DataHub数据中台
不是传统意义上的数据仓库，而是围绕 AI、支撑 AI 的可信数据底座。让数据从「存得住」进化为「用得好」，最终实现「AI 来干活」。
数据资产沿途散乱，治理与 AI 应用两张皮
多数企业的数据现状是：各系统数据孤岛层叠、指标口径不一、质量问题难以溯源、数据资产无法直接为 AI 模型提供训练弹药。DataHub 将湖仓一体存储、可视化数据加工、标准化治理、训练数据集管理与数据服务化整合为一个闭环平台，让数据从接入到服务发布全程可控，并原生支撑 AI 应用。
六大能力域
覆盖数据从接入、存储、加工、治理到服务化与 AI 一体化的完整链路，47+ 核心功能项
全链路数据治理流程
从多源接入到 AI 消费，每一个环节都在治理体系的管控之下
AI 辅助能力
聚焦于降低治理门槛和提升运维效率，与 AIBase 的辅助训练形成互补
智能建模与数据探测
根据业务描述自动推荐逻辑模型与指标草案，建议质量规则并解读失败根因，让业务人员也能参与建模与质量治理。
知识化助手
按文档类型自动推荐切片与 Embedding 策略，召回失败时归因分析，加速知识上线。
运维助手
解读采集与流水线运行日志，给出处置建议，缩短故障恢复时间。
Skill 发现
自动识别可封装为标准化 Skill 的数据服务，推动数据能力资产化。
平台能力保障
端到端闭环
从多源接入、湖仓存储、可视加工、标准治理到服务发布与知识化，在同一产品内一气呵成。
批流一体
支持批量采集、CDC 近实时、Flink 流处理、视频流接入，适配全场景数据时效要求。
治理内建
标准、质量、安全、主数据贯穿数据全链路，而非事后补丁。
AI 就绪
原生训练数据集治理、知识化与召回调试，直接为模型训练与智能应用提供标准化数据弹药。
开放生态
数据服务 API、订阅推送、事件路由与开放密钥，使 DataHub 的数据能力可被外部系统与 Skill 生态安全消费。
落地场景
数据治理与 AI 赋能的典型企业层应用
集团级数据治理
多业务单元数据汇聚入湖，统一指标口径与主数据标准，质量规则自动扫描与一键修复，数据资产目录全局可见。
AI 训练数据准备
模型训练数据集流程内建，支持跨应用数据选择、预览、审计与一键开训。DataHub 管数据，AIBase 管模型，边界分明。
构建可持续演进的数据资产体系
与 AIHub 原生耦合，DataHub 治理结果直接进入知识库，数据与智能体不再是两套体系