AI落地前置工作（一）：数据治理

1.1 公司AI落地现况痛点

当前多数公司AI项目存在试点易、规模化难的困境，核心根源并非算法和模型本领不足，而是底层资料底座缺失。各业界普遍存在资料孤岛严重、资料准则混乱、资料质量参差不齐、资料资产无法复用、原始资料无法直接建模五大痛点，直接导致AI模型训练偏差、资料拆解失真、业务决策失效，严重制约AI商业化、情境化落地。

1.2 核心认知：AI落地，资料先行

机器智能落地的核心推演是“资料驱动建模、模型反哺业务”，高质量、准则化、可建模的算据是AI落地的前置核心条件。脱离资料治理的AI落地，只是无效的技艺堆砌和资源浪费。

1.3 课程核心架构：六步闭环资料治理模型

围绕公司全业务链路，构筑梳、汇、存、算、优、名全闭环治理架构，联动特征工程达成资料价值深度提纯，形成「基础治理+高阶加工」的完整算据服务本领，打通从“零散原始资料”到“AI可用优质算据”的全链路转化，适配全业界AI落地诉求。

1.4 治理核心价值和落地结晶

彻底破解公司各类资料核心问题，达成业务资料“底数清、通路通、存储稳、指准则、质量优、准则一、可建模、可复用”，为公司降本、增效、提质、风控以及AI规模化落地筑牢核心资料底座。

模块一、梳：面向对象，周全梳理——治理前置，摸清资料家底

1.1 核心定位

资料治理源头基础，打破传统按照系统划分资料的局限，以公司业务对象为核心全域盘查资料，杜绝资料盲区、遗漏、冗余和闲置问题。

1.2 核心落地内容精讲

全业界通用核心业务对象拆解：锁住用户、货品、订单、渠道、供给链、财务、人力、资产、营销、服务十大通用核心业务对象，运行层面，逐一拆解各对象关联的全量资料资源，适配互联网、零售、服务、科技、传统公司等等全情境。

全维度资料源全覆盖：盘查业务系统资料、用户行为资料、交易流水资料、买方服务资料、供给链协同资料、财务核算资料、人工台账资料、第三方对接资料等等内外部所有资料源。

资料全属性梳理：逐一明晰各资料的产生情境、采集频次、核心字段、业务含义、归属部门、运用情境、资料统计口径、更新规则。

梳理结晶输出：准则化《公司全域资料资源清单》《全域资料源地图》，精准区分可用资料、缺失资料、无效资料、闲置资料。

1.3 模块核心价值

达成公司全域资料“底数清、来路明、用途准”，为后续资料汇聚、加工、提质、AI建模提供精准依据，从源头规避资料混乱、资料滥用、资料遗漏等等问题。

模块二、汇：全量汇聚，时效更新——打通孤岛，统一资料入口

2.1 核心定位

基于资料梳理结晶，打破各业务系统资料壁垒，达成多源异构资料统一汇聚、分级时效更新，构筑公司一体化资料资源池。

2.2 核心落地内容精讲

破除系统资料壁垒：打通CRM买方系统、ERP资源系统、OA办公系统，进销存系统、营销推广系统、客服工单系统、财务系统等等独立系统的资料隔阂，达成跨系统、跨部门资料互通。

多源异构资料全量汇聚：完成结构化业务资料、时序行为资料、非结构化日志资料、纸质台账电子化资料、第三方携手资料的统一归集，达成全域资料集中管控、统一调度。

分级时效更新制度搭建：针对用户行为、实时交易、流量资料、服务工单等等高频动态资料，配置秒级/分钟级实时更新打法；针对买方档案、货品资讯、财务报表、人员资讯等等静态/准静态资料，设置日度/月度/批次更新规则，保障资料和业务营运实时同步。

2.3 模块核心价值

彻底消除公司资料孤岛，破解业务取数难、资料滞后、多源资料无法联动拆解、跨部门资料不通等等痛点，为资料加工计算、业务拆解、AI建模提供完整、实时、有效的资料源。

模块三、存：分层导向，双态存储——高效调用，具体来看，安全可控

3.1 核心定位

适配公司海量资料存储特性，借助「物理+推演」双态存储、分层分类管控，平衡存储成本、调用效率、资料安全和合规性，适配全业界资料存储诉求。

3.2 核心落地内容精讲

物理分层存储落地：按照热、温、冷资料分层管控，高频调用的实时业务资料、用户行为资料、动态交易资料等等热资料采用高速存储，保障秒级调取；月度、季度业务统计等等温资料采用常规存储；历史归档、过期台账、废弃业务资料等等冷资料采用低成本归档存储，达成性能和成本最 优平衡。

推演统一归集落地：不改动原始物理资料位置，借助资料目录搭建、推演关联配置、业务主题域划分，将用户、营销、交易、财务、供给链、人力、风控等等资料分类归拢，形成推演统一的公司资料资产视图。

