一、企业数字化转型

在当今企业的数字化转型过程中，数据已经成为至关重要的资产。华为认识到，为了充分挖掘数据的价值并提高企业竞争力，必须建立一个完善的数据治理体系。

这个体系不仅需要解决当前企业面临的数据标准不统一、系统间数据无法共享等问题，还要通过持续改进机制提升数据质量。本文旨在帮助企业通过科学的数据管理方法，实现信息链和数据流的贯通，支持运营效率提升和真实经营结果呈现，从而推动智慧数据驱动下的有效增长。

二、数据治理框架

全面的数据治理框架，提升数据质量、确保数据的可信度和一致性，以及实现高效的数据共享。

框架包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。每个领域下细分具体的治理措施，如数据质量标准、数据安全等级定义、数据服务生命周期管理等。

序号	模块名称	描述
1	数据集成	完成数据入湖动作，多源异构数据汇聚。
2	数据标准	建立统一的数据语言，发布各数据层级的数据标准，进行数据源认证。
3	数据开发	提供分析、设计、实施、部署及维护一站式数据解决方案。
4	数据质量	保证数据满足使用要求，各业务部门对数据质量全权负责。
5	数据资产	构建企业级的元数据管理中心、建立数据资产目录等。
6	数据服务	统一数据服务设计和实现的规范，进行数据服务生命周期管理。
7	数据安全	依据数据安全等级定义进行数据安全定级，进行数据安全访问控制。
8	主数据	保证企业范围内重要业务实体数据的一致性。
9	管理中心	管理组织、流程和政策的建设，管理统一数据源、数据驾驶舱等。

通过这些措施，框架支持业务目标的实现，提升数据的准确性和可靠性，降低运营风险，提高业务服务满意度。管理中心负责组织、流程、政策、平台与工具的协调，确保数据治理体系的有效运作。

三、数据治理组织架构

• 数据治理领导组：负责制定数据治理的战略方向，解决争议与监督数据治理工作的绩效。

• 数据治理委员会：由数据治理负责人、数据治理专家和数据架构专家组成，负责统筹与指导整个企业的数据治理工作。

• 各领域数据治理工作组：在各领域数据范围内实施数据治理工作。

• 数据Owner（Data Owners）：领域数据治理工作的责任人。

• 数据代表（Data Representatives）：领域数据治理工作的专家带头人。

• 数据管家（Data Stewards）：领域数据治理工作的协助者。

• 数据专员（Data Specialists）：领域数据治理工作的专家团队。

• 数据架构师（Data Architects）：领域数据治理工作在IT层面的代表。

为了有效实施数据治理，华为采用了一种混合型组织模式，将专职的数据治理人员与熟悉业务流程和IT系统的现有人员相结合。在这个架构中，各个层级都有明确的角色和职责，从战略制定到具体执行，每一步都经过精心设计，以确保整个组织能够高效运作并实现预期目标。

四、数据治理度量评估体系

数据治理度量评估体系通过年度成熟度评估和季度评分卡，全面衡量企业数据治理水平。成熟度评估分为5级，从初始到卓越；评分卡则按5分制评分，关键维度包括数据质量、安全等，推动持续改进。

数据治理评分卡通过打分的方式，由数据治理组织和各业务IT部门共同对自身数据治理情况进行评估，评分卡每季度更新一次，作为推动数据治理工作的工具，帮助提升数据质量，增强数据治理能力。

五、华为数据治理解决

华为在发展中也遇到了如下的数据问题：

序号	数据问题描述
1	数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决
2	数据多源头，造成数据不一致，不可信
3	数据大量搬家造成IT重复投资
4	数据无定义造成难于理解、难于使用
5	各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策
6	数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大

之后，通过华为数据治理方法论，建立了完整的数据 治理体系，保证数据内容的质量，才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值，对外提高竞争力。

• 方法论

华为数据治理方法论是一套综合框架，旨在帮助企业有效管理数据资产，提升数据质量，支持数字化转型。该方法论包括数据治理框架、组织架构和度量评估体系，覆盖数据集成、数据标准、数据开发等多个模块域。通过明确数据Owner、统一数据语言、提升数据质量、管理和服务数据资产，华为实现了数据的“清洁”，支撑了运营效率提升和经营结果的真实呈现。

• 新冠疫情数据治理思考实践

在数据治理架构中的应用：

• 数据集成：

构建开放通用的数据采集接口，提高数据采集效率，确保疫情相关数据能够快速、准确地被收集和整合。

• 数据标准：

统一数据标准，使得不同来源和格式的数据能够轻松融合，为疫情分析和决策提供一致的数据基础。

• 数据质量：

确保疫情数据的准确性、一致性、完整性、及时性、唯一性、有效性，为疫情分析和决策提供高质量的数据支持。

• 数据资产

建立疫情相关数据的元数据管理，构建数据资产目录，实现数据血缘和数据全景可视，便于追踪和管理疫情数据。

• 数据服务

通过统一数据服务设计和生命周期管理，减少数据调用和集成的开发成本，提高疫情数据服务的效率。

• 数据安全

对疫情数据进行安全定级，实施必要的数据安全访问控制，保护隐私数据，构建可信数据。

• 主数据管理

确保关键疫情数据（如病例数、疫苗接种情况等）在企业范围内的一致性。

在之后新冠疫情数据治理通过年度成熟度评估和季度评分卡持续监测治理效果。实践上，建立“健康码”等小程序提升数据共享，统一跨部门数据标准，实现疫情数据实时监控和管理。这有助于快速响应疫情，合理调配医疗资源，降低行政成本，提升数据服务价值。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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