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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级多智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-09-26来源:小满聊数智浏览数:8次
本文将聚焦于高质量数据集建设路径,探讨如何以科学、高效的方式构建高质量数据集。
高质量数据集的建设是一项覆盖数据集全生命周期的系统性工程。目前业界主要采用两种典型模式:“场景驱动”模式和“数据驱动”模式。
场景驱动模式
这种模式以明确的业务需求或应用场景为起点,围绕“需求拆解 → 数据设计 → 数据采集 → 数据处理 → 数据质量检测 → 数据运营”形成闭环流程。其核心理念是:“先有需求,再构建数据支撑”,属于目标导向型建设方式。
优势:
数据质量高,针对性强
能有效支撑特定任务的模型训练与评估
易于建立反馈机制,通过模型效果反向优化数据采集与处理流程
避免数据冗余或缺失,提升智能化水平
数据驱动模式
该模式以已有的大量、多源异构数据为基础,借助主动探索、关联分析和价值挖掘,反向发现潜在的业务需求或优化方向。其理念是:“先积累数据资产,再推动需求升级”,属于过程导向型建设方式。
优势:
能快速构建大规模数据资产
为模型探索提供丰富素材
更适用于通用大模型、预训练模型等需要海量多样化数据的任务
建议方向
从实际成效来看,以需求为牵引的“场景驱动”模式更符合高质量数据集建设的核心目标与发展方向。因此,建议在数据集建设过程中优先采用场景驱动模式,并按照以下流程推进:
以上内容仅是整体流程的概览,实际上每一个环节都包含大量细节与潜在挑战。如果你对某一步感兴趣,或有具体问题想交流,欢迎在评论区留言讨论。
需要强调的是,高质量数据集的构建不仅需要扎实的理论基础,更要结合实际情况灵活调整,并持续投入精力不断打磨。