各业务方由于业务不同、数据关注维度也不同，如设计按专业、采购按类别、施工按区域、运行按系统，多维度的数据需求增加了数据治理的难度。

跨业务/组织统一数据标准（含编码）制定难、执行更难，涉及跨专业/业务/组织/法人多方统一协调与配合，组织实施者往往“心力交瘁”。

数据治理涉及大量结构化/非结构化数据，加之数据质量参差不齐，异构数据处理困难，往往需要大量的人工方式处理。

数据治理工作繁琐僵化、质量要求高，基层人力投入巨大、持续，频繁的跨组织协调与决策也使得管理层倾注极大精力与资源。

通过OCR、多模态AI模型等综合手段，实现异构数据（特别是复杂非结构化数据）的自动识别，为“AI+数据治理”奠定数据源头基础。

通过AI分类模型与主数据标准的融合，实现异构数据全过程自动化的数据分类、数据关联与按需聚合。

从PDF/Word/JPG等非结构化文档中，按需自动抽取结构化数据并实现自动填报，实现非结构化数据的结构化。

通过跨系统、跨文档数据的自动识别与检查，自动复核数据的一致性，解决数据治理中的数据一致性质量问题。

通过数据与AI的融合，实现基于数据的智能问答、智能推送、智能BI，提升数据应用的便捷性与智能化水平。

针对PDF/JPG等格式的非结构化复杂文档，通过“OCR+多模态AI”的方式，提升数据识别的精度，并同时满足复杂非结构化数据（表格、上下角标等）的精确识别。

数据分类聚合是数据治理与集成应用最核心、最普适性的需求，以异构数据全过程自动化的数据分类、关联、聚合、集成为目标，包括数据标准、自动分类（分数）、按需聚合（聚数）。

针对各业务方对数据需求各异的现实需求，支持多维度（产品、空间、专业、管理、活动等）的数据分类标准创建与维护，灵活满足不同类型业务差异化的数据分类与聚合需求。

实现全过程自动化的异构数据处理、模型自动处理、文本内容提炼、数据多维分类。通过采用基于语义理解的分类方式，规避了僵化分类、匹配的不足，更显著降低对数据源的质量依赖。

实现多维度、柔性可扩展式的数据按需自动聚合，灵活满足不同类型业务的数据聚合需求。此外，可根据用户自定义需求，实现跨维度数据按需聚合，如提取“M厂房（空间）循环泵（实体）制造（阶段）质量缺陷（管理）”的数据。

数据抽取填报通过AI实现从异构文件中（如非结构化文本）自动抽取关键数据，解决数据治理中非结构化数据结构化问题，包括数据抽取（抽数）、自动填报（填数）。

实现从海量文档、表单等中，按需自动抽取关键数据信息，如基于设计说明书、技术规格书、制造工艺文件等抽取设备属性等结构化信息。

基于数据抽取结果，按照规定的表单结构（如设备属性信息表），实现数据的自动填报，形成结构化数据表单。

基于“多源核对”的原则，自动识别不同数据源数据的一致性，提升数据质量。例如，系统自动对比核对某设备设计说明书、技术规格书、制造工艺文件、设备属性参数表中关键设备参数的一致性，并标识出不一致之处。

结合AI检索增强生成（RAG）、智能问答、BI等技术，将大量非结构化/结构化数据转化为AI智能，为用户提供智能问数、数据溯源、智能BI等应用服务，提升数据使用效率与用户体验，实现数据知识化、知识智能化。

基于RAG、语义搜索，实现用户基于特定数据库/文件库的交互式智能问答与搜索，系统同时向用户推荐与用户问题最相关的数据库原文，实现数据溯源。

基于“AI+BI”的数据图表按需生成。不同于传统固定格式图表输出，以数据为基础，结合AI及BI技术，实现用户需求自动化生成数据图表，辅助决策、管理与分析评价。

如何确保企业级数据治理中AI输出的准确性、严谨性、可追溯性，同时消除“模型幻觉”，是“AI+数据治理”实现企业落地应用的首要挑战。

AI数据分类聚合过程中，由于企业数据治理往往涉及数以千计、万计的分类标签，且相关数据标签多为特定专业领域的专业术语等，为AI专业级知识的理解、海量标签分类的复杂性与准确性带来挑战。

严格管理个人权限与数据隐私，确保AI平台可根据用户权限进行“可控”输出，避免信息泄密，是企业数据应用的基础性需求。