3.3 模块核心价值

破解公司资料量大、调取慢、存储混乱、归档无序、资产模糊等等问题，达成资料“物理可控、推演贯通、按照需秒取”，大幅拉升资料拆解、业务研判、AI建模，指标计算的整体效率。

模块四、算：业务导向，指标计算——资料转指标，原始转价值

4.1 核心定位

立足公司通用核心业务标的，完成原始资料的准则化加工和衍生计算，达成从“零散原始明细资料”到“业务可用量化指标”的价值转化，支撑基础业务决策和AI模型输入。

4.2 核心落地内容精讲

四大核心标的指标架构搭建：围绕增收、降本、增效、风控，搭建全业界通用准则化指标架构，涵盖用户、营销、交易、财务、营运，风控六大类核心指标。

核心指标明细拆解：用户类（用户活跃度、留存率、转化率、离职率）、营销类（曝光量、点击率，获客成本、推广转化率）、交易类（订单量，成交额、复购率、客单价）、营运类（业务办结率、服务满意度，流程效率）、财务类（营收成本率、投入产出比）、风控类（隐患发生率、异常率、合规率）。

多维度指标计算办法：基于原始明细资料，借助公式准则化计算、多维度聚合统计、跨业务联动计算，时序趋势统计，输出可直接用于报表展示、业务考核、经营拆解、AI建模的准则化指标资料。

4.3 模块核心价值

将零散、无规律、无统一口径的原始资料转化为业务可读懂、可拆解、可考核、可建模的量化指标，完成资料从“原始素材”到“可用资料”的初步升级，夯实公司资料化，智能化决策基础。

模块五，优：核准补缺，去重扩全——提质纠偏，资料可信

5.1 核心定位

资料质量核心管控环节，针对已梳理、汇聚、计算的全量资料和指标，全方位整改精进，破解公司资料普遍存在的错、漏、重、乱、偏、滞后等等核心质量问题。

5.2 核心落地内容精讲

资料核准纠偏：对标业务实际营运情况、官方统计准则、人工台账记录，校验资料真实性和准确性，修正异常偏差、时序漂移、推演矛盾、口径错误等等问题资料。

资料缺失补齐：针对系统采集盲区、人工漏录、系统断点、资料同步异常导致的资料缺失，借助同源资料补全、业务推演插值、批次关联补录、跨系统联动补齐等等方式完善资料维度。

重复资料清洗：批量清理多系统同步产生的重复资料、重复字段、冗余台账、重复用户/订单档案，保障资料唯 一性。

资料维度扩全：结合业务情境拓展缺失资料维度，完善业务关联参数、情境参数、环境参数、附属属性资料，达成全域资料完整、周全、可深挖。

5.3 模块核心价值

彻底清除脏资料、无效资料、冗余资料，达成公司业务资料真实、准确、完整、唯 一，筑牢可信资料底座，从源头规避资料拆解失真、AI模型训练偏差、经营决策失误、风控失效等等核心隐患。

模块六、名：规则编码，科学命名——准则统一，资产复用

6.1 核心定位

资料准则化、资产化收尾核心环节，统一公司全域资料命名和编码规则，达成资料可识别、可检索、可流通、可复用，可溯源。

6.2 核心落地内容精讲

全维度准则架构搭建：拟定公司通用资料字典、统一命名规范、全域编码架构，覆盖资料表、资料字段、业务指标、特征资料、资料目录、资料资产、资料标签全维度。

科学命名编码推演：遵循「业务域+业务对象+资料维度+资料属性」核心推演准则化命名，对用户、货品、订单、渠道、指标、资料标签、资产目录开展统一编码，杜绝一物多名、一名多义、命名随意、编码混乱等等问题。

准则化规则固化落地：形成公司通用的资料准则化管控规范，明晰落地要求、维护责任、更新制度、审核准则，达成长期落地、持续迭代执行。

6.3 模块核心价值

达成公司全域资料准则化、规范化、架构化，大幅降低资料领会、对接、调用、交流成本，为后续特征工程、AI算据服务、跨部门资料共享、资料资产沉淀复用提供核心准则化支撑。

8.1 基础资料治理和公司AI落地的关联推演

拆解六步治理结晶怎样为智能推荐、用户画像、隐患识别、智能预测、业务精进、智能决策等等通用AI情境提供合规，可信、可建模的优质算据支撑。

8.2 联动特征工程，达成资料价值深度提纯

解说基于准则化治理后的高质量基础资料，开展高阶特征提取、特征筛选、特征转化、特征组合的核心办法，完成从“基础业务资料”到“AI建模专用特征算据”的价值升级。

8.3 构筑“基础治理+高阶加工”完整算据服务架构

架构化梳理全流程算据服务本领，形成可复用、可迭代、可规模化的AI资料支撑架构，支撑公司精细化资料决策和AI常态化、规模化落地。

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