在 AI 决定企业竞争力的当下，陈旧的数据架构正成为创新的最大枷锁。面对非结构化数据激增、实时特征工程落地与敏捷开发提速的核心需求，如何构建一个既能灵活适配多变数据形态，又能稳定支撑高并发、低延迟数据处理的数据平台，成为行业共同关注的焦点。
近日，汉数科技携旗下核心产品「旷湖」高质量大数据服务平台亮相 MongoDB Day 广州活动。现场，汉数科技高级大数据开发专家邓楚健展开深度分享，详细解析「旷湖」如何通过高性能、高可用的数据治理能力，为 AI 大模型时代提供高质量数据支撑，全方位展现了「旷湖」的强大数据能力与技术实力。
在大模型技术百花齐放的当下，底层数据的质量直接决定了智能体决策能力的上限。而「旷湖」高质量大数据服务平台坚持以构建高质量数据集为核心，充分发挥沉淀数年的专业大数据治理经验，为大模型和智能体注入了强大的生命力。
汉数科技高级大数据开发专家 邓楚健表示，在 AI 大模型时代，数据平台不仅要解决“存得下”、“算得快”的问题，更要解决“用得好”的问题。汉数科技推出的「旷湖」高质量大数据服务平台，正是通过高性能、高可用、高灵活的技术架构，为企业提供端到端的高质量数据服务。
「旷湖」数据治理体系覆盖采集、存储、加工、服务的完整生命周期，并凭借五大核心能力脱颖而出：
1、海量数据采集能力
「旷湖」自研分布式采集入库系统，对全网3.8亿+企业、25万+楼宇、30亿+商品等海量数据进行建模采集更新，日更新量达数百亿条字段记录。数据覆盖工商企业、实体制造、零售门店、产业招商、宏观经济等22大垂直领域，能够精准满足不同行业企业在大模型研发、业务智能化升级等场景下的高质量数据需求。
2.、多源异构数据建模能力
「旷湖」利用“贴源主体建模”等行业领先的数据建模方法，快速响应不同行业、不同场景的多样化数据需求变化，对互联网多源异构数据进行兼顾规范化和灵活性且的建模，取其精华去其糟泊，迅速拉升数据的价值密度。坚持“Schema 演进规范”，“派生 Schema 规范”等数据治理规范，使得数据在结构演进过程中能够应对共性与特性的分析，具备极高的可用性。
3、实时精准的数据关联加工能力
「旷湖」高质量大数据处理平台能够将入库更新的数据实时同步至数据湖中，使得数据立马具备分析条件。利用多要素映射、引力聚簇等关联分析方法，将新数据实时添加到企业、行业全域知识图谱中，让互联网松散的数据迅速找到“组织”，为AI大模型训练和决策提供及时、精准且全面的数据供给。
4、稳定可靠的数据服务能力
「旷湖」为了使不同的产品和终端都能够平等的获得稳定可靠的数据服务，采用了多标签副本集群部署。针对不同产品使用不同标签节点群实施影响面隔离，使得不同产品之间在保证数据一致性的同时，性能及可用性互不影响。此外，加上故障节点秒级替换恢复能力，在高频的数据更新下可以确保99.99％的服务可用性。
5、精细化智能化数据质检能力
「旷湖」对数据质量有着严格的要求，针对每一项数据都设置了准确性、及时性、完整性等指标，并在时间、空间、分类、分级等多种维度下进行考核。质检团队利用数据质检智能体对每项数据进行周期性的抽检，采用“AI + 人工”校准的方法输出数据质量大盘，对每种数据进行质量评分，准确直观捕捉数据质量问题，并推进修复，为 AI 大模型训练提供“权威、可靠”的高质量数据集。
目前，「旷湖」已与中国移动、中国电信、微软、阿里云、亚马逊、字节跳动、DHL、美孚等国内外上百家行业巨头达成深度合作。通过提供多源异构数据融合治理到高效调用的全链路服务，「旷湖」既破解了传统数据处理的效率瓶颈，又能充分释放数据价值，为企业 AI 与大模型技术落地扫清数据障碍，成为推动企业数智化转型的核心引擎。
本次 MongoDB Day 活动，不仅是技术交流的盛会，更是汉数科技「旷湖」高质量大数据服务平台技术能力的一次集中展示。未来，汉数科技将持续携手全球企业共建大模型时代的智能数据基础设施，助力企业在数智化浪潮中赢得先机。
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