先说你的数据难题
再谈我们的解法
报表靠人工拼、口径各部门各一套、数据散在孤岛里、资产躺在服务器上变不了现——如果这些听着耳熟，往下看，每一条我们都有对应解法。
企业的数据诉求，一条条对号入座
从数据进得来到用得出去，七步主线，与业务系统形成闭环。
数据采集汇聚
你的困扰：系统七八个，数据散在各处。
解法：跨域加速计算引擎秒级打通数据孤岛，多源异构数据统一汇聚。
数据治理
你的困扰：数出多门、口径打架、质量没人管。
解法：DAMA 框架 + OOFO 四步法：标准、质量、安全、元数据一体管理。
数据资产化
你的困扰：数据躺在库里，变不成财报上的资产。
解法：资源盘点、确权授权、成本归集，自研五步法支撑入表——已有上市企业 6 大类资产入表。
数据要素化
你的困扰：数据要素政策来了，不知道怎么参与。
解法：对齐「数据要素×」政策口径，把数据资源做成可评估、可流通、可运营的要素产品。
数据共享化 · API 服务
你的困扰：要个数据靠导表，内外部系统接不上。
解法：指标与数据以统一口径的 API 服务对外共享，谁接谁用，口径一致。
数据应用化 FOR AI
你的困扰：大模型再聪明，喂不进企业数据也是空转。
解法：治理好的数据直供智能体与知识库，让智能问答的答案有出处、问数有依据。
数据应用化 FOR BI
你的困扰：领导要看数，IT 天天赶报表。
解法：拖拽 5 分钟构建动态大屏、自然语言问数秒级返回，业务自助取数。
与业务系统形成闭环
你的困扰：分析归分析，业务动作没人跟进。
解法：预警报告一键推送钉钉 / 企微 / 飞书 / 邮件，洞察回流业务，形成「数据→决策→动作」闭环。
支撑这些解法的，是三条自研产品线
平台产品打底，方法论护航，可许可交付、可私有化部署。
一体化数据平台「数金」
业务用得快、底座扎得稳的一站式数据应用平台：跨域加速计算引擎秒级打通数据孤岛，拖拽 5 分钟构建动态大屏，零代码指标中枢统一业务口径，自然语言问数秒级返回答案，预警报告一键推送钉钉 / 企微 / 飞书 / 邮件。
预约体验 →智能应用平台（可私有化）
一层应用 + 三层底座：智能财务 / 办公 / 分析 / 供应链 / 生产 / 人力八大应用；大模型纳管接入 DeepSeek / 通义千问 / 智谱 / 文心 / 豆包；国产算力适配海光 DCU、摩尔线程——数据不出内网。
立即体验 →软件许可模块清单
政企报价口径，按模块组合选配。
| 模块 | 核心能力 |
|---|---|
| 智能应用平台 · 基础底座授权 | 统一平台层（模型纳管、智能体编排、知识库管理、权限安全）+ 多模型接入 + 异构算力适配（Intel / 海光 CPU、海光 DCU、摩尔线程） |
| 智能知识库模块 | 企业文档导入、语义检索、问答带出处、权限管控，支持制度 / 产品 / 历史文档 |
| ChatBI 问数模块 | 大白话提问出图表、领域本体统一口径、看板定时推送（钉钉 / 企微 / 飞书 / 邮件） |
| 智能数据管理工作流 | 智能数据采集同步、部分智能数据治理、智能数据资产门户、数据智能应用运营、数据对内对外服务、数据运维 |
| 低代码开发模块 | 自动生成代码初稿 + 人工审核，代码采纳率 40% |
常见问题
关于我们服务最常被问到的几个问题。
数据资产化和数据资产入表具体做什么？
把企业沉淀的数据资源按照合规要求盘点、确权、评估，形成可计量、可入表的数据资产。浩瀚已完成上市企业 6 大类数据资产入表实践，覆盖资源盘点到价值评估全流程。
我们的数据很乱，应该从哪一步开始？
从数据治理开始：先做数据资产盘点、治理与标准、指标梳理，把底座打牢，再上大屏、问数、AI 等应用场景。顺序反了会导致「场景越多越乱」。
FOR AI 和 FOR BI 分别是什么？
FOR BI 是把治理好的数据供报表、大屏和自然语言问数使用，服务人的决策；FOR AI 是把数据加工成大模型和智能体可用的知识库与语料，让 AI 问答有出处、问数有依据。