在数字经济与人工智能浪潮交汇的时代，数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的关键生产要素。然而，大多数情况下，数据并非直接可用的“燃料”，尤其在追求精准与可靠的AI应用中更是如此。

覆盖 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、DM8、Doris、StarRocks、TiDB、Hive、GaussDB、openGauss、Trino 等数据库。支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、DM8、Doris、TiDB、StarRocks八种数据源，满足企业多样化数据可视化需求。在主数据管理、标准登记、清洗转换、数据开发、

跳过数据治理引入AI的代价是惨痛的，短期看似乎节省了数据治理的成本，但长期看，每个AI项目都将陷入重复的数据清洗泥潭，架构越来越乱，维护成本呈指数级上升，最终沦为烂尾工程。

数据安全管理是保障数据安全可用的关键，结合大数据技术和行业特性，数据中台产品应具备四大核心功能：1）数据分类分级，支持自定义分类树形管理；2）智能识别敏感数据，通过规则匹配自动扫描；3）敏感数据管理，支持识别规则配置和多维度查询；4）细粒度安全控制，实现字段级权限管理。这些功能通过脱敏、加密等措施，确保敏感数据得到有效保护，防止泄露和滥用。

苏州龙石信息科技有限公司（以下简称 “龙石数据” ）凭借技术优势与创新能力，荣获2021年度“江苏省人工智能新锐企业”。12月30日，江苏省人工智能产业技术创新战略联盟、苏州工业园区科创企业联合会、苏州工业园区人工智能产业协会、苏州市人工智能协同创新中心等单位联合举办的“第七届荣耀金鸡湖科创大会暨2021江苏人工智能行业发展峰会”在苏州成功举办。作为行业内的 “奥斯卡式” 年度大会，荣耀金鸡湖颁奖

数据中台建设方法论：“理、采、存、管、用”五步走，让数据治理前路更明朗！

数据资产入表需进行全面质量评估，重点关注八个方面：完整性（检查缺失值）、准确性（验证数据真实度）、一致性（确保跨系统统一）、时效性（分析数据更新情况）、可信度（综合评价质量）、规范性（审核标准符合度）、安全性（检测保护措施）、可用性（考察业务支持能力）。通过系统化的评估流程，可有效提升数据质量，为决策分析提供可靠支持。

数据共享交换平台依照安全性、易用性、高可靠性、可扩展性以及整体性原则，助力客户实现数据的互联互通。

资源编目是对数据资源各种数据和特征数据的基本集合管理，包括数据资源的内容信息（例如摘要、分类属性、信息项等）、管理信息（例如数据提供方信息、共享类型、开放类型等），通过对信息资源的具体信息编目，数据资源目录对应的使用部门能够准确地了解和掌握资源的基本概况，发现和定位所需要的资源。也便于数据资源中心对数据资源的统一管理。数据资源目录是数据管理的账本，是数据应用的基础，更是是数据治理成果的体现，因此数

元数据管理是数据中台的核心功能，主要包括五大关键能力：1）数据资产地图可视化展示数据分布结构和血缘流向；2）多维度的元数据检索功能；3）完整的元数据维护管理；4）自动化元数据采集能力，支持多种数据源适配和灵活的执行策略配置；5）元数据变更日志追踪。通过建立统一的元数据管理体系，为数据资源目录、安全管控、报表开发等场景提供标准化支撑，同时自动分析数据血缘和影响关系，实现对数据资产的全面管控。