面向AI-Native的Data&AI一体化平台

无缝覆盖数据治理、资产管理、分析建模到AI开发与服务全周期

产品特点

产品核心能力

  • 企业级Compound Al systems

    提供企业级别的Compound AI Systems,覆盖模型构建,部署,评估,治理、发布和应用全生命周期的能力;

  • 通用AI到业务智能

    Data&AI融合基础设施,让企业从了解通用AI做到应用人工智能,准确理解企业自有数据AI,通用智能到数据智能,需要懂企业数据,基于企业数据的智能才能真正实现业务智能;

  • Data&Al工程工具化

    数据底座为AI落地提供高性能复杂数据处理能力、统一格式,统一元数据、多模态数据处理引擎和高质量数据集,数据工程工具化,缩短80%训练数据准备周期;

  • 数据治理 for AI

    数据工程与治理深度融合,构建高水平数据标准、质量、安全全链路治理体系,实现模型构建至AI 落地的全周期治理并提供安全合规保障;

  • 全栈功能智能化

    平台全面智能升级,功能简洁易用,内置自研NL2SQL大模型,提供智能语言交互,智能开发查询、多模态文图数据精准检索、智能运维以及数据知识库功能,处理效率提升2倍以上;

  • 自主Agent工厂

    提供自主Agent工厂,快速构建Agent和RAG应用;提供 serving 能力,快速部署 Agent,150余项数据和AI技术发明专利,帮助企业持续构建自主的AI驱动业务能力;

AI-in-Lakehouse智能驱动型架构

技术架构

KeenData Lakehouse首创AI-in-Lakehouse技术将湖仓一体引擎、OLAP、数据治理和AI技术统一,形成精简高效的All-in-One技术解决方案。自研多模态计算引擎在单流水线中完成数据清洗至结果分析,数倍提升GPU推理吞吐;结合KMI推理加速、模型量化及Unity Catalog实现跨模态智能治理。

技术架构

发展趋势

伴随AI技术深入业务核心,多模态数据智能成为企业创新决策的关键驱动力,推动数据架构向感知-决策-执行一体化演进。AI-in-Lakehouse融合智能驱动型架构作为新一代智能基座,深度融合数据湖的开放性、数据仓库的高效性及大模型认知能力,通过逻辑统一、物理分布、智能驱动范式,将成为企业从数据管理迈向智能行动的核心基础设施。

发展趋势

关键技术

KeenData Lakehouse采用新一代智能数据架构,深度融合数据湖灵活性、数据仓库高性能及多模态AI原生能力,构建逻辑统一、物理分布、智能驱动的跨模态数据基座。在兼容Oracle数仓、MPP数据库、云存储等既有设施的前提下,通过Unity Catalog统一元数据湖 实现多源数据虚拟整合与全局调度,依托多模态计算引擎与KMI超融合推理架构支撑千亿级大模型训练与实时业务智能体闭环,为企业从BI向AI演进提供统一智能中枢。

多模态数据引擎

多模态数据引擎

多模态数据引擎,构建“底层特征-隐含属性-高层语义”多层级语义协同计算模型,满足数据处理、视频分析、文档解析等跨模态分析场景。

AI-in-Lakehouse

AI-in-Lakehouse

人工智能与湖仓一体架构深度融合,并通过ACID事务为海量数据上的AI工作流提供稳定可靠保障。

Unity Catalog

Unity Catalog

新一代元数据湖技术,提供异构多模态数据统一元模型,为Data+AI构建跨模态语义对齐能力。

异构资源调度

异构资源调度

自研弹性异构架构,突破传统调度性能。动态协调CPU、GPU与国产AI芯片,实现混合算力的智能按需分配。

KMI推理加速

KMI推理加速

自研高效采样加速算法、稀疏激活、Operator Fusion与Kernel优化、PagedAttention算法等实现2倍以上推理加速。

批流一体

批流一体

采用更高性能的批流一体技术,支持一套数据框架兼容离线计算和实时计算;可以使用批处理分析数据流;可提供批处理、流处理的联动和转换以及实时离线联动分析。

应用场景

数据基础设施构建

科杰科技基于数据基础设施白皮书标准构建企业级治理体系,提供数据集成、离线实时开发、多模态计算、数据治理、数据集管理、AI模型构建、训推一体至 Agent开发全链路闭环的基础设施构建能力,驱动企业完成从数据资产化到智能场景化的战略升级。

数据中台构建

实时数仓构建

通过数据基础设施系列产品:数据同步系统KeenDsync、实时计算平台KeenStream、分析型数据库KeenADB,构建企业实时数仓,通过数据同步系统对业务生产过程中的数据进行交互和转化,实时计算平台实现数据清洗、合并、结构化、计算、模型分层、结果输出,存储到分析型数据库KeenADB中,并面向应用提供服务支撑。

实时数仓构建

数据资产建设

根据科杰数据基础设施-数据治理方法论,制定标准数据管理规范,通过开发管理平台实现对企业生产过程中主数据、业务数据和分析数据三个核心治理域的元数据、主数据、数据模型、数据质量、数据安全、数据生命周期进行全链路管理,形成全域统一、血缘关系可追溯的全域数据资产,通过企业统一的数据资产门户数据资产目录中实现数据可查、可追溯、可开放应用。

数据资产建设

分析型数据库

通过大规模并行处理架构,实现海量数据亚秒级查询,满足简单查询、复杂查询、ad-hoc查询等多样化的分析查询需求。适用于搭建实时数仓、大数据分析平台,构建实时大屏、BI报表、用户画像和监控预警等应用的行业、企业和机构。

分析型数据库

携手科杰科技,构建AI-Native时代 Data&AI 一体化平台

公司介绍


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