高质量、多维度、大规模、鲜活交通数据是一切业务应用和智能研判的基础，但长期以来数据治理能力和效率存在两个难以逾越的痛点：一是，数据工程是一项数据源头多变、治理繁杂、耗费人工、质量不易保障的技术服务性工作，传统基于碎片化业务规则的数据治理方式在持续提升数据质量方面瓶颈明显，如何再借助数据特征对时序数据及多维度数据进行治理是一个值得探讨的突围方向;二是，在数据挖掘方面受限于项目业务专家，如何借助快速健壮的DeepSeek这样的业务专家，是一个新的发展思路。
数据智能治理
易华录数据治理团队积极引入DeepSeek深度优化大模型，助力数据治理智能化，极大地提升了数据治理效率;通过接入业务数据，注入行业知识，加速数据价值释放。
在数据治理方案上，大模型通过深度融合交管行业知识库，从源头治理角度对交管数据进行智能化治理。基于知识库中的行业标准和业务规则，大模型能够精准识别违法记录、车驾管数据等各类交管数据特征，智能判断适用的源头治理方案。通过构建完整的数据治理知识图谱，实现数据质量问题的自动诊断、治理方案的智能匹配(包括数据清洗、标准化、补全等)，以及治理效果的持续优化，确保交管数据在全生命周期中的准确性和可用性，为交通管理决策提供可靠的数据支撑。
在数据治理成果上，大模型通过深度分析交管数据特征，智能构建多维数据标签体系，自动生成千人千面人车路企个性画像。实时识别高风险对象(如多次违法车辆)，主动推送预警信息至执法终端。通过持续学习优化标签权重与风险评估算法，实现从数据治理到风险防控的闭环管理，提升交管智能化水平。
DeepSeek加持下的数据治理过程
传统的数据的集成、开发、治理、资产化和服务化等多个数据治理环节均依赖脚本和人工操作，效率低下且易出错。易华录通过DeepSeek大模型技术与数据治理工具深度结合，推出“数据智能治理、智能融合机制”，全面提升数据治理过程效率。
01
数据集成智能体：智能ETL配置引擎
在传统的数据ETL过程中，需要人工识别数据源与数据清洗方式，手动组合ETL组件，完成数据抽取过程。整个过程的规范性、一致性依赖线下的知识管理及人工抽检机制，管理流程复杂，时间成本较高。
使用数据集成智能体，简单输入数据源、抽取内容、目标库信息，可自动生成数据集成任务，完成组件抽取参数配置，显著缩短数据集成任务完成时间，提高ETL过程的稳定性、一致性。
02
数据开发智能体：自然语言脚本生成器
传统数据开发、数据挖掘依赖专业工程师编写脚本，效率低下;且受限于工程师的开发水平，与数据开发规范的完善程度，不同数据治理工程师编写的数据开发、挖掘脚本逻辑、结构、质量参差不齐，数据开发质量依赖开发管理规范、质量管理流程与人工复核。
数据开发智能体支持自然语言指令，例如工程师输入“从原始库中将新老设备过车数据，合并设备名称、设备经纬度、设备安装到字段，增加分区字段，建设过车数据标准库”，系统自动获取数据原始表、按提前录入的数据开发标准知识库，选择统一的数据清洗逻辑，大幅降低开发门槛，做到数据开发脚本的结构一致，提高输出内容的准确性。
03
数据治理智能体：动态任务调度专家
数据治理的一部分重复工作在于综合分析全局任务执行情况，识别低效任务链条，优化任务调度配置。需要治理团队持续监控历史任务执行情况，人工记录、筛查低效任务链条，配置任务执行频率与优先级。
数据治理智能体实现了任务执行全流程动态分析。通过智能算法动态分析全局任务历史执行消耗资源与时间，结合按知识库中各类任务的执行资源与时间理论消耗信息，自动识别低效任务链条，给出调度配置优化建议，确保核心任务高效流转。
04
数据资产智能体：数据全生命周期管理助手
传统的数据资产归类依赖于人工将治理后的成果数据按时配置元数据采集任务，手动核对治理成果表的名称、内容，将其分类归入数据资产目录，工作量大，重复性高。
数据资产智能体实现数据全生命周期自动化管理。系统自动扫描结果集数据，精准识别关键元数据属性，按要求的时间，智能匹配表与目录关系。通过智能识别、动态归档与全景溯源能力，显著提升数据资产可见性与治理效率，保障数据应用及时性与可靠性。
05
数据服务智能体：自动化API工厂
对于数据治理的结果数据，通常以接口方式对外部应用提供，编制数据接口的过程需选择接口的输入输出信息，编写数据输出脚本，对生成的接口进行调试。传统的人工过程流程长，效率低。
数据服务智能体能够根据简要的输入输出信息提示，自动选择原始表，生成接口开发语句，完成RESTful API接口的创建。按用户需求的接口类型，选择接口鉴权方式，还能提供接口自动调试管理功能，包括模拟请求、查看响应、验证数据准确性等。通过接口调试管理，可以确保生成的接口符合业务需求，提高数据服务的可靠性和可用性。
DeepSeek加持下的数据管理提升
随着DeepSeek等大模型技术的持续演进，其在数据治理领域的应用将更加深入和智能化。易
