数据治理与 AI 可信数据底座方案｜指标模型、业务本体、知识萃取

多源数据整合与指标建模
构建统一、高性能的数据基础

多源数据整合与指标建模，构建统一、高性能的数据基础

支持连接数据库、数仓及企业业务系统，围绕真实业务需求开展数据探查、清洗转换与 ETL 加工，形成可复用的事实维度模型和指标体系。通过统一计算规则、数据关联及分析引擎，为复杂业务查询、经营分析和 Agent 数据调用提供稳定的数据基础

多源异构融合

指标与多维建模

高性能分析

了解数据建模能力
多源数据高效融合
构建高性能业务分析模型

多源数据高效融合，构建高性能业务分析模型

支持连接企业各类业务系统、数据库及文件数据，通过跨库关联、自助 ETL 和事实维度建模，将分散数据整合为统一、可复用的分析模型

多源异构数据融合

灵活高效建模

高性能多维分析

方案咨询
关联指标、规则与专业知识
构建 AI 可理解的企业业务语义

关联指标、规则与专业知识，构建 AI 可理解的企业业务语义

围绕企业业务对象和管理过程，将数据模型、指标维度、计算规则、业务术语及知识对象建立关联，形成可维护的业务语义与图谱关系。结合同义词治理、语义映射和规则约束，帮助 Agent 识别分析对象、统计范围和业务条件；对存在歧义的问题保留澄清与校验环节

业务本体建模

语义与关系治理

规则图谱关联

方案咨询
让智能体协作参与治理工程
提升数据与知识建设效率

让智能体协作参与治理工程，提升数据与知识建设效率

围绕数据探查、ETL 开发、指标建模和知识萃取等治理任务，探索由多智能体平台进行任务拆解、专业分工与工具调用，在既有数据处理工具之上协助完成重复性工作。结合人员审核、测试验证和复盘改进，形成更高效的治理协同方式，具体实现与交付范围按项目确认

多智能体协同

治理工具调用

人机协作验证

方案咨询
让数据、指标与知识持续复用
支撑人员与 Agent 的可信用数

让数据、指标与知识持续复用，支撑人员与 Agent 的可信用数

统一组织数据模型、指标、报表、分析应用和知识资源，通过资产目录、个性化门户、指标服务及知识检索，降低资产发现和业务使用门槛。在既有身份与权限体系约束下，结合 API、CLI 等开放方式，将企业数据与分析能力接入 BI、白泽及外部 Agent 工作入口，持续放大治理成果价值

统一资产管理

数据与知识服务

开放授权调用

了解能力详情

行业解决方案

围绕真实业务任务，逐步建设可复用的企业级可信数据底座

银行

围绕存贷款、资产质量、机构经营与风险管理，统一业务指标、专业术语和分析口径，让经营与风控分析有据可循

证券

连接经纪、财富、投行与资管等业务数据，组织客户、资产、产品和机构语义，支撑专业经营分析与归因

保险

梳理保费、产品、渠道及机构等复杂指标，关联保险术语和业务规则，为智能问数与经营管理提供统一依据

先进制造

贯通生产、品质、供应链及经营数据，沉淀制造分析模型和专业规则，支持跨环节运营分析与问题排查

医疗健康

整合医院运营、财务成本和业务管理数据，统一管理指标与分析规则，推动运营管理和资源配置精细化

在真实业务中，验证数据治理与智能分析价值

中英人寿 | 保险

90%数据收集整理时间缩短

3 倍+移动端日活提升

统一复杂指标与知识口径，支撑全公司对话式经营分析

通过原子指标拆解、知识字典与 RAG 检索增强，将保险经营分析从人工取数扩展至业务自主查询和持续分析

查看案例详情 →

西藏药业｜医药制造

411 个数据指标统一发布

30 个决策分析应用建成

以指标体系为核心，沉淀跨业务的管理分析资产

整合财务、营销与生产等业务数据，建立统一经营指标体系，配套建设看板与驾驶舱，形成可持续使用的分析基础

查看案例详情 →

晶合集成｜先进制造

30→3分钟数据查询耗时缩短

70%业务自助分析率达到

企业数据体系与智能分析协同，复杂分析进入分钟级

在统一数据与指标基础上，协同企业 AI 平台与 SmartBI，支撑销售价格归因、品质风险和代工流程智能分析

查看案例详情 →

全国农信首批 AI 试点

↑300%问数使用率

100+风险指标沉淀

某头部农信 · 全行级智能问数

省级数据中台之上构建信贷全生命周期指标语义模型，360° 全链路穿透 35 个维度，从机构下钻至单一客户，打通「数据到决策」最后一公里

案例咨询 →

《2026 Data Agent 最佳实践报告》入选

↑80%人工分析及报表制作综合效率提升

邮储银行福建省分行 · AI 数据运营

与 SmartBI 联合建设 AI 赋能数据运营项目，报表制作与人工分析全流程提效，获评为 Data Agent 最佳实践

案例咨询 →

从一个高价值场景开始，逐步建成可信数据能力

01

明确任务与可信要求

选择高价值业务任务，明确所需数据、知识、计算规则、权限边界和可衡量的验收指标

02

盘点两类资产

评估现有业务系统、数仓、指标和报表，并同步梳理制度文档、专家经验及既有治理机制

03

建设治理与业务语义

完善数据模型与指标口径，定向萃取专业知识，建立必要的业务对象、规则和图谱关系

04

验证应用与持续优化

测试数据质量、业务语义、查询准确性和权限；引入反馈与人工审核，逐步扩大复用范围

进一步了解

选型前，
你可能还想确认

FAQ

企业已有数仓和数据治理平台，还需要重建一套数据底座吗？+

通常应先复用既有建设成果。首先盘点数据源、加工链路、主数据、数据质量、指标和权限体系，识别哪些已经可靠、哪些尚未形成可复用的业务语义，以及哪些知识仍停留在文档或个人经验中。

