数据质量是数据治理的核心目标之一，借助大模型的组合创新能力和评估评估能力、信息提取及总结能力，可以推进数据质量改进和质量评估。

       1.数据质量改进

       传统数据质量的改进基于规则来自动识别纠正，需要对每个表的规则进行开发调整。大模型的组合创新能力是经过常见任务的指令学习后，能够胜任一些新的组合任务。通过对某些规则的训练，可以将规则自动应用在数据库中，自动纠正数据中的错误和不一致性。如可以自动填充缺失值、纠正错误值，并进行数据规范化和数据清洗。还可以利用大模型文本理解能力和工具使用能力，实现地址类文本数据的清晰和规范化。

        2.数据质量评估

       在传统数据治理中，检测数据中的错误、缺失和不一致性，一般也是通过设定规则或人工进行数据检查和标注。在大模型中，可以借助自身评估能力实现自动检测，从而评估数据的质量水平。

       是常见的数据类别，可借助大模型的自然语言处理和机器学习算法对文本数据进行分类。通过学习文本的语义和语法特征，可以自动识别文本的类别和主题，实现对大量文本数据进行有效管理和分析。

       大模型和AI能利用深度学习算法对图像数据进行分类。通过训练卷积神经网络模型和部分OCR识别技术，可以自动识别图像中的对象、场景和特征，解析图像内容，有助于组织和检索大规模图像数据。

       借助大模型和AI技术可以使用声音信号处理和机器学习算法对音频数据进行分类。通过提取音频的频谱、声音特征和语音内容，自动标记音频的类型和属性，方便后续的数据管理和分析。

       在数据维护工作过程中，经常需要输出统计报表。AI技术可从大量复杂的数据中自主识别有意义的数据、关联和异常,协助运维人员发现数据背后的价值。

       1.数据库一般存放在封闭环境中，大部分的大模型存在要开放环境中，两者结合处理时会对数据的合规管理，隐私数据保护增加难度。

       2.大模型的训练需要大量的数据，一般数据管理都是基于某些特定领域的数据，如无该领域的数据积累，大模型的准确度难以提高。

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