企业数据管理的挑战
运营数据赋能业务，驱动数字化转型，释放数据价值，是每个企业的重要命题。
但是，企业在盘活数据资源，释放数据价值的过程中，存在诸多问题：
数据价值释放面临三大挑战
- 数据治理成本高
- 数据产品开发成本高
- 数据应用成本高
传统数据中台建设存在两大问题
- 难以满足业务需求：中台面向技术开发人员，传统的“业务提需求，IT 做开发”，找数用数效率低下，需求响应周期长
- 能力存在短板：市场竞争激烈，业务部门人员反馈越来越多、更多维度、更细颗粒度、更实时的用数需求，但是，传统数据中台缺乏面向业务人员的找数用数能力
少数具有研发能力的企业尝试大模型实现Chatdata/ChatBI 的两大难点
- 准确率低：传统数据中台上做数据治理，纷繁复杂，往往业务元数据极少，简单 RAG（检索增强）的自然语言找数用数准确率不超过 60%
- 架构风险：从数据中台拷贝数据到 AI 平台，面临数据复制造成新的数据孤岛，且数据权限和管控丢失的安全风险
企业数据管理的挑战
运营数据赋能业务，驱动数字化转型，释放数据价值，是每个企业的重要命题。但是，企业在盘活数据资源，释放数据价值的过程中，存在诸多问题：
数据价值释放面临三大挑战
- 数据治理成本高
- 数据产品开发成本高
- 数据应用成本高
传统数据中台建设存在两大问题
- 难以满足业务需求：中台面向技术开发人员，传统的“业务提需求，IT 做开发”，找数用数效率低下，需求响应周期长
- 能力存在短板：市场竞争激烈，业务部门人员反馈越来越多、更多维度、更细颗粒度、更实时的用数需求，但是，传统数据中台缺乏面向业务人员的找数用数能力
少数具有研发能力的企业尝试大模型实现 Chatdata/ChatBI 的两大难点
- 准确率低：传统数据中台上做数据治理，纷繁复杂，往往业务元数据极少，简单 RAG（检索增强）的自然语言找数用数准确率不超过 60%
- 架构风险：从数据中台拷贝数据到 AI 平台，面临数据复制造成新的数据孤岛，且数据权限和管控丢失的安全风险
AnyFabric 以 AI 技术助力数据中台，实现五大增强能力
智能数据探测，增强数据目录
AI 增强数据治理，减少人力成本
可视化的指标开发与分析
增强找数用数，高效赋能业务一线
快速开发 AI 原生数据应用，精准增强场景化用数
- 通过数据源探测，自动形成统一逻辑视图，全面梳理数据家底，形成数据清单；
- 随时随地探测数据质量，评估数据质量，确保使用准确的数据；
- 快速构建分类、分级的数据资产全景图谱，助力数据资产盘点及入表；
- 增强数据编目：支持业务语义自动补全；
- 增强业务标准：以业务模型为中心的自动化贯标，数据标准推荐准确率达90%；
- 增强数据安全治理：支持数据分类分级探测，帮助数据运营团队全面梳理数据家底，形成数据清单；
- 三步完成开发和调试AI智能数据应用，实现零代码数据应用开发，降低开发成本；
- 结合业务知识网络（图谱），业务术语和词库增强大模型，问答准确率超过90%，确保找到准确的数据，并实现可解释的智能问答和分析，更好辅助指标和数据分析。
AnyFabric 以 AI 技术助力数据中台
实现五大增强能力
-
智能数据探测，增强数据目录
- 通过数据源探测，自动形成统一逻辑视图，全面梳理数据家底，形成数据清单；
- 随时随地探测数据质量，评估数据质量，确保使用准确的数据；
- 快速构建分类、分级的数据资产全景图谱，助力数据资产盘点及入表；
-
AI 增强数据治理，减少人力成本
- 增强数据编目：支持业务语义自动补全；
- 增强业务标准：以业务模型为中心的自动化贯标，数据标准推荐准确率达90%；
- 增强数据安全治理：支持数据分类分级探测，帮助数据运营团队全面梳理数据家底，形成数据清单；
-
可视化的指标开发与分析
-