对于已有基础较好的企业，建设重点可以放在分析模型、统一指标、知识萃取、业务关系和开放服务上。SmartBI 能够连接已有数据体系，围绕分析与 AI 用数需要补充相应能力，具体范围应根据现状和目标确定。

已有大量报表，为什么 Agent 仍可能理解错业务？+

报表是给人看的，人会凭经验补全上下文，Agent 没有。真实问题常包含隐含条件和动态规则。例如“最近华东区大客户为什么流失”，需要先明确时间范围、“大客户”与“流失”的定义，再关联交易、产品和服务记录，并区分数据事实与分析假设。报表提供结果，并不能直接覆盖这些业务理解过程。

有效方法是分层建设：先保证底层数据质量与时效，再治理指标、术语、业务对象和规则，最后建立提问澄清、可执行分析、结果校验与反馈更新机制。SmartBI 的数据建模、指标语义、业务图谱方向与白泽分析能力，可支持其中多个环节，具体应用深度随场景验证。

结构化数据与非结构化知识，应该怎样协同治理？+

两类资产的处理路径不同。业务系统和数仓中的结构化数据，应重点治理数据质量、模型、指标、计算口径及维度关系；制度、合同、项目文档和专家经验等非结构化资料，应先确定使用目标，再完成解析索引、知识萃取、来源核对和持续维护。

随后围绕共同的业务对象、指标或任务建立关联：例如收入指标既指向可计算的数据模型，也关联统计制度和解释规则。SmartBI 可以通过数据工程、指标管理、知识治理和业务语义建设协同支持，不要求将所有原始数据和文档物理集中到同一系统。

企业知识治理为什么不能只做文档切片和 RAG 检索？+

文档检索适合定位相关资料，但并不能自动保证知识本身完整、准确或符合当前业务。特别是跨多份制度、项目方案和经验文档的问题，应先回答“需要沉淀什么知识、服务什么任务”，再设计提取字段和关联关系。

更稳妥的建设方法是按目标定义知识结构，提取业务对象、规则、方法、案例与适用条件，保留来源和审核记录，并在使用反馈中维护更新。SmartBI 的知识工程方向强调目标驱动的萃取与组织；正式项目需结合文档质量、知识范围和交付能力评估。

知识图谱在可信数据底座中解决什么问题？+

它用于组织“谁与谁有关、依据什么规则、在什么条件下适用”。例如同一个“收入”指标可能涉及组织、产品、时间、渠道、口径版本和制度解释；业务图谱可将这些概念和关系显式组织，帮助人员与 Agent 识别查询范围和潜在歧义。

图谱建设应由高价值问题驱动，优先覆盖重要业务对象、指标和规则，再结合反馈逐步扩展。SmartBI 访谈展示了围绕指标、维度、规则和同义表达治理业务关系的探索，但具体图谱功能及项目交付范围仍需单独确认。

如何让 Agent 的分析结果可信、可核验？+

可信需要贯穿数据、语义、执行和结果四个层面：检查数据质量与时效；明确指标口径、知识来源和规则版本；将复杂分析拆分成可执行步骤；对关键结果进行测试、追溯和人工复核。对于条件不明确或数据不足的问题，应识别不确定性并澄清，避免直接生成确定性结论。

SmartBI 的数据模型、指标管理、权限控制、智能分析与工作流能力能够为这条链路提供部分支撑，仍需与企业既有质量、安全和审计机制配合。任何分析系统都不应承诺普遍场景下的百分之百正确率。

AI 能怎样参与数据治理工程？企业该如何验证效果？+

适合先从边界清晰、可验证的工作入手，例如数据探查、字段映射建议、ETL 生成、指标模型初稿和文档知识萃取。按任务组织专业智能体与人员协作，设置测试、审批和回退机制，而不是直接让智能体替代所有治理人员。

建议同时评价建设结果与应用结果：前者关注模型复用率、指标口径覆盖、知识抽取审核通过率和治理周期；后者关注查询准确率、数据获取耗时、自助分析比例及业务使用情况。SmartBI 已在内部探索多智能体协同治理，但对外项目的实现范围需结合产品状态与验证结果确定。

面向 AI 的数据治理，和传统数据治理有什么不同？+

传统治理解决的是数据标准、质量、元数据、安全与资产管理，主要服务人和报表。面向 AI，还需要让机器听懂业务说法与口径（业务本体）、让分析过程可确定可复核（分析语言）、把文档经验变成可问答的知识（知识萃取），并支持授权调用与来源追溯。

能否与企业已有的大模型和 Agent 平台集成？+

可以。SmartBI 通过 API 与 CLI 开放指标、数据模型与知识能力，连接白泽及支持相应接入方式的外部 Agent。具体对接方式、权限继承与可用功能，需结合企业环境与接口条件验证。

让数据治理成果，支撑企业 AI 应用落地

结合现有数据基础与 AI 应用目标，评估可复用资产、需要补齐的能力和适合优先落地的场景

方案咨询