数字经济蓬勃发展，数据作为生产要素正在社会经济中发挥着巨大作用，各行各业都在积极推动数字化转型。企业通过数据治理，不仅能提高业务敏捷性，也能加速业务创新，为企业的未来发展提供更多可能。因此，越来越多的企业重视对数据的挖掘与利用，希望将自身打造为数据驱动型组织。麦肯锡全球研究院报告表明，数据驱动的组织在吸引客户能力、保留客户能力和盈利能力上，分别是一般企业的23倍、6倍和19倍。数据驱动的益处不言而喻，但现阶段，多数企业仍在沿用旧有模式，缺乏敏捷且安全的数据平台，数据架构也缺乏合理性，无法高效采集、处理数据。

面对这些挑战，领先的数据底座供应商不断探索破局之道，并逐渐意识到打造数据底座平台是企业构建数据驱动型组织的关键。作为值得信赖的数据能力构建商，科杰科技自主研发的湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse采用领先的湖仓一体架构，在满足数据湖灵活性的同时又兼顾数据仓库的高性能及易用性，通过多架构统一纳管、数据工程、数据自治理、数据资产业务化表达等能力，助力企业打造数据驱动型组织，全面支撑企业数字化转型战略。

多架构统一纳管能力：数据由物理统一走向逻辑统一

解决企业不同系统间的数据统一构建，且能考量到之前数据成果的复用，是横跨在现阶段企业数字化转型的难题。在科杰科技看来，湖仓一体不是全新的替代型产品，无法解决企业架构升级带来的数据迁移的巨大成本和原有架构的效能持续发挥。因此，企业要接受数据源在一定程度上的分散和割裂，通过多架构融合纳管来实现逻辑层面的统一。

科杰科技湖仓一体数据智能平台 KeenData Lakehouse采用领先的湖仓一体技术引擎，具备存算分离、批流一体、ACID事务性、DataOps、Data Fabric等特点，并且在底层已经实现了二十余种存储引擎融合处理技术，提供统一计算引擎、数据探查分析、统一数据资产管理能力，帮助企业提供逻辑统一的大数据底座。

数据工程能力：应对广泛的数据分析和规模化的数据应用

应对组织里面复杂的数据分析和规模化的数据应用，数据工程构建比软件工程优先度高，对于整个组织而言，数据工程构建是企业数字化转型成功的关键，科杰科技KeenData Lakehouse采用主流大数据技术工程和AI基础设施能力，产品在设计上融合了DataOps方法论，将持续集成、持续交付、持续部署贯穿于数据管理全生命周期，支持大规模团队协同，简化数据交付周期，快速释放数据价值，为数据管理者和数据消费者提供灵活的协作式管理实践。

数据自治理能力：提升数据质量，释放数据价值

过去，企业在推动数字化转型过程中，数据治理一般是以专项的方式推进数据的管理和管控，属于被动且滞后的管控形式，与企业的业务和研发脱节。集中式数据管理适用于业务类型较为单一或者管理层级相对简单的企业组织。面向多业态、复杂场景的数据治理工作，科杰科技将访问控制、管道链接、数据合并、主动元数据探查等技术融入到数据工程上，当数据源发生变化的时候，可通过算法和模型进行人工自动化或半自动化调整，使数据可预测错误进行AI强化学习和提前判断，将数据的异常检测和相似的数据进行合并，以数据管理方式将传统静态的数据标准、主数据管理、数据质量、数据资产目录进行加强，以 AI 探查主动和数据源、数据工程连接的方式形成自适应的数据治理能力。

数据资产业务化表达：强大的流程整合和建模能力

在数字经济时代，企业各部门间的壁垒逐渐被打破，构建集中式管治与分散式赋能的混合数据能力体系，能够帮助业务部门能快速地使用数据，充分释放数据价值。如果企业没有进行统一的数据基础架构设计，要想实现数据的统一管理就需要数据在集中式平台、基础设施和数据资产之上，进行数据虚拟化，实现逻辑数据的业务表达。

科杰科技自主研发的ADC、KG等技术引擎应用于公司数据资产目录KeenAsset，提供自动推荐数据转换方式及自动设定数据和数据管道的规格参数，实现自动、智能、安全地汇集不同的大数据源，并在大数据平台技术中进行处理，进而提供统一、可信、全面的数据视图。数据由企业 IT 部门管控变成业务端可以广泛、自由使用业务数据，数据驱动型组织整体的构建方式升级为管控和分散式赋能平衡结合的方式，实现逻辑数据的业务表达，形成完备的数据资产。

以数据驱动业务，打造数据驱动型组织，是企业数字化转型的必由之路。科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse助力企业打造以数据驱动的数字化转型新一代IT架构，加速构建体系化的数据能力，着力数字化场景应用、激发数字化创新活力、挖掘数据价值，重塑企业的生产力。