引言
在数字化浪潮的推动下，数据已成为驱动现代企业创新与增长的核心生产要素。随着数据积累的爆炸式增长，企业对数据价值的深度挖掘需求日益迫切，从传统的数据分析和可视化，正迈向更高级的预测、推理与自动化决策阶段。在此背景下，以大语言模型(Large Language Models，LLM)为代表的生成式人工智能技术展现出前所未有的潜力，其强大的自然语言理解与生成能力，有望革新企业内部信息交互模式，将数据洞察转化为更直观、更智能的业务赋能［1-2］。然而，当企业尝试将LLM应用于领域场景以期释放数据深层价值时，数据隐私问题成为了模型应用的核心挑战之一［3］。企业内部最具价值的领域数据，往往蕴含着高度敏感的个人身份信息或商业机密。未经充分脱敏的原始数据，不仅难以直接用于大模型训练或推理，更可能引发严重的法律风险与声誉危机，使得数据资产在合规压力下处于“可用而不可见”的状态。鉴于上述挑战，本研究的根本动机在于探寻一条在严格遵循数据隐私合规前提下，能够高效、规模化地释放企业领域数据深层价值的工程化路径。为弥合“数据可用不可见”所带来的鸿沟，本文创新性地提出基于数据元件的领域数据治理方案。数据元件是一种经过精心设计、从原始敏感数据中提取的、业务导向且隐私安全的标准化信息单元。它作为一种新型的中间数据资产，旨在解决数据的“不可见”问题。作为隐私屏障，数据元件通过对原始数据进行抽象化、特征化转换，实现了数据的匿名化与去隐私化。这使得数据在不暴露个体隐私或商业机密的前提下，仍能保留核心的业务洞察，实现数据资产的“安全可见”。本研究的重点在于构建一套以数据元件为核心的领域数据治理工程化体系，旨在通过标准化、自动化的方式，实现从原始数据到高质量、隐私安全的“数据元件”的转化、管理与应用，并特别关注其如何赋能大语言模型，构建新一代的企业智能应用。
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作者信息：
陆志鹏
(中国电子数据产业集团，广东深圳518057)
