系统数据彼此分散
ERP、MES、OA、WMS 等系统各自保存数据，跨系统使用仍依赖人工导出与拼接。
AI原生数据中台
AI 原生数据中台覆盖数据接入、清洗治理、数据建模、任务调度、质量监控与数据服务发布等能力，帮助企业把分散在业务系统、文件、数据库和外部平台中的数据统一管理起来。平台既服务于经营分析，也支撑业务系统建设，让数据真正沉淀为可治理、可复用、可持续运营的企业资产。
数据越来越多，可用数据仍然零散
业务系统、数据库和设备持续产生数据。跨系统使用时，企业仍要反复导出、整理和对接。
更新链路不够及时
批处理周期较长，业务已经发生变化，报表和分析仍停留在上一批数据。
数据来路难以追查
字段经过多次加工后，来源、处理过程和影响范围难以快速确认。
数据服务重复建设
报表、应用和 AI Agent 分别连接源系统，同一份数据被反复接入和加工。
从数据源到数据服务，沿同一条链路处理
根据数据类型选择接入方式，再完成传输、加工、存储和服务，让每一步都能衔接和追溯。
- 01
连接多类数据源
通过数据库、文件、API、消息及 OPC、Modbus 协议，接入业务与设备数据。
- 02
捕获实时与批量变化
根据数据特点选择 CDC、批量同步或流式接入，让新增和变更数据进入处理链路。
- 03
处理实时与批量数据
Kafka、Flink、Spark 分别承接传输与计算任务，并按项目架构组合使用。
- 04
清洗存储并记录关系
完成清洗、对齐和转换后写入 Doris，同时记录字段与任务之间的加工关系。
- 05
形成统一数据服务
将加工结果通过统一数据服务供给分析、指标中台、应用和 AI Agent。
数据接得进，也能持续供得出
统一的数据链路减少等待和重复建设，让问题更容易追查，也让上层应用稳定获得所需数据。
AI原生数据中台
01
缩短数据等待时间
实时与批量链路协同运行，让关键业务变化更快进入分析和应用。
02
减少重复接入加工
常用清洗与转换任务可以复用，新增应用无需每次重新连接和处理源数据。
03
提高问题排查效率
顺着血缘关系追查字段来源和影响范围，异常定位无需人工逐层询问。
04
稳定供给上层应用
分析、低代码应用和 AI Agent 通过统一服务取数，降低对业务源库的直接依赖。
批流协同处理，数据关系可以追查
从连接器、计算组件到存储和服务接口，各环节按数据特点与项目架构组合配置。
多源数据连接
支持业务系统、数据库、文件、API、消息以及设备数据按类型接入。
CDC 与批流协同
持续捕获数据变化，并结合批量任务处理历史数据和周期性数据。
流批计算组件
Kafka、Flink、Spark 分别承担数据传输、实时计算和批量加工，并按项目架构组合使用。
Doris 存储与分析
Doris 承载存储与分析；亿级数据的秒级响应需在指定硬件、模型、并发和查询条件下测试验证。
数据血缘追踪
记录字段来源、加工任务和下游去向，支持向上追溯与向下影响分析。
统一数据服务
将加工结果以统一接口提供给下游，减少各系统直接连接业务源库。
连接经营系统、生产现场与 AI 应用
从一条高价值数据链路开始，逐步覆盖企业管理、生产分析和 AI 应用的数据供给需求。
经营数据统一汇聚
汇聚 ERP、OA、WMS 等订单、库存和流程数据，为跨系统经营分析提供统一来源。
制造设备数据接入
连接 MES、IoT 设备和现场数据，将生产、质量与设备状态纳入同一链路。
企业分析平台建设
以 Doris 承载加工后的数据，为报表、分析和后续指标建设提供稳定数据服务。
AI 应用数据供给
向 AI 原生指标中台、低代码应用和 AI Agent 提供经过加工的数据，减少直接读取源库。
接入前，先确认范围与实施条件
数据源、性能和部署方式需要结合企业环境评估，产品边界也应在项目启动前说明。
01是否需要替换现有系统
无需直接替换 ERP、MES 等系统，数据中台通过增量接入方式建立统一数据链路。
02可以接入哪些数据
可接入数据库、文件、API、消息及设备数据，具体连接器和版本以兼容清单为准。
03亿级查询能否秒级响应
亿级数据的秒级响应需要明确硬件、模型、并发和查询条件，并通过项目测试确认。
04与指标中台有何区别
数据中台负责接入、加工、存储和服务；指标口径、指标模型与业务语义由指标中台承接。
05已有数仓还需要吗
需要先评估现有数仓是否覆盖实时接入、设备数据、血缘追踪和统一数据服务。
06支持工业现场设备吗
可通过 OPC 和 Modbus 接入设备数据，协议版本、设备型号及边缘采集条件需要项目评估。
07支持私有化部署吗
可结合网络和数据边界评估私有化部署，资源、高可用与容灾方案按项目设计。
