挑战 01梳表 · SQL · 血缘
分析需求响应慢
经营与制造分析需求响应慢，数据开发仍依赖人工梳表、写 SQL、查血缘。
助力全球光伏制造龙头提升数据研发效率，为 AI 打造干净、可信、语义一致、实时可用数据基座
让数据研发数字员工贯穿建模、开发、调优、质量与血缘分析，支撑光伏制造企业构建面向 AI 的可信数据基座。
全球组件出货量冠军服务 160+ 国家/地区3000+ 客户
关于客户
全球光伏制造龙头，业务覆盖硅锭、硅片、电池片及高效组件制造，产品服务全球 160 余个国家和地区、3000 余家客户，多年位列全球组件出货量冠军。
- 产品服务国家和地区
- 160+
- 全球客户
- 3000+
- 多年位列全球组件出货量
- 冠军
面临的核心挑战
在智能化转型前，客户在光伏 / 新能源制造业务场景中遇到以下关键瓶颈。
挑战 02多基地 · 多系统 · 多口径
数据可信度受影响
多基地、多系统的数据口径不稳定，Schema 变更与任务异常影响下游报表可信度。
DataAGI 解决方案
DataAGI 作为数据研发数字员工，自动完成自然语言建表、DDL/SQL 生成、SQL 调优、任务配置、血缘分析与影响评估，将业务逻辑快速转为在线数据资产。
1数据资产
源系统元数据（ERP、MES、WMS、SRM 等） · 开发资产数据（DDL、SQL、DAG、血缘等） · 规范与质量数据（ODS、DWD、DWS、规则等）
2AI 基座
DataAGI 数据研发专用 Skills · 数据平台（元数据 / 任务发布 / 模型切换）
3研发智能体
代码工坊 / 调优专家（SQL/Python 生成、方言互转、执行计划解读） · 质量血缘分析师（规则生成、影响分析、字段级血缘追踪） · 模型架构师（自然语言建表、Schema 演进、ODS/DWD/DWS 规范审计）
自然语言需求
建模与代码生成
质量与血缘校验
任务发布与审计
在线数据资产
落地成效
从效率到质量的全面跃迁，用可量化的指标印证 AI 价值。
数据研发效率提升
DataAGI 自动完成自然语言建表、DDL/SQL 生成、SQL 调优、任务配置、血缘分析和影响评估，将业务逻辑快速转成在线的数据资产。
数据质量与治理提升
基于 DataSimba 统一元数据、指标口径、任务与血缘，DataAGI 自动生成质量规则、识别 Schema 变更影响、检查发布风险并持续沉淀企业研发知识库。
- 数据研发效率提升
- 70%
- 建模 / SQL / 血缘自动化
- 数据质量问题减少
- 50%
- 质量规则 / 发布检查自动化
- 数据可信度提升
- 90%
- 统一口径、血缘、审计