大模型時代的數據管理探討了數據要素時代數據管理面臨的挑戰與大模型帶來的機遇。隨著數字經濟發展，數據成為關鍵生產要素，但傳統數據管理方式難以滿足需求。大模型為數據管理帶來新契機，雖仍面臨挑戰，但有望推動數據要素價值變現，實現智能化數據管理。

1. 數據要素時代的數據管理挑戰

數據成為關鍵生產要素：數據與土地、勞動力、資本、技術并列成為五大生產要素，對其他要素配置作用顯著，數據價值變現需求迫切，但當前數據科學理論與方法難以支撐，數據價值仍缺乏高效激活手段。

數據管理面臨諸多難題：數據整合困難，數據科學家大量時間耗費于此；數據治理體系遠未形成，存在數據壁壘、法律法規滯后等問題；大數據的統計學、計算和數據挖掘方法基礎需重建。

系統和數據日益復雜：現代社會成為人、機、物多元融合的復雜系統，工業系統眾多，數據繁雜，數據內涵發生變化，數據科學面臨新環境與使命，數據要素具有持續流動、多方主體、開放生態、動態增值等特征，對數據處理技術、權屬界定、管理標準和分析方法提出新要求。

2. 大模型時代的智能數據管理機遇與挑戰

大模型為數據管理帶來新機遇

強大的知識編碼與認知能力：大模型是海量參數化知識容器，編碼大量通用知識，具備語言理解、邏輯推理等能力，模擬人腦思維，成為自治智能體的大腦，可實現復雜環境自適應，具備全面認知數據能力，包括理解結構化數據和一定的schema理解能力，為自動化數據治理和管理提供可能。

實現端到端價值變現與自動化操控：大模型提供端到端大數據價值變現道路，其Agent可實現自動化數據操控，解放數據運維工作，在數據分析任務中表現出色。

大模型驅動數據管理仍面臨挑戰

決策應用局限性：大模型難以勝任千行百業的嚴肅決策應用，存在幻覺現象、缺乏領域忠實度、領域知識匱乏、解題能力有限、難以編輯控制、理解解釋困難、評測體系不完善、智能體難以適配場景、成本較高等問題。

理解私域數據和復雜schema困難：通用大模型難以理解私域數據的專業性和私有性，在理解復雜schema方面存在顯著不足，需針對專業領域優化。

3. 大模型驅動數據管理實踐進展

刷新數據語義認識與擺脫查詢語義假設：大模型改變對數據語義的認識，擺脫數據庫封閉世界假設，遵循開放世界假設。

實現異構多模態數據價值變現與協同管理：異構、異質、不同模態數據可通過模型學習形成基礎模型，關鍵在于數據對齊；大模型Agent可協同異質數據管理，增強系統適應性和靈活性。

助力數據庫系統運維、治理與自然語言交互

智能化運維故障檢索：大模型為數據庫系統專業化運維故障檢索提供價值變現途徑，如解決Oceanbase連接數上限和OpenGauss CPU使用率高的問題。

自動化數據治理：數據錯誤類型多樣，大模型可提升數據質量，實現規范化，如GeoFormer框架清洗和規范化地址文本數據，基于大模型實現屬性值規范化，糾正錯誤或補充缺失詞組。

自然語言交互：大模型可將自然語言轉換為數據庫查詢語言（如SQL、SPARQL、Cypher等），GPT - 4在數據分析任務中表現接近人類分析師，能縮短分析時間、降低成本。

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