让数据为 AI 而生
重新定义数据的组织方式、调用方式与安全方式，让企业数据天然适配大模型消费场景。
让企业数据真正成为 AI 时代的核心生产资料
Simba 数据基座
数据基座是企业级 AGI 平台的两大核心底座之一，与模型底座并列。它连接企业海量数据资产与上层 AI 能力，提供从数据接入、治理、知识沉淀到安全供给的一体化能力，让企业数据以可控、可信、可调用的方式服务于大模型与智能业务应用。
让数据以模型可理解、业务可复用、安全可审计的方式流动。
数据基座不是再建一个数据平台，而是把企业数据资产整理成 AI 可以稳定消费的生产资料，并让所有上层产品和 Agent 统一复用。
数据不出企业域
支持全栈私有化部署，企业数据全程驻留在自有环境中，保障数据主权与合规底线。
知识即资产
将指标体系、业务规则、行业经验与专家知识沉淀为可被 AI 复用的结构化资产。
一次接入，全平台复用
统一对接、统一治理、统一供给，避免重复建设，加速企业 AI 应用从 0 到 1、从 1 到 N 的规模化落地。
存得下 · 算得快 · 跑得稳 · 管得清 · 用得起
让每一条高价值数据，都能稳定进入模型与业务决策。
5000 亿条/天
数据处理吞吐
面向模型的日均数据通量，支撑 EB / PB 级数据洪流稳定流转。
百万级 QPS
服务调用并发
统一数据服务接口低延迟、高并发，单接口可达 10 万+ QPS 供给能力。
千亿级 事件
实时处理能力
流批一体处理千亿级事件量，复杂场景下实现秒级查询与实时出数。
1/3~1/5
存储压缩比
高压缩比编码把常见场景存储压缩至原始体量的三到五分之一，让数据用得起。
Simba 数据基座：面向模型的数据供给中枢
统一企业多源数据、治理体系、知识资产与权限边界，为上层 AI 应用提供可控、可信、可调用的数据上下文。
上层 AI 应用 / Agent / 业务场景
统一调用DeciAGIDataAGIOpsAGI全域智配门店智脑销售先知智能荐品供应智链经营决策企业知识助手
统一数据服务接口
低延迟 · 高并发 · 可审计模型数据接口智能上下文构建Schema 按需加载缓存与加速权限校验调用留痕
多源数据接入
数据库、数据仓库、数据湖、API、文件与流式数据统一接入。
统一数据管理
自动识别表结构、字段语义与关联关系，统一管理资产目录、血缘与生命周期。
数据基座元数据中心 · 语义层 · 指标体系
企业知识沉淀
将指标口径、行业规则、业务逻辑与专家经验结构化为 AI 可复用资产。
安全与权限治理
行列级权限、上下文按需加载、审计追踪与私有部署共同守住企业边界。
企业多源数据
统一接入 · 统一治理关系型数据库数据仓库数据湖业务 API文档文件流式数据
接接入
多源连接，分钟级对接
多源连接，分钟级对接
治治理
元数据、血缘、质量统一管理
元数据、血缘、质量统一管理
知知识
指标、规则、经验可复用
指标、规则、经验可复用
安安全
私有部署、权限管控、审计追踪
私有部署、权限管控、审计追踪
供供给
面向模型稳定调用
面向模型稳定调用
定位
传统数据平台面向人，数据基座面向模型。它让模型理解业务术语、遵循权限边界、调用可信数据，并把企业知识持续沉淀为可复用的数据智能资产。
从数据接入到模型调用，形成安全可信的数据供给闭环。
数据基座将 Schema、元数据、指标体系、语义层、权限规则与缓存加速组合成一条面向 AI 的数据服务链路，让上层应用获得稳定、准确、可审计的数据上下文。
多源数据接入
支持关系型数据库、数据仓库、数据湖、API、文件与流式数据，低代码连接器帮助企业快速完成接入。
统一治理与知识沉淀
自动加载 Schema、管理元数据和血缘，沉淀指标体系、语义层、行业规则与专家经验。
安全供给给模型与 Agent
通过行列级权限、上下文按需加载与审计追踪，让模型只能看到被授权且符合业务口径的数据。
Simba 数据基座让 AI 从“会回答”升级为“懂业务、用真数、守边界”。
通用大模型人人可用，但懂你业务、用你数据、守你边界的 AI 能力，必须建立在企业自己的数据基座之上。数据基座把数据资产转化为可持续进化的业务智能引擎。
DataBlack: 数据全生命周期安全管控引擎
DataBlack，奇点云自主研发的数据安全引擎，遵循以数据为中心的安全架构设计理念，支撑企业完成数据全生命周期安全管控，强化企业数据安全治理能力与风险防御能力，为数据资产安全保驾护航。
核心技术
更全面，更智能
全生命周期管控
围绕数据流动路径，聚焦敏感数据，实施全面安全管控。
智能分级分类
通过智能算法，对数据进行扫描，结合模型训练能力，帮助企业更快更精准地识别敏感资产。
全面审计
支持全面数据审计，提供敏感数据使用等记录明细，满足企业安全合规审计的需求。
数据脱敏与加密
通过数据的静态与动态脱敏、加密与解密应用，灵活满足敏感数据在使用、存储以及共享场景下的隐私保护需求。
风险识别与异常监控
通过自定义规则或智能算法，监控平台用户的风险操作行为，并依据安全策略提供审计明细进行追溯。
产品架构
覆盖数据全生命周期安全
DataKun: 自主可控的数据存算引擎
DataKun 是自主可控的数据存算引擎，帮助企业构建智能化、轻量级的大数据基础平台，快速建立其自有的大数据分析处理能力。DataKun 支持各类型大数据 Job 和 Service 的计算与存储，支持自定义组件，提供预置最佳实践版本组合，并保证对关键节点的持续更新，真正实现“客户可控”。
产品优势
技术可控，成本可控
开箱即用
- 1 小时部署，分钟级创建集群
一键迁移
- 100% 兼容开源大数据生态
- 提供集群数据搬迁工具，帮助客户快速完成平滑迁移
技术可控
- 存储层：支持 HDFS，也支持存算分离的自研文件系统 SFS
- 引擎层：支持社区开源组件+自定义组件，持续更新迭代，避免版本兼容性问题
智能运维
- 支持三级分层数据运维，提供丰富的运维指标，通过可视化的方式，快速发现并定位问题
成本可控
- 支持存算分离，有效降低存储成本
- 完善的运维管理工具，帮助企业有效降低运维成本与时间成本
- License费用较低，不被“卡脖子”
安全稳定
- 支持高可用、高性能
- 支持大数据安全组件，满足企业数据安全、稳定和合规性需求
产品架构
开放、可掌握、可迭代、可持续供应
