讓數據全方位地成為企業真正的核心資產
在傳統大數據 ETL 的基礎上，AI-Ready Data Platform 新增了多模態數據資產管理（文本/圖片/音視頻/向量）、LLM 微調訓練能力，並與機器學習平台實現一體化融合。廣泛兼容 Hive、Spark、EMR、DuckDB、Ray/Daft 及各類向量數據庫，以 Data Agent 智能體驅動 Data Pipeline 的自動編排——從數據入湖到 AI 應用賦能，開箱即用，一站到位。
統一管理結構化、半結構化與非結構化數據（文本、圖片、音視頻），基於 Iceberg/Paimon 開放湖倉格式，兼容主流雲對象存儲。全局 Data Catalog 追蹤全鏈路血緣，告別數倉與非結構化數據各自孤島的時代。
消除數倉與 ML 平台之間的邊界：數據加工、特徵工程、LLM 微調訓練、向量嵌入在同一平台流水線內完成。原生支持 Ray/Daft 分佈式訓練調度，數據工程師與算法工程師的協同效率大幅提升。
Copilot 輔助模式與全自助 Data Agent 雙模式並行。業務方直接提問，Agent 自動完成數據探查、Pipeline 設計、代碼生成、測試驗收至部署上線——傳統多周、多角色的交付流程壓縮至分鐘級響應。
細粒度 RBAC 訪問控制與動態數據脫敏，全鏈路操作審計追蹤，靜態與傳輸雙重加密。按照金融級數據安全標準設計構建，並以 GDPR、等保 2.0 等監管框架為設計依據，支持私有化部署保障數據邊界。
統一接入結構化數據庫、日誌流、文本、圖片、音視頻，保持原有訪問控制
Iceberg/Paimon 開放格式，統一元數據目錄，全鏈路血緣，AI 增強型元數據自動提取
語義向量化、特徵工程、LLM 微調訓練在同一引擎完成，兼容 Spark/DuckDB/Ray
Agent 自動構建、調度、運維 Data Pipeline，Copilot 輔助與全自助雙模式，大幅降低人工 on-call 頻次
為 RAG 系統、業務智能、模型推理及下游 AI 應用提供實時、高質量的向量化數據供給
大數據計算
輕量 ETL
AI 計算框架
湖倉格式
向量數據庫
將合同文件、客服記錄、產品說明書、影像資料等各類非結構化數據統一入湖，經語義向量化後為 RAG 系統和企業 AI 應用提供精準、可追溯的知識供給，從根源上解決大模型「不懂業務」的問題
在平台內直接完成企業私有數據的清洗、標注、特徵工程和 LLM 微調訓練，消除跨平台數據搬運風險，自主掌控模型能力——既不依賴公有雲黑盒服務，也無需組建獨立的算法基礎設施
Data Agent 自動監控數據管道健康狀態、診斷異常根因並執行修復，大幅降低 ETL on-call 頻率與團隊負擔，新業務需求從提出到數據上線由 Agent 全程承接，大幅降低數據研發人力成本
業務人員直接向 Data Agent 提問，Agent 自動完成數據探查、多維分析與報告生成，從傳統「需求提出 → 評審 → 開發 → 上線」的多周排期壓縮至分鐘級響應，真正實現數據驅動決策的最後一公里
