元数·全域数据治理 AI 工作台

解决的数据治理痛点

企业数据治理常陷入“制度写了不用、标准与系统两张皮、质量无度量、合规滞后”的困境。传统的 LLM 知识库容易将法规与标准作为静态事实硬编码，导致引用过期或脱离业务场景。该工作台将专家经验编译为可强制执行的工作流，针对 DCMM 评估、数据战略、质量工程、主数据、元数据血缘、分类分级、合规出境及数据入表等场景，提供带业务价值绑定与基线对比的闭环交付物。

核心机制与关键步骤

• 四大支柱架构：通过 交叉引用网 牵引工作流节点，避免用户自行拼图；利用 检索驱动保鲜 机制，在引用法规前强制核验库头并扫描废止状态；借助 严谨性闸门（静态闸 G1–G12、动态闸 DG1–DG6、共识总闸）拦截未经验证的内容；依托 自迭代引擎 实现 Skill 自身的哈希链审计与语义一致性扫描。
• 全链路工作流：从 00-诊断与成熟度评估 起步，依次覆盖 数据战略规划、治理体系搭建、数据质量治理、主数据与元数据、数据安全与分类分级、数据合规与出境、数据资产化与入表 及 数据要素流通。
• 商业价值对齐：每个建议强制绑定收入、成本、风险或合规指标，并展示“什么都不做”的基线代价；所有正式交付物必须通过闸门校验并输出《闸门报告》。

适用边界与注意点

该工具侧重于生成治理框架、评估模型、合规路径与工程落地方案，不替代具备资质的专业机构出具法律、税务或审计意见。涉及个人信息处理、数据出境及重要数据等红线场景时，输出内容会明确提示合规路径，禁止提供规避监管的捷径。所有引用标准均标注“待复核”或核验戳记，用户需在商业决策前自行核实关键信息。