“文生数”改变了大数据的开发模式 ——来自资深IT工程师的心声
作为一个从业超过20年的大数据平台研发负责人，我管理的企业级海量大数据平台历经十多年的持续建设，数据仓库沉淀了几十万数据表，每日数据作业任务数超过60万个，支撑了万余个指标及千余张报表的数据服务。为了确保该平台的运行，我们投入大量的数据开发工程师和运维工程师。经统计，我们的大数据工程师每日要敲击上万次键盘和鼠标，机械性的工作已经不堪重负，但大数据相关的开发需求仍然在呈指数级的速度增长。
我完整的经历了以“代码开发”为主的大数据平台1.0时代，以及以“低代码配置化”为主的大数据平台2.0时代。在智能化新时代汹涌而来的今天，不禁重新审视我们的大数据体系：
我们应用了近30年的基于经验的数仓分层体系能否适应智能时代？
传统的基于IT视角的数据呈现与信息获取方式还能满足智能时代的需求吗？
以代码、映射、调度、流程配置为主的数据管理模式是否足够高效？
大数据集群人工经验+监控预警+事后修复的运维模式，是否能适应当前海量大数据应用？
直到人工智能技术的快速发展和大规模应用，对大数据平台进行智能化升级，智能大数据平台能够全面实现数据的自动采集、智能建模、智能分层、依需自动生成数据图谱，并对外提供智能数据服务，我明白基于人工智能的大数据平台3.0时代到来了！
大数据+人工智能让我从开发、应用、运维、管理四个方面感受到数智化的魅力：
一、在大数据开发方面的各个环节，它显著提升我和我的团队的工作效率
在
数据采集
环节，传统的开发模式采集一份数据，总代码数167行、其中模版化87行、点击配置操作68次、开发周期3天。采用智能采集后，可以实现零代码开发，优化后为点击配置操作23次，开发周期1天，工作效率实现66%的提升。
在
数据建模环节，传统建模方式需要大量的梳理工作以及重复性配置操作，通过智能大数据平台建模，将传统利用ETL工具重复性、模板化的建模工作实现智能化，将我的建模效率从平均耗时2.6小时提升为1.1小时，效率提升57%。
在
数据加工环节，传统的数据开发中，需求业务分析、技术口径定义以及脚本开发修改主要依赖人工。智能大数据平台则在业务需求分析，技术口径定义上协助人工分析判断提高45%工作效率，释放人力更专注于业务创新。智能化创建数据开发模板，提高67%以上工作效率，缩短建设周期，减少人力的重复配置操作。
在数据分层环节，基于AI能力，进行智能场景分层判断，匹配专家知识，以数据接口和结果表为基础，识别数据的结构特征，根据实际需求进行调整，通过迭代逐步完善分层逻辑，输出数据分层方案。通过智能分层，工作效率较过去提升56%，数据存储下降54%。
二、在数据应用方面，我也体会到了智能给我带来的便捷工作效率提升了80%，将节省的时间和精力用于业务思考。
经营分析：改变了现有菜单式点选选择数据的模式，根据用户的职位、角色和权限智能聚合生成用户感兴趣的数据，并通过多种形式展现。通过自然语言的模式与用户多轮对话刷新数据和展示模式，实现层层递进的深入分析。
营销系统：借助AI大数据能力，基于业务经验总结，从客群洞察、策略推荐、智能反馈等方面注入智能能力，将数据转化为生产力，赋能数字化智能营销，运营效率可提升83%。
业务受理：提供专业的话术模板和领先的FAQ语义算法能力，快速定位并解决我的业务问题，改变功能罗列式的受理模式，根据用户特征和需求应用实现智能精准服务。
客户服务：利用行业数据及多年积累的客服知识库，训练行业大语言模型，结合智能客服管理平台灵活配置客服机器人，让“客服”更懂意图，服务更有温度。
三、在大数据运维方面，我通过智能运维建立智能化运维知识图谱及智能分析主动运维，面向通用运维场景提供智能化异常洞察和自我决策自愈等能力，辅助我快速精准的处理频发的、日常的生产隐患。对故障进行质量监测、数据生产及平台监控、根因诊断、故障自愈、方案推荐等，减少63%的运维工作量，降低系统运维压力，使我有更多的时间处理疑难杂症。
四、在数据管理方面，
我可以利用大模型对海量的数据、文本、图片、视频、音频等进行数据标注管理、数据资产管理、数据服务管理、数据安全管理，相同工作时间内可提升74%的工作量。
在流程配置环节，
为我开展数据管理工作提供规范化的流程配置指导，简化、规范日常的数据流程配置工作，提高工作效率，减少无效与冗余工作。我进行流程配置平均耗时8小时，通过幕僚智数实现平均耗时4.3小时，效率提升46%。
在数据图谱上，
传统血缘体系存在血缘识别率低，质量差、血缘链路属性展现不健全，实用性差等问题。智能大数据平台通过强化血缘提取工具、解析工具，将血缘、质量、监控、数据加工等能力整合，构建“智能、完整、多维、易用”的可视化血缘体系，能够节省80%以上的人工成本。
在数据服务环节，传统数据服务模式下，我的工作手工操作步骤多，多次填写、提交信息，过程复杂。现在利用智能大数据平台生成服务发布、配置数据、智能推荐、服务订阅，人工操作从至少71次提升为只需10次，为我减少86%工作量，提升服务效率。
通过几个月的使用情况来看，智能大数据平台与传统数据平台相比具备“基于大模型驱动”、“面向用户的无边界感操作”及“仅需要通过业务语言输入”三大变革，整体上可大幅缩减数据开发人员60%的工作量投入、减少50%的代码工作及50%的配置化工作，减少40%以上存储空间，大幅的降低了我的团队重复和机械性重复工作，把我从繁重的日常事务性工作中解脱出来，能有足够的时间思考和规划未来的发展方向，使我真正体会到了大数据+人工智能对传统大数据行业颠覆性的意义。
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