它解决什么问题
看不见
数据质量是黑盒，问题总是后知后觉。平台做全域检测，质量可知可控。
管不着
人工治理流程低效。平台把监控和修复连成闭环，自动治理。
修不好
修复过程无跟踪、无法闭环。平台从被动救火转为主动预防。
信不过
业务部门对数据缺乏信心。平台输出带质量评分的可信数据资产。
它能做什么
智能异常检测
基于 AI 的多维度异常识别，实时发现数据质量问题，减少 90% 的人工监控成本。
全域数据支持
对接各类数据源，打破数据孤岛，一站式完成数据治理。
个性化检测报告
支持自定义检测报告，定时定期生成，为决策提供数据支撑。
闭环治理修复
内置数据修复模块，确保发现的问题全部闭环处理。
谁在用
AI 工程师
保证模型训练数据的质量。
数据治理团队
管理企业数据质量。
客户案例
国家工业信息安全发展研究中心（工业和信息化部电子第一研究所）
研究所承担多项国家重点科研项目，实验数据、仿真数据和工程数据是核心资产。平台对历史与新增数据做了深度扫描，主动发现 3 类潜在的系统性记录偏差并在研究早期完成校正；数据共享前的安全与质量评估周期从数周缩短到 3 个工作日，并通过自动化敏感信息扫描满足了国家级项目的数据安全审计要求。
- 数据共享评估周期，原来需要数周
- 3 个工作日
- 提前发现并校正的系统性记录偏差
- 3 类
