睿治Agent数据治理平台

睿治Agent数据治理平台以大模型为内核、智能体为载体,深度融合大模型的认知与生成能力,充分发挥智能体的自主协作特性,致力于打造AI原生的数据治理平台,让治理更高效、更智能。同时支持按需模块化部署,灵活适配企业多样化需求。

企业痛点

  • 01
    传统数据治理周期长

    传统治理以人工梳理 + 手动配置 + 跨部门串行协同为主,从标准制定、模型构建、质量巡检到资产上架,全流程依赖人工推进,单项目落地动辄6-9个月;需求变更响应滞后,治理节奏远跟不上业务迭代,数据价值长期无法释放。

  • 02
    从“被动报表”到“智能洞察”

    需数据治理工程师、SQL 开发、业务分析师等多专业角色协同,专业人才稀缺、用人成本高;规则编写、模型设计、分类分级等操作高度依赖专业技能,业务人员无法参与,高度依赖技术团队,沟通成本高、落地推进慢。

  • 03
    日常操作重复繁琐

    元数据补全、标准落标、质量规则配置、资产分级等工作大量重复手动操作;跨系统、跨业务线流程割裂,标准、规则、模型无法复用,人力浪费严重;人工操作易出错,问题反复出现,治理持续性极差。

  • 04
    治理无闭环,成果难沉淀

    核心治理资产(标准、规则、模型、质检方案)散落在个人或零散文档中,无统一沉淀与复用机制;项目结束即治理终止,问题反复反弹,无法形成持续优化闭环;换团队、换业务即从零重启,历史治理成果完全浪费。

产品功能

  • 数据治理大脑
  • 元数据管理
  • 数据标准管理
  • 数据模型管理
  • 数据集成
  • 数据质量管理
  • 数据资产管理
  • 数据安全管理
  • SQL助手
  • 智能体平台
数据治理大脑

基于公司自身沉淀的内容资源,打造具备业务知识、咨询规划能力、项目管理能力与实施技能的一体化数据治理大脑,让产品不仅“会操作”,更“懂业务”。

睿治产品功能-数据集成
元数据Agent

基于MOF理论框架,实现端到端的自动化元数据采集,全链路血缘自动解析,构建企业数据地图,快速理清企业数据资源。

  • 元数据智能补全
  • 自动化元数据采集
  • 50+种采集适配器
  • 全自动血缘解析提取
  • 多粒度元数据检核
睿治产品功能-元数据管理
数据标准Agent

提供全场景标准管理流程及办法,构建企业统一数据语言,并为元数据集中落标与治理、标准化数据建模提供约束依据,从源头保障数据的标准化生产。

  • 智能构建标准和落标
  • 内置行业标准模板
  • 数据标准智能推荐
  • 智能落标成果评估
  • 一键生成质量规则
睿治产品功能-数据标准管理
数据模型Agent

在线模型可视化设计,通过数据模型设计、管控、引标、落标等治理能力,规范数据开发流程,夯实数据治理第一步。

  • AI语义建模和文档建模
  • 可视化模型设计
  • 内置丰富模板库
  • 20+种数据库适配
  • 智能数据标准落标
睿治产品功能-主数据管理
数据集成Agent

基于大数据引擎,实现多源异构亿级数据的传输、加载、清洗、转换及整合。可视化 “零SQL” 实现统一开发、调度、监控,满足一切数据开发需求。

  • Agent智能构建数据开发任务和调度
  • 一站式建模与ETL
  • 30+异构数据源
  • 亿级数据同步与开发
  • 面向大数据的架构设计
睿治产品功能-数据集成
数据质量Agent

将质量规则管理、质量作业检核、质量问题报告等环节进行流程整合,实现质量问题的自动跟进,推动PDCA持续清洁形成完整的质量体系闭环。

  • 数据质量智能体检、智能探查
  • 质量规则智能生成
  • 内置质量规则库
  • 基于大数据引擎的亿级质检
  • 问题数据主动修复
  • 数据问题量化评估
睿治产品功能-数据质量管理
数据资产Agent

基于多视角、多维度、多场景的资产目录,构建全域数据资产统一视图,不同数据形态的数据服务、丰富的服务接口拓展,支撑数据资产的多渠道应用。

  • 智能构建资产目录
  • 全局可视化资产门户
  • 元数据智能编目
  • 多类型资产统一管理
  • 一站式资产服务
睿治产品功能-数据资产管理
数据安全Agent

贯穿于数据治理全过程,基于数据安全分级分类体系,智能识别敏感资产,实现动态脱敏,数据库授权监控等多种安全措施并举,常态化监控数据安全。

  • 分类分级标准智能构建
  • 数据资产智能分类分级
  • 数据分级分类
  • 敏感数据智能识别
  • 数据脱敏加密
  • 数据库权限管理
睿治产品功能-数据安全管理
SQL助手

