54页PPT | 基于DeepSeek的数据治理方案(附下载)
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本方案针对数据治理面临的质量与准确性不足、安全与隐私保护难、技术整合更新慢等挑战，引入DeepSeek大模型技术，重构数据治理全流程。方案梳理了从机器学习、深度学习到大语言模型的技术演进脉络，阐明DeepSeek-V3（671B参数MoE架构）和DeepSeek-R1的核心能力及其在词法句法分析、信息抽取、分类聚类、受控文本生成、理解问答、代码生成等领域的突出表现。方案将DeepSeek赋能数据治理的四个阶段：数据规划阶段，支持数据标准、质量、安全管理和文档生成；数据采集阶段，实现数据清洗标准化、元数据管理、血缘分析及脱敏加密；数据存储阶段，优化向量数据库与自动化运维；数据应用阶段，支撑数据分析、洞察生成及自然语言查询。通过检索增强生成（RAG）解决信息时效性问题，通过函数调用实现与外部工具协同。典型应用场景包括：利用DeepSeek进行数据清洗与标准化，自动识别命名实体、词性标注、实体匿名化；提取关键词与实体关系，构建知识图谱；进行文本分类与情感分析；实现数据到文本的受控生成；支持自然语言生成SQL及数据库管理。方案建议企业建立完善的数据治理体系，加强人才培养，深入了解业务需求，定期复盘持续优化，以应对大模型时代数据治理的新要求。
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