在电商领域，数据的质量与管理是运营成功的黄金钥匙，从商品信息到用户行为分析，每一份数据都蕴含着无穷的商业价值。如何实现数据的准确识别和高效管理成为关键。
在海量的电商数据中，如何快速准确地识别和分类不同的实体是数据治理的首要任务。传统的方法往往依赖于复杂的规则和人工审核，效率低下，且难以应对数据量的快速增长。
数据治理困境数据多样性电商平台上涉及的产品种类繁多，每种商品都有其独特的描述和属性，比如商品名称，库存与销量，价格信息，图像信息，商品评论等。
数据多源性随着越来越多电商平台的加入，数据源变得多样且复杂，比如淘系、京东、抖音、拼多多等。
数据维护难传统的数据包维护需要大量的人工运维工作，维护成本高，包括标签生成和维护、人工检查和审核、各平台的差异处理等。
主数据Masterization AI引擎在数据治理方面，亦恺自研的新一代主数据Masterization AI引擎基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术，可通过算法模型对电商平台上的海量非结构化数据（如商品描述、用户评价等）进行智能分析和理解。该引擎通过训练，能够识别语义上的相关性和模式，从而实现高精度的实体识别和分类。
技术优势：
低代码
基于LLM的后处理方式提供了更高的兼容性，可以处理复杂的逻辑关系，而无需硬编码，提升低代码率。
维护成本低
后处理的更新也更为灵活，可以通过LLM模型的更新或prompt的调整来实现，降低了代码库维护更新的难度。
泛化能力强
不依赖于词典和分词器，大大提高了对新数据的兼容性，使其能够快速适应各种不同场景和语言环境。
技术实践|价格监控平台价格监控能够自动化地收集、整理、分析和比较线上电商价格数据，并帮助用户及时发现价格异常波动、低价销售等侵权行为，并提供相应的数据支持和定价决策参考。
新一代主数据Masterization AI引擎能够实现对价格相关实体的精准识别。无论是商品名称、型号、规格，还是价格数值、单位、货币类型等，引擎都能够准确提取并分类。这使得商家能够快速获取到竞争对手的商品价格信息，为后续的价格分析和策略制定提供了坚实的数据基础。在价格监控实体识别过程中，新一代主数据Masterization AI引擎展现出了强大的智能处理能力。它不仅能够识别静态的价格信息，还能够对动态的价格变化进行实时监控。通过持续跟踪和分析竞争对手的价格数据，引擎能够帮助商家及时发现价格波动，预测市场趋势，从而做出更加精准和快速的定价决策。
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