《電子技術應用》
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基于数据元件的领域数据治理工程化路径研究
网络安全与数据治理
陆志鹏
中国电子数据产业集团
摘要： 在数字化转型浪潮下，企业应用大语言模型挖掘数据价值的需求日益增长。然而，领域数据中普遍存在的隐私问题严重制约了模型的直接应用。为解决此难题，提出一条基于数据元件的领域数据治理工程化路径。数据元件是一种通过抽象化、特征化转换实现数据去隐私化的中间数据资产。围绕数据元件，提出了一条将原始数据加工为面向大语言模型应用的高质量数据集与知识库的数据治理路径。通过在财务领域的实例验证，证明了该路径在安全释放数据价值、赋能企业智能化转型方面的有效性与实用价值。
中圖分類號：G203；TP391文獻標志碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2026.01.007
中文引用格式：陸志鵬. 基于數據元件的領域數據治理工程化路徑研究［J］.網絡安全與數據治理，2026，45（1）：42-47.
英文引用格式：Lu Zhipeng. Research on the engineering path of domain data governance based on data components［J］.Cyber Security and Data Governance，2026，45（1）：42-47.
Research on the engineering path of domain data governance based on data components
Lu Zhipeng
China Electronics Data Corporation
Abstract： The ongoing digital transformation is fueling enterprise demand to unlock data value with large language models. Yet, this ambition is significantly constrained by privacy issues inherent to domainspecific data, precluding their direct utilization. This research introduces a novel, engineered pathway for data governance built upon "Data Component" to resolve this impasse. Data components are defined as intermediate data assets that undergo abstraction and feature transformation for robust deidentification. Our proposed pathway systematically processes raw data, centered on these components, to construct highquality datasets and knowledge bases for large language model applications. Through empirical validation in the financial sector, we demonstrate the pathway′s efficacy and utility in securely releasing data value and accelerating enterprise intelligence transformation.
Key words : domain data governance; data element; large language model; engineering path

引言

在數字化浪潮的推動下，數據已成為驅動現代企業(yè)創(chuàng)新與增長的核心生產要素。隨著數據積累的爆炸式增長，企業(yè)對數據價值的深度挖掘需求日益迫切，從傳統(tǒng)的數據分析和可視化，正邁向更高級的預測、推理與自動化決策階段。在此背景下，以大語言模型(Large Language Models，LLM)為代表的生成式人工智能技術展現出前所未有的潛力，其強大的自然語言理解與生成能力，有望革新企業(yè)內部信息交互模式，將數據洞察轉化為更直觀、更智能的業(yè)務賦能［1-2］。然而，當企業(yè)嘗試將LLM應用于領域場景以期釋放數據深層價值時，數據隱私問題成為了模型應用的核心挑戰(zhàn)之一［3］。企業(yè)內部最具價值的領域數據，往往蘊含著高度敏感的個人身份信息或商業(yè)機密。未經充分脫敏的原始數據，不僅難以直接用于大模型訓練或推理，更可能引發(fā)嚴重的法律風險與聲譽危機，使得數據資產在合規(guī)壓力下處于“可用而不可見”的狀態(tài)。鑒于上述挑戰(zhàn)，本研究的根本動機在于探尋一條在嚴格遵循數據隱私合規(guī)前提下，能夠高效、規(guī)模化地釋放企業(yè)領域數據深層價值的工程化路徑。為彌合“數據可用不可見”所帶來的鴻溝，本文創(chuàng)新性地提出基于數據元件的領域數據治理方案。數據元件是一種經過精心設計、從原始敏感數據中提取的、業(yè)務導向且隱私安全的標準化信息單元。它作為一種新型的中間數據資產，旨在解決數據的“不可見”問題。作為隱私屏障，數據元件通過對原始數據進行抽象化、特征化轉換，實現了數據的匿名化與去隱私化。這使得數據在不暴露個體隱私或商業(yè)機密的前提下，仍能保留核心的業(yè)務洞察，實現數據資產的“安全可見”。本研究的重點在于構建一套以數據元件為核心的領域數據治理工程化體系，旨在通過標準化、自動化的方式，實現從原始數據到高質量、隱私安全的“數據元件”的轉化、管理與應用，并特別關注其如何賦能大語言模型，構建新一代的企業(yè)智能應用。


本文詳細內容請下載：

http://ihrv.cn/resource/share/2000006932


作者信息：

陸志鵬

(中國電子數據產業(yè)集團，廣東深圳518057)

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