大数据+AI大模型助力统计局数据分析业务（参考方案）大数据平台简介一、目录CONTENT统计业务融合场景三、AI大模型介绍二、PART01大数据产品简介@2023数据方法论@2023数据实施三大关键措施@2023关键能力凸显数据价值@2023助力企业构建核心价值@2023产品的整体架构@2023大数据赋能政企行业@2023数据服务PART02AI大模型的特点@2023大模型的定义及特点大语言模型（LLM）•通常指的是深度学习中的大型神经网络，如GPT、BERT、ResNet等，它们都有许多层和大量的参数，使用深度学习技术和海量数据集来学习复杂的模型，并理解、总结、生成和预测新内容”。非线性表示能力特征学习多模态数据处理可迁移关联分析强化学习和预测@2023大模型在数据分析领域的优点可扩展性和适应性大模型性能先进，快速响应数据训练快，自动标注跨部门、多用户、多应用、多任务准确任高，随着训练数据增多而更准确自适应学习@2023大模型在数据分析领域的优点大模型和大数据之间是相辅相成、相互促进的关系•大数据指的是规模庞大、类型复杂、处理速度快的数据集合，通常包括结构化数据和非结构化数据。大数据具有广泛的应用场景，例如推荐系统、广告投放、客户关系管理等。在大数据的背景下，大模型可以通过对数据进行深度学习训练，从中提取出复杂的特征和规律，实现各种任务，例如图像识别、自然语言处理、机器翻译等。•大模型可以通过对大数据的训练，不断地优化和更新自己的参数，从而提高自身的准确性和泛化能力。同时，大数据可以提供更多的样本和场景，帮助大模型更好地学习数据分布和规律，从而提高对未知数据的预测能力。•大数据也可以为大模型提供更多的输入和反馈，从而使其更好地适应不同的场景和任务。例如，在自然语言处理任务中，大数据可以为模型提供更多的语料库和语言模型，从而提高模型的语言理解和生成能力。同时，大数据也可以为模型提供更多的用户反馈和交互数据，从而提高模型的个性化和智能化程度。PART03统计业务融合场景@2023宏观全域数据资产管理科科杰科科科杰杰数据建模人员规模化数据应用/分析第三方数据基础平台批流一体数据开发人员数据分析人员业务（运营、销售、市场）人员存算分离数据开发管理平台（KeenBDP）实时计算平台（KeenStream）数据同步系统（KeenDsync）数据质量管理（KeenDQM）数据标准管理（KeenDSM）数据指标管理（KeenIndex）数据标签管理（KeenTAG）数据资产目录（KeenAsset）数据服务平台（KeenDaaS）数据科学平台（KeenDSP）数技技据资源资产化数据资产服务化数据治理数据仓库数据资产目录数据集市数据服务目录EnterpriseApplicationsReportingBIPortalESBMobileWebAppDataServices统一WorkSpace云原生大数据技术工程&AI基础设施KeenDataLakehouse湖仓一体湖仓一体OracleCDHMPP云数仓全域数据资产建设与管理@2023数据集成治理系统建设@2023统计大数据库各业务分库及对应模型建设前期调研1.数据调研2.业务调研3.需求分析数据域划分面向业务，对业务过程或者维度进行抽象划分明确指标1.明确原子指标2.明确派生指标构建总线矩阵标准&规范定义指标体系，包括原子指标、修饰词、时间周期和派生指标。1.构建一致性逻辑维度及维度属性；2.构建一致性度量及指标（原子指标、派生指标）3.定义规范数据接入层把操作系统数据几乎无处理地存放数据同步、清洗、保持历史明细模型设计1.构建一致性维度模型（DIM）2.构建一致性事实模型（DWD）汇总模型设计1.构建公共汇总模型（MID）2.构建对象体系模型（ODM）实施研发1.指标构建2.模型实施3.代码研发运维部署1.任务调度2.构建统一数据服务数据质量1.数据测试2.质量监控面向需求设计构建应用数据模型（APP）业务部门参与调研、盘点和规划数据标准确立数据汇聚数据模型构建数据处理数据资产管理数据调研数据盘点数据规划1.明确业务过程所属的数据域2.明确业务过程和维度的关系KeenData产品核心功能数据标准化治理产品实施落地构建统一、规范、可共享的全域数据体系和各个子域模型，帮助企业建立完善的信息化解决方案，全面支撑公司业务发展，规范作业流程、提高工作效率,减少重复劳动，保障数据的准确性。@2023...
