DeepSeek在国内的大型模式中，凭借其自主研发技术的突破和稳健的性能，为整个数据治理过程提供了一种智能解决方案。其核心的DeepSeek-V3 (MoE模型671 B参数）、DeepSeekR1等适用于一般数据处理的模型，以及DeepSeec-R1 (MoE模式）适用于复杂的逻辑处理，在性能上完全可以与国际顶尖的模型相媲美，可以很好地解决很多数据治理领域的难题。
核心技术的支持
DeepSeek的技术特性与数据管理的要求非常一致。它创新性地使用了多头潜在关注机制（MLA)，能够理解并产生自然语言，能够完成数据切分，关键实体识别，有用信息提取等基本任务。如果遇到了数据的时效性问题，则可以采用RAG (增强生成）的方法加以解决；还可以调用外部的工具来扩展特性，也可以调整模型来适应不同的行业场景，在面对数据管理中的多样性，精确性和安全性的挑战时都可以很好的处理。特别地，DeepSeek-R1利用增强学习技术，即使在少量标记数据的情况下也能够有效地进行推理，并且在确定异常数据的质量或分析复杂数据的亲缘关系方面能够提供关键的支持。
全过程数据治理应用方案
在进行数据规划时，DeepSeek可以根据企业已有的标准与业务需求，自动生成数据规范，经过专家审核后，可以直接投入使用，比人工编制要节约大量时间。在数据获取阶段，可以对数据进行语法和词法的解析，理解文本的内容，自动发现和修正错误的格式、缺失的数值和例外的数值，比如将客户的出生日期和联系方式等不规范的数据进行规范化，对敏感信息进行分级和脱敏。
在储存管理方面， DeepSeek可以自动补足元数据中的重要资讯，例如业务范围、资料描述表等；它还允许对数据的亲缘关系进行深入分析，从而即使在复杂的代码或不同类型数据库的情况下也能够清楚地梳理数据的流动路径。在数据应用方面，其功能可以直接转换为实用价值：非熟练用户使用自然语言进行提问，可以转换为SQL语句进行查询；在面对大量的数据时，它能够提取信息，进行分类和聚类，将无结构的数据转化为有结构的数据，并且能够进行情绪分析；在对数据进行分析的过程中，能够自动地找出数据的趋势，并将分析结果以图形或自然语言的形式表达出来。
应用的价值和优点
DeepSeek在数据治理方面的优势在于高度自动化，可以将数据清理和治理文档生成等重复性工作的效率提高数倍，并且降低了人为因素带来的错误。而且，它的部署与调用非常灵活，无论是web端、 app端还是API端都可以使用，并且通过Token进行收费，大大降低了企业用户的门槛。在敏感数据的保护，元数据的管理，数据质量的监控等关键的数据治理场景中，它可以帮助企业以智能的方式降低数据治理的成本，提高数据治理的效率，从而成为企业数据治理的一大助力。