AI 增强找数用数，高效赋能业务一线
-
快速开发AI 原生数据应用，精准增强场景化用数
- 三步完成开发和调试AI智能数据应用，实现零代码数据应用开发，降低开发成本；
- 结合业务知识网络（图谱），业务术语和词库增强大模型，问答准确率超过90%，确保找到准确的数据，并实现可解释的智能问答和分析，更好辅助指标和数据分析。
方案技术优势
创新的数据虚拟化引擎：
高效数据集成与全面业务语义增强
- 统一逻辑视图，业务视角管数：基于数据虚拟化引擎连接多源异构数仓，实现统一数据视图管理和分层数据开发
- 减少ETL，高效集成，降低成本：以业务模型和元数据为基础自动化构建业务知识网络，基于业务的数据集成调度，实现 NoETL 的数据开发分析
- 性能加速，即时数据查询分析：基于缓存的数据查询加速，在多表关联查询和多表聚合计算场景下，数据查询性能提升 94% 以上
- 充分发挥数据中台价值，增强数据中台而非重构：充分保护和利用企业已建数据中台和数据治理成果，结合大模型等 AI 技术充分释放数据价值
DATA+AI架构：
智能、准确，且确保数据安全
- 足够安全：基于 AnyFabric 整合 AnyDATA 的知识图谱与大模型能力，在数据分类分级与权限可控的情况下，确保 RAG 增强大模型的安全性
- 准确且可解释：基于自动化的业务知识网络，业务术语、词库增强大模型，确保找数用数准确，且可解释
- 开放且灵活：基于 AnyFabric 认知助手，持续增强数据运营的各个环节：找数准确、问数便捷、AI 数据应用灵活
方案技术优势
创新的数据虚拟化引擎：
高效数据集成与全面业务语义增强
- 统一逻辑视图，业务视角管数：基于数据虚拟化引擎连接多源异构数仓，实现统一数据视图管理和分层数据开发
- 减少ETL，高效集成，降低成本：以业务模型和元数据为基础自动化构建业务知识网络，基于业务的数据集成调度，实现 NoETL 的数据开发分析
- 性能加速，即时数据查询分析：基于缓存的数据查询加速，在多表关联查询和多表聚合计算场景下，数据查询性能提升 94% 以上
- 充分发挥数据中台价值，增强数据中台而非重构：充分保护和利用企业已建数据中台和数据治理成果，结合大模型等 AI 技术充分释放数据价值
DATA+AI架构：
智能、准确，且确保数据安全
- 足够安全：基于 AnyFabric 整合 AnyDATA 的知识图谱与大模型能力，在数据分类分级与权限可控的情况下，确保 RAG 增强大模型的安全性
- 准确且可解释：基于自动化的业务知识网络，业务术语、词库增强大模型，确保找数用数准确，且可解释
- 开放且灵活：基于 AnyFabric 认知助手，持续增强数据运营的各个环节：找数准确、问数便捷、AI 数据应用灵活
客户故事
帮助化工集团打造统一数据资产运营平台：
增强数据中台能力，直接赋能业务部门
- 通过数据探测，增强数据目录：完善企业数据资产图谱，识别数据分布，助力数据资产入表
- 面向业务用户智能化找数用数的数据消费：简化数据收集、查找、应用等各环节步骤，大幅提升数据消费效率100%以上
- 赋能业务部门，面向业务管理的指标建设和分析：集团及各业务板块运营团队每月至少节省30人天，工作效率提升10倍，指标统计及时率和准确率提升近50%
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- 面向业务用户智能化找数用数的数据消费：简化数据收集、查找、应用等各环节步骤，大幅提升数据消费效率100%以上
- 赋能业务部门，面向业务管理的指标建设和分析：集团及各业务板块运营团队每月至少节省30人天，工作效率提升10倍，指标统计及时率和准确率提升近50%
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