SQL生成、SQL诊断、SQL解释,辅助数据开发、项目运维,降低对人员的SQL能力要求。

睿治产品功能-SQL助手
智能体平台

AI智能应用定义,提供模型接入、知识管理、智能体构建,方便用户快速落地智能应用场景。

睿治产品功能-智能体平台

产品视频

核心价值

  • 提效降本
  • AI智能主动识别潜在问题
  • 智能合规,成果复用

“全流程覆盖 + 行业知识库 + 自动生成依据”的Agent,解决传统治理中 “启动难、周期长、依赖人、质量差” 的核心痛点,让数据治理从 “重人力、慢周期” 的工程,转变为 “快启动、高复用、强智能” 的业务赋能工具。

功能维度
元数据Agent
数据标准Agent
数据模型Agent
数据集成Agent
数据质量Agent
数据安全Agent
睿治Agent能力

效率提升6倍,准确率80%+

属性补录:由6天→1天,效率提升6倍,准确率80%+,大幅缩短元数据补充周期,降低人力依赖

效率提升7倍

建标:8天→1天,效率提升7倍,突破0启动难题,保障标准质量一致性

效率提升6倍,准确率85%

落标:由1月→3天,效率提升6倍,准确率85%+,提升标准落地效

由7天→1天,效率提升6倍

10分钟生成600+规则,覆盖由3类→6类,更贴合业务需求

效率提升2倍,准确率80%+

由3人天→1天,效率提升2倍,准确率80%+,大幅缩短元数据补充周期,降低人力依赖

效率提升6倍

智能体检:由7天→1天,效率提升6倍,10分钟生成600+规则,覆盖由3类→6类,更贴合业务需求

效率提升7倍,准确率80%+

智能建规则:由8天→1天,效率提升7倍,准确率80%+,加速质检落地

效率提升4倍

由5天→1天,效率提升4倍,合规提升、突破0启动

效率提升4倍,识别准确率90%+

由6天→2天,效率提升4倍,识别准确率90%+,降低人员依赖

传统人工治理

依赖业务专家经验且启动慢

属性补录:治理工程师分析数据字典、业务系统等,1000字段元数据补录需6人天

依赖经验、一致性差

建标:业务专家从零搭建,1000个标准初稿需8天,依赖经验、一致性差

易出错且效率低

落标:治理工程师人工逐字段匹配,5000字段人工匹配需1人月,易出错且效率低

依赖经验且缺乏规范性

资深建模工程师手工设计,中等复杂度模型(20实体)需2天,依赖经验且缺乏规范性

质量参差不齐

数仓工程师手工设计,组件多,依赖个人经验,不同人员开发的集成流程质量参差不齐

启动探查需1周,规则覆盖少

智能体检:治理工程师人工探查,强依赖业务人员,启动探查需1周,规则覆盖少(仅3类、空值、重复、唯一)

技术专员人工转译,耗时久

智能建规则:技术专员人工转译,100条业务规则转技术规则需8人天

合规性不足,启动困难

治理工程师分析相关制度文件要求,需5天,合规性不足,启动困难

治理工程师人工标记,依赖经验

治理工程师人工标记,依赖经验,5000个字段需要6天

通过AI技术深度赋能数据治理全流程,睿治Agent数据治理平台能够主动发现传统治理模式下难以察觉的潜在数据问题,这种主动识别能力,将数据治理从被动的“事后补救”转变为主动的“事前预防”和“事中监控”,显著提升了数据治理的前瞻性和有效性。

对比维度
问题发现模式
问题覆盖范围
问题处理能力
治理闭环
睿治Agent能力

主动预判

7×24h 全链路自主巡检,前置发现隐患

覆盖全维度

覆盖元数据缺失、标准贯标确实、质量异常、安全漏标等全维度

自动定位根因

自动定位根因,生成整改建议,主动规避问题扩大

持续优化闭环

事前预防、事中管控、事后复盘,持续优化闭环

传统治理方式

被动响应

事后人工上报、排查,发现滞后

无法识别隐性风险

仅处理已知显性问题,无法识别隐性风险

排查慢、易遗漏

依赖个人经验定位,排查慢、易遗漏

治标不治本

事后补救,治标不治本

合规自动化

AI 自动完成数据分类分级、敏感数据识别、安全规则配置,全程贴合监管要求,降低合规风险与人工漏判

资产可沉淀

标准、规则、模型、治理流程统一入库,一次构建、全域复用,换业务 / 换团队无需从零开始

知识可传承

治理经验、质检规则、整改方案沉淀为平台知识库,摆脱对个人经验依赖,实现治理能力体系化传承

产品优势

  • AI全域智能化
    • 全面融合AI大模型技术和数据治理知识库,从咨询到落地,全架构、全流程数据治理提效
  • 体系架构先进
    • 完整适配DAMA/DCMM体系,支持按需模块化部署
  • 数据治理大脑
    • 全面AI辅助驱动治理提速,快速实现数据资产价值化
  • 一体化数据平台
    • 数据治理、数据分析、数据资产管理、AI应用深度融合,端到端全链路贯通

