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企业数据质量管控体系与高质量数据集建设路径

内容来源：亿信华辰

数据治理 演讲/培训材料

高质量数据集是经过采集、加工处理后，可直接用于训练AI模型，并能有效提升模型性能的数据集合，具备高技术含量、高知识密度、高价值应用的“三高”特征。其建设必须从“为数据而数据”的作坊式模式，转向工程化、系统化、标准化的现代数据工程模式。

为此，亿信华辰提出以“一个体系+一个平台+四项能力域”为核心的高质量数据集建设整体解决方案：

1. 一个体系：构建全生命周期管理体系

依托DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）和高质量数据集评估指标框架，构建覆盖项目管理、组织架构、制度规范、人才管理四大维度的大模型数据管理体系，确保数据工程高效协同、合规可控。

    2. 四项能力域：夯实数据工程基础能力

    围绕数据集全生命周期，重点建设四大核心能力：

    • 数据汇聚：实现多源异构数据的统一接入与存储。

    • 质量控制：建立五维数据标准体系（基础、技术、业务、管理、安全），实现数据“可用、可信、可联、可溯”。

    • 资源运营：通过分级分类、版本管理、开放共享，提升数据资产流通效率。

    • 开发维护：涵盖数据采集、处理、标注、质检、合成等关键环节，支持预训练、微调、对齐等模型训练阶段。

    3. 一个平台：打造高质量数据集开发平台

    基于亿信华辰自主研发的睿治数据治理平台与ABI数据分析平台，构建高质量数据集开发平台，集成数据采集、标准管理、数据处理、智能标注、质量测评、资产运营等功能模块，实现质量评估指标的工程化落地。

    平台采用“自动化为主+人工校核为辅”的检测方式，构建涵盖说明文档、数据本体、模型应用三大维度的评价指标体系，为数据集的质量提升提供客观依据。


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