2025-01-09-复旦大学-大模型时代的数据管理_37页_18mb

数据要素市场化背景与发展

• 政策推动：自2017年起，数据被列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五生产要素，中央文件强调数据要素市场化的关键作用。2023年发布的“数据二十条”进一步明确了数据产权、流通、收益分配等制度，构建起数据要素的基础性框架。
• 数据特征：数据具有动态增值性、开放生态、承载多主体收益的特点，其流动性和流动性对产业供需和资源配置具有重要影响。

传统数据治理问题

• 数据要素具有开放性与动态性，但当前面临数据采集、管理、分析和应用环节的技术短板；
• 数据汇流难、质量控制不足、标准化程度低；
• 符号化记录易失真，需重构统计基础与计算方法。

大模型赋能数据价值变现

• 多模态数据处理、语义理解、SQL生成等任务中表现优异；
• 数字经济背景下，数据科学面临理论与技术更新，大模型为复杂决策提供支持；
• 数据应用领域包括：查询生成、自动治理、归一化解析等，效率提升显著。

实现路径

• 大模型通过GeoFormer等工具实现地址文本规范化；
• SQL/NL2SQL转换、属性识别等功能得益于大模型能力；
• 自动生成统计图表、分析结论及文本解读，显著提升效率并降低成本。

软硬件适配

• 多模态集成、高速处理、协同机制是实现数据价值的前提。
• 需针对专业数据库、私域数据特点进行模型适配，从而突破封闭世界假设（CWA）的弊端。

小结
数据要素的市场配置潜力与大模型的技术赋能使其成为新一代数字经济发展的核心驱动力，应对未来挑战的关键核心在于优化处理流程、构建自动化治理体系及提升数据流通效能。