你有没有过这样的经历?公司要做季度业务总结,市场部找运营要用户数据,运营找技术提数据需求,技术翻了半天数据库,发现数据格式不统一,有的缺了字段,有的填错了数值,折腾两三天才整理出一份勉强能用的表格,等拿到手时,开会的时间都过了一半。
又或者,在社区医院里,医生想查一位老人近半年的血压、血糖记录,却发现数据分散在不同的系统里——血压存在体检中心的表格里,血糖记在社区健康APP的日志里,还有几次急诊数据存放在医院的HIS系统里,得切换三四个平台才能凑齐完整信息,等整理好,老人都已经在诊室里等了半小时。
这些让人头疼的“数据麻烦”,其实都指向同一个问题:数据像散落在各个房间的玩具,没人帮忙分类、整理、串联,想用的时候只能手忙脚乱地到处找。而宏景科技的ProData数据多智能体平台,就像一位懂数据的“超级管家”,能把这些零散的数据理顺、用好,让数据从“没人管的麻烦”变成“能干活的帮手”。今天咱们就用大白话,聊聊这位“管家”是怎么工作的。
一、先搞懂:这位“数据管家”到底是做什么的?
要是把企业或机构比作一个大家庭,那数据就是家里的“食材”——有大米(用户基础数据)、蔬菜(业务交易数据)、调料(设备运行数据),但这些食材有的装在麻袋里,有的裹着保鲜膜,有的还沾着泥土,直接用根本没法下锅。
以前处理这些“食材”,得靠人一点点挑拣、清洗、切配,不仅慢,还容易出错。而ProData平台就像一个“智能厨房”,里面有一群各司其职的“小帮手”(智能体),有的负责把食材分类,有的负责清洗杂质,有的负责搭配调料,最后还能根据你想吃的菜(业务需求),快速做出一桌大餐(数据分析结果)。
举个真实的例子:国家税务总局大连市税务局以前处理纳税人咨询,靠人工客服一条一条回复,日均处理量只有几千条,遇到报税高峰期,电话根本打不进来。后来用上了基于ProData平台开发的智能语音客服系统,平台先把历年的咨询记录、税法条文、办税流程等数据整理好,再让“语音识别智能体”“问题匹配智能体”“答案生成智能体”一起协作——纳税人打电话进来,“语音识别智能体”先把话转成文字,“问题匹配智能体”快速找到对应的税法依据,“答案生成智能体”用通俗的话把答案说出来,整个过程不到10秒。现在这个系统日均处理量翻了一倍还多,超40%的咨询不用人工插手就能解决,纳税人不用等,客服也不用加班了。
所以说到底,ProData平台做的事很简单:把杂乱的数据变整齐,把没用的数据变有用,让需要数据的人能快速拿到想要的结果,不用再跟数据“较劲”。
二、拆解“管家”的工具箱:那些让数据“听话”的本事
这位“数据管家”之所以能干,是因为它有一整套好用的“工具箱”,每个工具都对应一个“小帮手”(智能体),这些小帮手既会自己干活,又能互相配合,咱们一个个来看:
1. 第一个帮手:“数据清洁工”——把脏数据变干净
数据这东西,就像刚从菜市场买回来的蔬菜,表面可能沾着泥(格式错误),有的叶子烂了(缺失值),有的还混着石头(异常值),不清理干净根本没法用。以前清理数据,得靠技术人员写代码、拉表格,一条一条核对,比如发现“用户年龄”里出现“200岁”,就得手动改成正确的,要是数据量多,一整天都未必能清完。
而ProData平台里的“数据清洁工”(数据治理智能体),不用人盯着就能自动干活。它会先“扫一遍”所有数据,比如在一份用户表里,它能一眼看出“手机号少了一位”“注册时间写的是‘2025年32月’”这些问题,然后自己判断怎么处理——手机号缺一位,它会对比用户的其他信息(比如绑定的银行卡号)找到正确的;时间格式错了,它会自动改成“2025年12月”;遇到“年龄200岁”这种明显的异常值,它会标出来提醒工作人员,还会给出参考建议,比如“该用户其他资料显示年龄为28岁,建议核实后修改”。
更厉害的是,它还能优化“数据搬运”的流程。以前把A系统的数据搬到B系统,得写专门的“搬运代码”(ETL脚本),要是系统变了,代码还得重写。现在“数据清洁工”能自动生成这些代码,不管是从Excel表搬数据到数据库,还是从物联网设备搬数据到云端,它都能搞定,让原本要花两三天的“搬运活”,几小时就能完成。
就像社区医院里,以前护士要把老人的血压数据从血压仪手动输到电脑里,还经常输错小数点。现在有了“数据清洁工”,血压仪的数据会自动传到平台,平台会先检查“有没有超出正常范围”“格式对不对”,确认没问题再存到系统里,护士不用再手动输入,医生查数据时也不用担心看到错的数值。
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