随着人工智能技术快速发展，对高质量数据集的需求缺口继续增大。加强优质数据供给，以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》中提出，“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集”。如何构建科学、高效、安全的行业高质量数据集，成为了当前亟待解决的重要课题。
高质量数据集建设难点
数据孤岛现象严重
企业信息化建设过程中普遍存在的“烟囱式”系统架构模式，使得数据分散的存储在各个职能部门、区域子公司以及独立的业务应用系统之中，难以实现互联互通。
数据质量参差不齐
由于各部门和系统之间数据标准存在差异，数据录入缺乏统一的规范要求，加之长期缺乏系统性的数据治理机制，导致数据准确性低、完整性不足、一致性差等质量问题。
数据架构陈旧
传统数据仓库架构面对当今海量、多源、实时化数据处理需求时，局限性日益凸显，尤其在高并发实时查询和复杂分析场景中，数据处理能力难满足业务需求。
数据安全与合规风险
作为国家关键信息基础设施运营单位，数据全生命周期安全管理、用户隐私权益保护以及行业监管合规要求有着极其严格的标准。
数据堂高质量数据集建设全栈式解决方案
数据堂行业高质量数据集建设解决方案，助力企业充分释放数据要素价值，为行业人工智能应用持续输送高质量、可信赖的“数据燃料”。
高质量数据集建设流程体系
汇聚多方异构系统中的原始数据，经同步引接、清洗为统一的结构化数据，并对其进行专业化清洗、高质量标注、系统化管理、多维度评测与严格验收，打造行业领先的高质量数据集。
数据来源与引接
支持多源异构数据的系统化接入，涵盖机构内部的基础数据、业务数据等类型。通过ETL抽取、FTP/SFTP对接、批量导入和准实时同步等多种方式，实现数据的灵活引接与集成。
数据生产管理
数据生产全流程的系统化管理，涵盖立项、订单、需求、项目、评估单与任务等多个环节。同时集成数据统计与实训功能，提供标注培训、任务实操与能力考评，提升整体项目执行效率与数据产出质量。
数据清洗治理
通过预处理、过滤清洗、文档解析和多模态数据对齐，剔除无效数据，并通过“质量验收平台”的探针自测、程序评测与人工检测三重机制，确保数据一致性、准确性与完整性。
数据标注作业
平台集成自动标注与人工标注能力，支持图像、文本、语音、视频等单模态与多模态数据的标准化标注处理，并提供SFT问答对标注、多模态对齐标注等专项标注服务。
数据系统化管理
实现对已加工数据的系统化分类、存储与版本管理，形成预训练数据集、SFT微调数据集、评测数据集及向量库数据等多类标准数据产品。具备完善的数据检索、更新与溯源功能，支持高效复用与合规使用。
数据严格交付
提供灵活可靠的数据集交付机制，涵盖订单处理、推送更新与分发服务，支持多种数据格式与接口方式，所有交付流程均遵循数据安全规范，确保数据合法、合规、高效地应用于实际业务与研发环境中。
可用不可见模型开发环境
在严格保障用户数据隐私与安全的前提下，通过数据脱敏、隐私计算以及多层安全防护机制，实现“数据可用不可见”。
数据多维度评测
涵盖多语种、多类型、多场景的数据评测流程标准与定制化评估方案，能够输出详实的数据质量报告与优化建议。
高质量数据资源
基础大模型训练数据
公司与国内外多家合作伙伴深度合作，获取合法授权的原始数据，并经过深度处理解析。同时，拥有多语种高质量的千万级图文、视文、音文对齐数据，可随时交付。
基础大模型调教数据
通用领域SFT问答对数据涵盖内容生成、推理、代码等十余项任务。内容安全数据含31类敏感指令等内容，有效提升大模型合规应答能力。并提供思维链数据，附逐步推导过程。
行业大模型增强数据
涵盖自动驾驶、智能安防、智能制造、智能办公、教育等多个垂直行业数据服务。
案例分享：电力行业高质量数据集建设
✦ 项目概述
本项目旨在围绕发电场站安全生产，整合视频、图像、文本、音频等多模态数据，构建统一、高质量的数据资源库。推动电力行业数据标准化与共享，为AI模型提供可靠的数据基础。
✦ 项目难点
多模态海量数据处理复杂
电力行业数据涵盖视频、图像、文本、音频和时序等多种模态，总规模达上千TB，且结构异构、来源分散，数据处理复杂度高，传统方法难以高效完成。
电力业务专业性强
数据标注需紧密结合电力安全生产场景，如设备缺陷、异常事件等，要求标注人员具备行业知识，理解专业术语和行为模式。
项目交付周期紧迫
全部数据交付与服务实施需在有限时间内完成，涉及多类工具部署、数据处理和大规模标注任务，同时对人员素质、技术流程和项目管理都提出了极高要求。
数据安全与合规管控
电力数据多涉及关键生产信息及隐私内容，需严格执行保密协议，在标注过程中实现敏感信息识别与脱敏，合规性和安全性管理需贯穿项目始终。
✦ 解决方案
多模态自动化处理平台
依托自研的多模态数据处理与自动化标注平台，集成覆盖图像、视频、文本、语音和时序数据的专用工具集，实现自动清洗、格式统一、质量筛选与预标注功能，显著提升数据处理的效率与标准化水平。
人机协同标注
组建含电力专业背景的专家团队，建立电力专用标注规范与知识库，对标注团队进行行业培训。采用“机器初步标注+人工校验修正+主动学习迭代”流程，保障数据标注的准确性和行业适应性。
高效的项目管理
通过成熟的项目管理机制，采用分布式标注平台支持多人协同并行作业，结合自动化工具减少人工操作时间，确保在有限时间内高效完成系统集成与全部数据交付。
全流程安全管理
严格执行国家及行业数据安全标准，参与人员签署保密协议，实时记录数据操作日志以实现完整溯源。标注时集成脱敏工具，通过权限隔离与加密传输，全面保障数据安全。
✦ 项目成果
项目成功交付上千TB预训练数据集、百万条指令微调数据集和数十万条测试数据集，满足AI训练与模型优化需求。所有数据均经过严格清洗与标注，质量符合电力行业应用标准。同时，数据堂提供了配套的数据治理与标注工具及完整项目文档，确保数据的可持续使用与后续扩展能力。
面对人工智能发展对高质量数据的迫切需求，数据堂将持续为各领域客户提供全栈式的高质量数据集建设解决方案，与各方携手共建安全、规范、高质量的数据资源，为人工智能产业提供坚实的数据基础，赋能产业智能化升级。
