导读丨本文将基于腾讯游戏数据团队建设游戏数据资产的实践经验，系统性解析传统建设范式的局限性，并深入探讨如何通过大模型技术重构资产标准和建设路径，最终实现智能化跃迁与降本增效。

近年来，国内外大模型技术飞速发展，以OpenAI的GPT-3.5为起点，大模型在自然语言理解、逻辑推理和自动化生成等领域展现出强大潜力。特别是DeepSeek-R1等开源模型的推出，加速了大模型技术在各行业的渗透。

在数据资产建设实践中，传统方案长期受限于人工经验驱动模式，面临效率瓶颈、成本攀升、标准模糊等核心痛点。构建"大模型可理解的数据资产"体系，已成为企业释放数据要素价值的关键突破口。

本文将基于腾讯游戏数据团队建设游戏数据资产的实践经验，系统性解析传统建设范式的局限性，并深入探讨如何通过大模型技术重构资产标准和建设路径，最终实现智能化跃迁与降本增效。

一、传统数据资产的困境

传统数据资产建设核心围绕标准化、建模、运营、自助化四个环节展开，旨在通过规范化流程提升数据质量和复用效率。

尽管传统方案在规范化和复用性上有所效果，然而，随着业务持续发展和复杂度增长，该体系逐渐暴露三大核心矛盾：

1. 非结构化标准缺失

   需求描述语义模糊：业务方提出的“周回流用户”指标，可能被不同开发人员解读为“近7天有过活跃的用户”或“间隔7天再次活跃的用户”。

   设计注释信息不明：以记录玩家连续活跃状的态的“actv_status”字段为例，该字段采用100位0和1编码，首次使用的开发人员需要反复确认“当日活跃状态，是对应从左至右第100位还是从右至左第100位”。

2. 改造治理成本高

   资产频繁改造的困境：游戏新增角色粒度对局表时，需要人工评估历史资产可用性，如果不可用则会进行逻辑改造，耗时且易出错。

   人工验证的效率瓶颈：资产改造后往往需要人工校验数据一致性，难以应对快速迭代需求。

3. 运营目标存在冲突

   效率与复用的矛盾：业务方追求快速响应，架构师强调资产复用，开发团队夹在中间难以平衡。例如，如果追求资产复用，新建资产需经历设计、评审、培训等冗长流程，导致需求响应周期延长。

二、重构数据资产体系

为突破传统范式局限，我们提出通过利用大模型语义和代码理解的核心优势能力，构建模型可理解的新型数据资产体系。

建设更广义的资产标准

在结构化库表资产基础上，扩展定义需求资产（规范化业务需求表达）和特征资产（标准化核心业务逻辑代码）两类非结构化资产，构建人与大模型协同的资产标准体系，提升大模型解析效率并降低人工依赖。

建设更智能的资产建设

基于大模型技术实现资产全生命周期管理：初始化阶段自动解析历史SQL沉淀特征/库表资产；开发阶段实时将需求转化为标准化资产，结合湖仓技术自动生成表结构设计推荐，形成“开发即沉淀“的建设闭环。

建设更量化的资产运营

围绕需求、特征、库表三大资产建立可量化指标体系（需求质量评分、特征复用率、库表覆盖率等），通过数据驱动持续评估资产使用效果，形成"建设-监控-优化"的正向循环，实现资产价值迭代升级。

三、数据资产体系架构

需求资产

作为人机协同的桥梁，需求资产由三部分组成：结构化需求、行业知识和大模型可理解的需求。

结构化需求建设是指将业务原始需求按照标准化描述进行改写，包括补充完整日期、增加输出字段、完善维度枚举，并转换为类Excel格式。行业知识资产建设涉及从业务知识文档或原始需求中提取指标公式，积累大模型无法理解的专有名词和行为逻辑，以及基于业务调研定义业务特性。大模型可理解的需求建设是指根据结构化需求和行业知识资产，通过思维链让模型将需求进行分析拆解形成，建设可以被大模型准确理解的需求集合。

