高質量、多維度、大規模、鮮活交通數據是一切業務應用和智能研判的基礎，但長期以來數據治理能力和效率存在兩個難以逾越的痛點：一是，數據工程是一項數據源頭多變、治理繁雜、耗費人工、質量不易保障的技術服務性工作，傳統基于碎片化業務規則的數據治理方式在持續提升數據質量方面瓶頸明顯，如何再借助數據特征對時序數據及多維度數據進行治理是一個值得探討的突圍方向；二是，在數據挖掘方面受限于項目業務專家，如何借助快速健壯的DeepSeek這樣的業務專家，是一個新的發展思路。

數據智能治理

易華錄數據治理團隊積極引入DeepSeek深度優化大模型，助力數據治理智能化，極大地提升了數據治理效率；通過接入業務數據，注入行業知識，加速數據價值釋放。

在數據治理方案上，大模型通過深度融合交管行業知識庫，從源頭治理角度對交管數據進行智能化治理。基于知識庫中的行業標準和業務規則，大模型能夠精準識別違法記錄、車駕管數據等各類交管數據特征，智能判斷適用的源頭治理方案。通過構建完整的數據治理知識圖譜，實現數據質量問題的自動診斷、治理方案的智能匹配（包括數據清洗、標準化、補全等），以及治理效果的持續優化，確保交管數據在全生命周期中的準確性和可用性，為交通管理決策提供可靠的數據支撐。

在數據治理成果上，大模型通過深度分析交管數據特征，智能構建多維數據標簽體系，自動生成千人千面人車路企個性畫像。實時識別高風險對象（如多次違法車輛），主動推送預警信息至執法終端。通過持續學習優化標簽權重與風險評估算法，實現從數據治理到風險防控的閉環管理，提升交管智能化水平。

DeepSeek加持下的數據治理過程

傳統的數據的集成、開發、治理、資產化和服務化等多個數據治理環節均依賴腳本和人工操作，效率低下且易出錯。易華錄通過DeepSeek大模型技術與數據治理工具深度結合，推出“數據智能治理、智能融合機制”，全面提升數據治理過程效率。

01數據集成智能體：智能ETL配置引擎

在傳統的數據ETL過程中，需要人工識別數據源與數據清洗方式，手動組合ETL組件，完成數據抽取過程。整個過程的規范性、一致性依賴線下的知識管理及人工抽檢機制，管理流程復雜，時間成本較高。

使用數據集成智能體，簡單輸入數據源、抽取內容、目標庫信息，可自動生成數據集成任務，完成組件抽取參數配置，顯著縮短數據集成任務完成時間，提高ETL過程的穩定性、一致性。

02數據開發智能體：自然語言腳本生成器

傳統數據開發、數據挖掘依賴專業工程師編寫腳本，效率低下；且受限于工程師的開發水平，與數據開發規范的完善程度，不同數據治理工程師編寫的數據開發、挖掘腳本邏輯、結構、質量參差不齊，數據開發質量依賴開發管理規范、質量管理流程與人工復核。

數據開發智能體支持自然語言指令，例如工程師輸入“從原始庫中將新老設備過車數據，合并設備名稱、設備經緯度、設備安裝到字段，增加分區字段，建設過車數據標準庫”，系統自動獲取數據原始表、按提前錄入的數據開發標準知識庫，選擇統一的數據清洗邏輯，大幅降低開發門檻，做到數據開發腳本的結構一致，提高輸出內容的準確性。

03數據治理智能體：動態任務調度專家

數據治理的一部分重復工作在于綜合分析全局任務執行情況，識別低效任務鏈條，優化任務調度配置。需要治理團隊持續監控歷史任務執行情況，人工記錄、篩查低效任務鏈條，配置任務執行頻率與優先級。

數據治理智能體實現了任務執行全流程動態分析。通過智能算法動態分析全局任務歷史執行消耗資源與時間，結合按知識庫中各類任務的執行資源與時間理論消耗信息，自動識別低效任務鏈條，給出調度配置優化建議，確保核心任務高效流轉。

04數據資產智能體：數據全生命周期管理助手

傳統的數據資產歸類依賴于人工將治理后的成果數據按時配置元數據采集任務，手動核對治理成果表的名稱、內容，將其分類歸入數據資產目錄，工作量大，重復性高。

數據資產智能體實現數據全生命周期自動化管理。系統自動掃描結果集數據，精準識別關鍵元數據屬性，按要求的時間，智能匹配表與目錄關系。通過智能識別、動態歸檔與全景溯源能力，顯著提升數據資產可見性與治理效率，保障數據應用及時性與可靠性。

05數據服務智能體：自動化API工廠

對于數據治理的結果數據，通常以接口方式對外部應用提供，編制數據接口的過程需選擇接口的輸入輸出信息，編寫數據輸出腳本，對生成的接口進行調試。傳統的人工過程流程長，效率低。

數據服務智能體能夠根據簡要的輸入輸出信息提示，自動選擇原始表，生成接口開發語句，完成RESTful API接口的創建。按用戶需求的接口類型，選擇接口鑒權方式，還能提供接口自動調試管理功能，包括模擬請求、查看響應、驗證數據準確性等。通過接口調試管理，可以確保生成的接口符合業務需求，提高數據服務的可靠性和可用性。

DeepSeek加持下的數據管理提升

隨著DeepSeek等大模型技術的持續演進，其在數據治理領域的應用將更加深入和智能化。易華錄數據治理團隊將持續進行大模型與交管領域的數據治理工具整合優化，未來會上線更多功能，進一步優化大模型的工作模式：

自適應ETL優化

基于歷史任務執行情況，動態調整數據抽取策略（如增量/全量同步），優化資源分配與任務調度，進一步提升數據治理任務運行效率，加速數據治理成果的體現。

動態資源調度

根據實時計算負載，自動調整任務優先級與集群資源分配，實現任務執行策略實時彈性調整，進一步減少數據治理過程中的人工配置環節。

預測性治理

通過分析歷史數據質量趨勢，預測潛在的數據異常（如字段缺失、數值漂移），提前觸發治理規則，不斷滾動優化數據治理方式，提升數據質量。

價值評估與推薦

基于數據使用頻率、業務關聯度等維度，智能評估數據資產價值，并推薦高潛力數據集，促進高價值數據資產流通。

自動化歸檔與銷毀

根據數據生命周期策略，自動識別冷數據并執行歸檔或合規銷毀，降低數據存儲集群負載，節省成本。

未來，在數據標準化程度高、算力資源充沛、安全合規框架完善的條件下，大模型將逐步演進為數據治理的"中樞神經"，不斷深化基于數據分布特征分析、數據語義關聯分析、數據時序關聯分析的智能治理能力，不斷完善數據治理損失函數、獎勵函數形成機制，深化數據治理強化學習的深入應用，為大規模數據智能治理找到更高效的實現路徑。