应用案例

丰富的场景解决方案,满足不同行业数据治理诉求

  • 国央企
  • 制造
  • 金融
  • 能源
  • 政务
  • 卫生
智能数据治理平台-政务应用案例
某国资集团数据治理项目

建设内容:完成16套系统元数据采集管理,经过各业务系统厂商的补充完善,元数据注释完备率有较大的提升,由原来37.72%提升至91.17%。通过数据资产门户和资产目录,为用户提供快速获取数据的途径,形成119个业务资产目录。

项目价值:在数据治理的推动下,公司内部各业务系统的数据资产得以清晰呈现,面向不同层级、岗位和角色的用户,提供一站式的数据资产门户及“在线数据申请”服务能力,实现跨部门的数据资产全貌可视,降低了集团数据共享共用的业务壁垒。

智能数据治理平台-制造应用案例
某机械厂数据治理项目

建设内容:一是数据管理体系规划及推广,除了要构建符合工厂要求的数据管理体系外,还需要对全体员工进行数据治理赋能;二是数据治理平台建设,要包括数据采集以及数据治理、系统集成等平台功能。

项目价值:数据湖统一存储,标准规范确立,企业级数仓构建完成,有效打破了系统间壁垒。通过数据整合、字典梳理与标准化应用,数据质量显著提升,跨业务关联分析成为可能,为决策支持奠定了坚实基础。

智能数据治理平台-金融应用案例
赣州银行城商行数据管理平台

建设内容:本项目完成行内各分支银行各业务条线产品的梳理,新建系统全面落标,规范字段命名,规范业务接口,提升监管数据的数据质量,为业务发展及金融创新提供助力。

项目价值:本项目实现了各业务系统注释率100%,完成了8个主题1244条标准7000多个关键字段落地评估,并按EAST4.0要求梳理了300余条规则,成功搭建了包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管控三大主体模块的数据管理平台。

智能数据治理平台-能源应用案例
山东某能源集团大数据资产平台

建设内容:建设集团数据治理体系,对集团内人财物产供销各环数据集市建设,让业务人员可自助取数分析,并对集团数据应用商店实现数字化运营和市场化管理,通过智能化、自动化减少运营成本,降低安全风险,提升工作效率,增加企业市场竞争力。

项目价值:基于数据治理体系建立集团大数据资产平台,运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模的设计,形成集团高质量数据资产,通过数据资产目录对全集团发布,并用业务元数据解释数据含义,便于业务人员定位自己所需数据,真正实现数据赋能,保障日常生产经营管理。

智能数据治理平台-政务应用案例
某区政务服务数据管理局数据治理

建设内容:根据数据应用的需求,对人口库、卫计、工商、流管等数据建立质量规则,通过构建模型、配置规则、人工智能识别等方法对数据进行数据核查、数据清洗、数据更新及数据修复,并输出数据分析报告。

项目价值:全面提升数据质量,帮助建立健全完善的考核制度,实现数据中心的统一监管,全面实现教育无纸化改革,提升办事效率,充分实现数据的全面共享应用。

智能数据治理平台-卫生应用案例
某卫生智慧医疗健康平台

建设内容:本项目建立的省市县三级智慧医疗健康平台,旨在实现全省数据互联互通及质量控制,按照数据管理标准制定数据质量核查规则,定期对各平台数据进行质量核查,生成数据质量核查报告,并将问题数据反馈各平台数据管理人员进行核实处理。

项目价值:系统建设完成后完成了20多个平台前置库的数据对接,200多个主题的数据交换,30多亿条数据的质量核查,给数据管理人员提供了诸多便捷,尤其是数据交换功能,简单实用,支持多种数据源的输入输出,极大提高了数据管理的效率。

我们的实力

三大优势携手客户持续赋能业务

  • 行业优势INDUSTRY ADVANTAGES

    行业领跑享荣誉

    标准研究定规范

    市场应用覆盖广

  • 技术优势TECHNICAL ADVANTAGES

    自主研发兼容信创

    产品架构成熟先进

    产品技术迭代创新

  • 服务优势SERVICE ADVANTAGES

    专业的服务团队

    定制开发集成服务

    功能齐全可落地

  • IDC
    蝉联数据治理
    解决方案市场第一
    Gartner
    数据资产管理
    代表厂商

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