理与资产化职能，为平台的智能决策提供统一、可信的“知识燃料”。AI-DG 改变了传统知识管理中信息孤岛、检索困难的局面，通过构建一站式的企业级 AI 知识中枢，实现了“知识可积累、数据可复用、资产可沉淀”的闭环体系。
- 多模态知识构建与全自动化处理
具备强大的多模态知识构建能力，能够对数据治理项目分散的标准文件、需求文档、建设方案、专业书籍及技术报告等非结构化数据进行深度整合。
全流程自动化加工：系统支持多格式文件的拖拽上传，并自动执行内容去噪、文本清洗、逻辑切分及元数据自动抽取。
语义向量化存储：利用大模型与 Embedding 技术，将清洗后的知识段转化为向量特征，存储于高性能向量数据库中，从而实现基于语义而非单纯关键词的高精准检索。
- 多层级分类管理体系
为了满足不同层级的协作与效能需求，AI-DG 提供了灵活的分类管理能力，将知识库分为三类：
个人知识库：支持员工自主沉淀个人经验、笔记与办公文档，通过 AI 辅助提升个人工作效率，实现“个人数字助手”功能。
项目知识库：面向项目的各阶段的输入的知识以及生成的成果物，实现项目内部的高效知识共享与依赖传承。
系统知识库：包含各阶段内置的模版以及行业知识，为数据标准、安全合规等场景提供专家级决策参考。
图 知识库管理