多模态数据中台
打破数据孤岛 · 释放数据价值
统一接入结构化、半结构化、非结构化数据，融合数据采集、治理、服务能力于一体，助力企业实现AI Ready的数据资产化运营
核心特色
国产化 · 轻量化 · 智能化
国产化
全栈信创适配
- 麒麟/统信OS
- 达梦/金仓DB
- 鲲鹏/飞腾芯片
- 等保/密评合规
轻量化
低成本、易部署、简维护
- 支持单机部署，8核16G即可运行
- 一键部署/Docker部署，分钟级完成
- 外部组件依赖少，维护简单
- 信创替代成本降低40%
智能化
AI驱动数据全链路
- 自动生成任务流和代码
- 自动分析数据，补充元数据和标签
- 自动分析数据血缘关系
- 智能提升数据质量
核心功能模块
数据全生命周期管理
打破数据孤岛
统一数据整合，连接分散数据
场景说明
企业内部数据分散在不同业务系统（ERP、CRM、OA、财务系统等），形成信息孤岛，数据难以打通，无法支撑统一分析和决策。
功能特性
MySQL、Oracle、达梦、金仓等
统一数据格式和标准
支持CDC实时同步和批量采集
一站式数据集成管理
价值收益
- 数据整合周期从天缩短到小时
- 消除重复数据采集成本
- 统一数据标准，提升数据质量
- 支撑跨部门数据协同
多模态数据处理
文档、表格、图片、视频统一处理
场景说明
企业需要处理文档、表格、图片、视频等多种类型的数据，传统ETL工具只能处理结构化数据，无法满足多模态数据处理需求。
功能特性
MySQL、Oracle、达梦等关系型数据库
JSON、XML、CSV、日志文件解析
图片、视频、文档、音频处理
内置常用数据处理算子
价值收益
- 一站式多模态数据处理
- 降低数据处理技术门槛
- 数据处理效率提升50%
可持续的数据治理
自动分析数据、补充元数据标签、识别数据血缘
场景说明
数据资产难以盘点，元数据缺失、标签不完整，数据血缘关系靠人工梳理耗时耗力，数据质量 issues 难以及时发现，缺乏系统化的智能治理体系。
功能特性
自动采集业务、技术、操作元数据
AI分析数据内容，自动补充标签
自动解析并展示数据血缘关系
智能规则自动发现数据质量问题
价值收益
- 数据血缘自动梳理，效率提升5倍
- 元数据补全覆盖率80%
- 数据质量问题发现率70%
- 治理人工成本降低50%
数据语义图谱
知识图谱构建 · 智能关联分析 · 数据价值挖掘
场景说明
企业数据分散且关联复杂，缺乏统一语义层，导致跨系统关联分析困难，数据潜在价值难以挖掘。
功能特性
自动梳理数据实体与业务含义
自动识别实体及其关联关系
自动发现数据表间关联关系
交互式关系图谱探索分析
价值收益
- 数据关联发现效率提升3倍
- 跨系统数据整合成本降低40%
- 数据资产价值挖掘能力提升
- 业务分析视角更全面立体
智能体托管协同
多Agent协同完成数据开发治理任务
场景说明
ETL开发、血缘梳理、质量检测等任务需要多种专业技能，人工处理效率低。通过多个AI Agent分工协作，自动完成复杂数据任务。
功能特性
自动生成数据采集加工任务
自动梳理数据血缘关系
自动检测数据质量问题
多Agent任务分配与结果汇总
价值收益
- ETL开发效率提升3倍
- 数据血缘梳理效率提升5倍
- 元数据补全覆盖率80%
- 数据问题发现率提升60%
企业内数据运营流通
业务人员参与的数据协同闭环
场景说明
数据问题靠人口口相传、线下分配任务，业务与技术沟通效率低。业务人员发现问题无法及时反馈，数据工单流转不透明，处理进度不可见。
功能特性
业务人员直接提数据问题工单
工单自动分配给数据工程师处理
业务人员随时查看工单处理进度
问题处理完成自动通知业务确认
价值收益
- 业务人员可参与数据治理闭环
- 数据问题处理效率提升2倍
- 告别口口相传的线下沟通
- 工单全流程可追溯可量化
支撑企业业务场景
企业数据化转型全覆盖
数字化运营
数据驱动业务决策
整合业务系统数据，构建统一运营指标体系。实时监控业务健康度，快速发现问题并优化决策
业务痛点
- ×业务数据分散在各系统，难以统一查看
- ×运营指标口径不统一，部门间数据打架
- ×缺乏实时预警，问题发现滞后
解决方案
- 多源数据统一接入，构建企业级数据资产
- 建立标准化指标体系，实现指标统一管理
- 实时数据更新，异常自动预警推送
价值收益
- ✓运营效率提升40%
- ✓决策响应时间从天缩短到分钟
- ✓跨部门数据口径统一
技术架构
数据源·核心能力·应用层的企业数据全链路流转架构
数据源
多源异构数据接入
核心能力
数据处理与治理全链路
存储底座
多模态数据存储引擎
应用层
智能应用与业务集成
技术规格与信创兼容
全栈国产化 · 企业级部署