引擎特点

全流程智能管理

自动化流程与AI深度赋能,高效处理海量数据,全面挖掘并释放数据价值。

灵活可扩展架构

采用模块化弹性设计,无缝适配多场景动态需求,确保系统稳定高效运行。

安全可信防护

构建全周期加密管控体系,融合隐私计算技术,全方位筑牢数据安全防线。

生态协同能力

依托开放接口对接多元生态,打破数据孤岛,驱动产业协同与创新升级。

引擎能力

数据采集

对各类数据源的采集,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,如数据库、日志、API等

  • 多源异构适配:支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,实现一键式接入。
  • 智能采集模式:提供批量采集与实时流采集的混合模式,并内置断点续传、流量控制和错误重试机制。

数据清洗

通过消除“垃圾进、垃圾出”风险,数据清洗能力为业务系统提供“即用型”数据资产。

  • 智能清洗规则引擎:内置20+预定义规则,结合AI模型,可识别隐性错误,清洗准确率达95%以上。
  • 实时与批量双模处理:减少存储冗余,同时支持离线批量清洗任务,处理历史脏数据。

数据治理

数据引擎的“治理中枢”,聚焦数据的全生命周期管理,确保数据的合规性、安全性和可管理性。

  • 元数据管理:自动采集技术元数据和业务元数据,构建企业级数据目录。
  • 数据质量管理:设定业务规则,实时监控数据质量指标,通过告警机制驱动问题修复。
  • 安全与合规:支持数据血缘追踪,清晰展示数据从采集到服务的流转路径,确保可解释性。

数据分析

将清洗治理后的数据转化为业务洞察,支持从基础查询到高级智能分析的全场景需求。

  • 批处理分析:基于Spark引擎执行大规模SQL查询、聚合计算,处理PB级历史数据。
  • 高级分析集成:无缝对接机器学习平台,提供特征工程、模型训练API,实现预测性分析。
  • 友好性与性能优化:提供可视化分析工具和开放API,降低业务人员使用门槛。

数据服务

将数据以服务化、API化的方式高效分发给上层业务系统。

  • API服务:自动生成RESTful/GraphQL API,支持按需调用;提供API网关,实现流量控制、认证鉴权和版本管理。
  • 数据产品化:封装常用数据集为标准化“数据产品”,通过数据市场供业务方订阅。
  • 服务治理与监控:集成服务SLA管理,自动熔断异常请求;提供使用统计看板,帮助优化服务性能。

引擎价值

提升决策效率

提升决策效率

引擎整合实时与历史数据,实现毫秒级洞察,取代滞后报表。全链路自动化缩短响应周期,实现数据驱动的敏捷决策。

驱动业务创新

驱动业务创新

通过开放API打破数据孤岛,业务部门可快速调用高质量数据,孵化智能风控、精准营销等场景,加速产品迭代。

降低运维成本

降低运维成本

模块化弹性架构降低硬件依赖,自动化工作流替代人工操作,减少错误。资源智能调度避免算力浪费,实现降本增效。

构建安全生态

构建安全生态

全生命周期安全体系覆盖数据采集、存储到服务,结合加密传输与权限隔离,确保数据可追溯,规避合规风险。

产品应用

科技赋能行业,全面拥抱数字化

农产品批发市场

农产品批发市场

加油站/加氢站

加油站/加氢站

应急指挥中心

应急指挥中心

储能电站

储能电站