传统数据治理以人工规范、处理和维护为核心，随着数据量呈指数级增长、数据类型日益复杂、合规要求不断提高，传统的人工治理模式已难以应对这些挑战。

据IDC预测，全球数据总量在2025年将达到175泽字节，其中约80%以上为非结构化数据。海量的非结构化数据给存储、管理和分析带来了巨大的压力。

非结构化数据包括文本、图片、音频、视频、社交媒体内容等多种格式，这使得数据的识别、解析和处理变得极为复杂。

依赖大量人力完成数据标准制定、数据清洗、元数据管理、数据质量校验等工作，流程繁琐且耗时，难以应对海量数据的处理需求。

传统数据治理通常滞后于业务变化，当业务部门提出新的数据需求时，IT 团队需重新设计规则、调整系统，导致业务风险滞后。

数据分析师常因数据标准混乱、字段缺失等问题，反复统计相同指标却得到不同结果，影响决策效率。

鸿翼以AI大模型为核心驱动力，解决了传统模式的痛点，还赋予数据治理全新的能力，推动数据治理从人工向智能的跨越。

鸿翼结合AI等先进技术构建面向数据要素的结构化、内容化、知识化的AI数据处理平台。该平台由各类基于自动化、智能化的数据结构化模型的开发和构建，如OCR模型管理、信息抽取模型管理、多模态内容解析、RAG管道处理、图谱化模型等能力构成的技术平台支撑对企业内容数据的结构化、内容化、知识化处理，并提供各类AI能力支撑内容赋能业务的应用开发和适配。

在数字经济时代，鸿翼凭借领先的AI技术与全栈数据治理能力，为企业提供从数据治理到智能应用的完整解决方案，助力企业在智能化浪潮中抢占先机。