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跨数据源
把关系型、非关系型等异构物理源抽象成统一“逻辑表”
跨系统
在微服务、单体、本地机房、公有云之间建立通道
跨业务
消除不同业务环境下的数据语义差别
跨技术栈
支持多开发语言实现技术差异对业务透明
核心能力展示
数据集成
核心目标:打通企业“数据孤岛”,实现多元异构数据的集成与同步
丰富的异构数据源对接管理
支持关系型数据库、文件存储、大数据存储、消息队列等多类型数据源
离线、实时同步全场景覆盖
全增量一体化实时同步,全量增量数据自动合并,支持分库分表离线实时同步
数据融合
核心目标:在数据“飞行中”即时完成清洗、过滤、转换、丰富和聚合
计算与存储深度优化
通过列式存储、自动数据压缩、计算任务优化等核心技术,在同等计算资源下提高数据处理性能
流批一体架构
同一套计算逻辑或SQL,可同时应用于实时流和离线历史数据,简化开发运维,实现数据口径的统一
数据开发
核心目标:满足不同技能背景的数据开发者的需求,提供灵活高效的开发体验
智能开发
集成SQL智能编写、代码质量规范、性能优化建议等功能,让复杂的数据开发工作变得简单高效
可视化编排
基于可视化拖拽编排复杂任务流,系统自动解析并管理任务血缘与依赖。提供日志监控、失败重试与自动告警,将数据工程师从繁重的日常运维中解放
数据服务
核心目标:将数据资产安全、高效、标准化地开放给消费方,构建企业数据服务生态
多样化数据服务模式
查询服务:满足灵活、临时的数据查询需求
推送服务:基于数据变更,主动向订阅方推送消息
文件服务:按需生成和提供数据文件下载
模型服务:将训练好的AI模型发布为API,供应用系统调用
AI赋能
核心目标:AI赋能数据开发
AI智能纠错
利用AI检测数据异常与逻辑矛盾,提供修复建议与根因分析,显著提升开发效率
AI智能解析
自动解析数据、代码,保障服务稳定性的同时,促进数据流通与代码开发
AI智能问答
支持以自然语言对话方式查询数据、生成分析报告与加工脚本,降低数据使用门槛
数据集成
数据融合
数据开发
数据服务
AI赋能
解锁工业核心场景的数据潜能
标准化数据服务,促进数据共享复用
通过数据资产目录和 API 网关,支撑跨部门、跨业务的数据共
享,提升数据复用率
保障数据安全合规,规避运营风险
通过细粒度权限管控、数据加密、操作审计等能力,确保数据全
生命周期安全可控
打破数据孤岛,实现全量数据集成
能统一接入多源异构数据,消除数据壁垒,形成企业级统一数据资产池
提升数据处理效率,赋能实时决策
依托批流一体的处理能力,快速完成数据清洗、转换、标准化
降低数据开发门槛,加速价值变现
提供低代码开发工具和工业算法模板,快速搭建分析模型
覆盖工业全价值链的业务应用场景
预测性维护
智能质检
能耗优化
工艺优化
痛点:非计划停机损失巨大
解决思路:多传感器数据融合+AI预测模型
痛点:人工质检效率低、漏检率高
解决思路:视觉+工艺数据融合分析
痛点:能源浪费严重,成本高
解决思路:实时能耗监测+智能调控
痛点:工艺参数依赖老师傅经验
解决思路:历史数据挖掘+参数寻优
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