数据治理新范式｜用友数据治理多Agents协作平台发布

yonyou

在企业数智化转型的浪潮中，数据治理一直是横亘在众多企业面前的“拦路虎”。这项工作高度依赖专业知识与人力投入，需要对企业业务流程进行全面梳理、构建数据模型、设计数据标准与质量规则，并与现有众多应用的物理模型关联，最后还需要进行全面的数据清洗，并在应用系统和数据湖中落标。这一过程呈现出高知识壁垒、高投入、难运营的“两高一难”特征，导致大量企业受限于此，数据治理工作举步维艰，成为了释放数据价值的最大绊脚石。

近日，用友正式发布了数据治理多Agents协作平台，旨在通过AI技术彻底颠覆传统数据治理模式。该平台由数十个专业Agents组成的智能联合体构成，能够替代90%的人工数据治理工作，将这项知识密集型任务转化为高效、可控的自动化工程。

模型规范是数据治理核心内容

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破解“三高”困局

从人力密集到智能驱动

传统数据治理模式下，企业需要投入大量专业人员，从业务梳理、模型构建到规则设计，每一步都离不开人工干预。这种模式不仅成本高昂、周期漫长，而且随着业务变化，治理成果难以持续运营，最终导致“治理一次，沉睡多年”的尴尬局面。

用友数据治理多Agents协作平台的核心创新，在于将AI深度融入数据治理的全生命周期。其工作原理是充分利用企业已有的信息和数据，自动进行模型萃取与变更，同时在关键节点引入人工审核与控制，将海量、复杂的治理任务进行工程化拆解。这种“AI为主、人工为辅”的模式，既保证了模型的准确性与可用性，又极大地解放了人力，让数据治理从“不可能完成的任务”变为“可持续运营的日常工作”。

基于AI的企业元数据（模型）萃取、管理、运营平台

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数十个Agents协同

构建全员参与的智能治理平台

该平台并非单一的AI工具，而是一个由数十个专业Agents组成的协同工作集群。每个Agent都专注于数据治理的特定环节，如原始素材收集、业务场景萃取、业务动作萃取，元数据采集、逻辑模型自动构建、质量规则设计、数据清洗、变更影响分析等。它们通过对企业已有非结构化数据、访谈数据、现有模型的深度萃取与整合，实现了从数据到知识的深度转化。

更具革命性的是，用友将数据治理平台打造成了一个全员应用平台。企业内的技术人员、建模人员、业务人员都可以参与其中。平台将核心的知识能力、建模能力交给AI Agents，而将判断、协作能力开放给所有用户。业务人员可以通过自然语言提出需求，技术人员可以监控模型运行，所有人都能在统一的平台上贡献智慧，实现了数据治理的脑力劳动替代和全员协同。

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在线运营与自动感知

让数据治理“活”起来

与传统数据治理项目“一劳永逸”的思维不同，用友数据治理多Agents协作平台支持在线的模型运营。它能够自动感知企业业务与数据的变化，动态调整数据模型与治理规则，确保数据资产始终与业务发展保持同步。这种“活”的治理能力，彻底解决了传统模式下治理成果与业务脱节、难以持续更新的痛点。

同时，平台具备强大的自我学习与进化能力。每一次业务变更，员工的日常工作报告文档都成为Agent学习的素材，使其对企业的理解越来越深刻，治理效率与准确性也随之不断提升。

开启企业数据治理的新纪元

用友数据治理多Agents协作平台的发布，标志着企业数据治理正式迈入了“AI原生”的新纪元。它不仅是对传统模式的颠覆，更是对企业数智化转型的深刻赋能。通过将90%的人工工作自动化，用友让数据治理从“高不可攀”变为“触手可及”，帮助企业真正打破数据孤岛，释放数据价值，为构建智能、敏捷的现代化企业奠定坚实基础。

(用友网络 动态宝)