大模型时代的数据管理.pdf
这份文档主要探讨了在大模型时代下，如何进行智能数据管理。文档首先指出，随着数字经济的发展，数据要素在生产中的地位日益重要，但数据要素的开放性和动态性给传统数据科学的理论与技术带来了新的挑战。数据作为生产要素，其价值变现的需求迫切，但当前的数据科学理论与方法难以有效支撑。
文档分析了数据对其他生产要素的配置作用，指出数据能够盘活土地、优化劳动配置、优化资本投资和促进技术升级。然而，世界日益复杂，系统和数据也日益复杂，使得数据价值变现面临困难。数字经济时代的数据内涵发生了变化，数据不再是简单的符号化记录，而是成为生产要素、产品和资产。数据的特点也从静态变得流动、开放、多方主体和动态增值。
文档进一步指出，大模型是海量参数化的知识容器，具备了人类认知能力，并日益成为自治智能体的大脑，能够全面认知数据。大模型对于结构化数据具有理解能力，并具备了自主操控数据的能力，为价值变现提供了一种端到端的实现方式。
虽然大模型驱动数据要素价值变现有巨大潜力，但仍存在挑战，如幻觉现象、领域知识匮乏、解题能力有限等。通用大模型难以理解私域数据和复杂 schema。
文档最后介绍了大模型驱动数据管理实践的案例，包括：大模型刷新对于数据语义的认识、摆脱数据查询的语义假设、实现异构多模态数据的统一价值变现、大模型Agent协同异质数据管理、大模型实现智能化的数据库系统“运检维优”，以及大模型实现自动化数据治理和规范化，通过以上手段，大模型最终可以实现智能化数据分析。总的来说，数据要素流动性增长需要智能化的数据管理手段，而大模型正成为智能化数据管理的重要引擎。
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