数智一体

面向数据与人工智能协同建设，贯通数据采集、湖仓存储、开发治理、模型训练与应用服务。以统一元数据、权限和资源管理连接数据生产与模型应用，支持多云、多引擎部署，为经营分析、智能问数与智能体提供共同基础。

贯通数据开发治理、模型训练与智能应用，统一管理数据、权限和资源，支撑企业数据与人工智能协同建设。

行业痛点

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平台分散建设

数据平台与人工智能平台分别建设，数据、账号和权限缺少衔接，模型开发需要反复搬运和整理数据。团队难以共享已有成果，新增业务往往伴随重复建设与维护。

数据供给不足

原始数据与训练所需数据之间缺少连续的加工治理链路，业务口径、数据质量和更新节奏难以协调。模型团队需要投入大量时间准备数据，影响应用开发与迭代。

资源管理复杂

多云环境与多种计算引擎并存，资源申请、任务执行和运行监控分散在不同入口。数据与模型团队难以掌握整体运行状态，跨平台故障排查和权限维护工作繁重。

方案价值

贯通数据与模型流程

贯通数据采集、开发、治理与模型训练、部署流程，让治理后的数据服务分析和模型应用。结合开发助手、治理助手与智能问数复用模型能力，减少跨平台重复加工与数据搬运。

统一管理公共能力

统一管理元数据、权限、算力与安全，将数据资产、任务和模型运行纳入共同视图。支持多云、多引擎和多中心环境，便于团队按一致规则协作，并结合任务与资源状态定位问题。

支撑业务持续演进

以湖仓底座连接机器学习、大模型与智能体，让经营分析和知识问答共享数据基础。企业可按需扩展训练、推理与编排能力，复用已有数据和模型成果，减少新场景重复搭建技术链路。

贯通数据与模型流程

贯通数据采集、开发、治理与模型训练、部署流程，让治理后的数据服务分析和模型应用。结合开发助手、治理助手与智能问数复用模型能力，减少跨平台重复加工与数据搬运。

统一管理公共能力

统一管理元数据、权限、算力与安全，将数据资产、任务和模型运行纳入共同视图。支持多云、多引擎和多中心环境，便于团队按一致规则协作，并结合任务与资源状态定位问题。

支撑业务持续演进

以湖仓底座连接机器学习、大模型与智能体，让经营分析和知识问答共享数据基础。企业可按需扩展训练、推理与编排能力，复用已有数据和模型成果，减少新场景重复搭建技术链路。

方案架构

客户案例

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某运动品牌数智平台

某全球运动品牌企业面向全球化、多品牌经营建设统一的数据与人工智能基础平台。项目基于华为云、AWS等多云环境，覆盖数据采集、清洗、开发、建模、治理和服务，并建设机器学习工程平台，贯通模型开发、训练、评估、部署与运维。平台以统一的数据管理支撑经营分析、精准营销和供应链优化，通过分布式训练、弹性调度与模型运维机制支撑算法在核心业务中的应用。

某全球运动品牌企业面向全球化、多品牌经营建设统一的数据与人工智能基础平台。项目基于华为云、AWS等多云环境，覆盖数据采集、清洗、开发、建模、治理和服务，并建设机器学习工程平台，贯通模型开发、训练、评估、部署与运维。平台以统一的数据管理支撑经营分析、精准营销和供应链优化，通过分布式训练、弹性调度与模型运维机制支撑算法在核心业务中的应用。