特征资产

作为逻辑抽象层，特征资产区别于算法领域的“特征”，在技术实现上表现为介于表和最终需求SQL的中间状态。既可以是表，也可以原子的业务逻辑代码片段。

该概念的提出源于实践洞察：在大模型需求验证过程中，我们发现可以通过对思维链下游隐藏上游的复杂信息，减少不必要的注意力分散，能够有效避免幻觉。因此在上游链路抽象出提前定义好的代码片段，当下游再使用这些代码片段时，只需要让模型理解简单的字段即可。

具体特征资产建设包含初始化和建设两部分。初始化是指从企业历史SQL中提取关键代码片段；特征资产建设是指从大模型可理解的需求中自动沉淀个人特征，并通过对高热度和高价值的个人特征进行聚合和抽象，建设公共特征资产。

库表资产

作为物理存储层，库表资产建设路径包含初始化和基于优化引擎建议的人工构建。初始化是指从企业历史SQL中自动萃取高价值的资产表。人工构建则是基于公共特征资产及其热度、粒度、速度参数，由优化引擎推荐数仓模型设计，然后人工根据建议构建库表资产。

四、数据资产建设实践

需求资产、特征资产和库表资产三者存在流程递进关系。以游戏领域“统计不同类型用户的付费情况”需求举例：首先，结合业务原始需求和行业知识资产，通过大模型分析构建具备思维链（CoT）结构的需求样本，完成需求资产建设；其次，由大模型从需求资产中提取特征名称并匹配对应代码片段，形成标准化的特征资产；最后，通过优化引擎对特征资产进行自动合并处理，构建库表资产。

需求资产构建分采用四阶流程：

1. 维度和指标解析：大模型首先识别维度字段和指标字段。针对四则运算的复合指标（入“付费渗透率”），需改写为原始计算指标并保持维度不变。
2. 实体对象识别：解析指标涉及的实体对象。
3. 维度复杂度判定：对逻辑聚合的复杂维度，例如，“用户类型（新进、流失、留存）”需拆解为“新进用户”、“流失用户”和“留存用户”三个实体对象明细的合并。
4. 拓扑结构生成：基于前述分析形成需求思维链，输出由多个数据包组成的拓扑结构，每个数据包明确输入源、执行逻辑和输出字段。

特征资产由特征名称和SQL片段构成。其中特征名称由大模型自动提取，SQL片段则通过资产库匹配或人工补充完成。以"统计特定渠道首次付费用户中的非回流用户数"需求为例，特征提取流程为：

1. 多指标拆分：分离“付费行为”和“回流行为”两个独立指标
2. 要素解析：提取时间周期、度量、度量的计算逻辑、维度和业务限定
3. 特征合成：生成"不同渠道的首次付费用户"与"游戏当前回流用户"两个特征实体

实践表明，通过构建标准化公共特征资产可覆盖80%以上的游戏业务场景需求。配套开发的优化引擎基于公共特征的代码逻辑和参数指标，实现库表资产规范化建设。

值得特别说明的是，当前业界对StarRocks物化视图的认知主要集中在查询性能加速层面。事实上，我们认为其更本质的核心价值在于让业务逻辑和技术元数据解耦有了可能。当业务方基于ODS层的表提需求时，开发团队可以依托物化视图，专注于业务逻辑实现，显著减少数仓架构设计、任务逻辑配置、任务调度配置、数据补录等事务工作。当前该技术方案仍处于工程化落地初级阶段，需持续开展技术攻关与实践验证。

五、总结

数据资产正经历从"传统人工经验"到"模型认知"的范式转移。腾讯游戏数据资产实践经验表明，构建大模型可理解的资产体系，不仅能突破传统方案的效率天花板，更能让数据资产成为驱动业务持续增长的智能原料，实现真正的数据价值释放。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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