平台界面
数据建模与开发采用可视化 DAG 编排，支持 SQL、Python、PySpark、Scala、HQL、Shell、JDBC 等多种任务类型，并内置数据质量规则校验。
WALI 数智平台 · 一站式全链路数据平台 · 等保三级 · 信创适配
多数企业的数据问题不是"没有数据"，而是数据散在十几个系统里、口径不一致、没人敢用。买一套 BI 工具解决不了这个问题——因为问题出在数据进入分析环节之前：采集、标准、建模、质量、口径。
WALI 数智平台提供的是一站式全链路能力，覆盖数据定义、模型设计、数据生产、数据管理、数据服务与智能应用六个环节；数据基础设施涵盖大数据、云原生、非结构化数据、存算分离、湖仓一体与大模型底座。南京橙禾科技有限公司作为交付方，为客户提供数据咨询、架构设计与数据治理落地。
平台的核心方法论是四阶段闭环：需求 → 设计 → 开发 → 交付（业务调研与需求分析、数据标准与指标设计、模型设计、数据传输、自助分析、离线开发、数据服务）。其理念表述为："规范化即设计化，设计化即开发化，开发化即治理化"——治理不是事后清洗，而是把规范前置到设计和开发环节。
多源采集汇聚到统一中台，整合效率提升 80%。
标准化 RESTful API 与 GraphQL，开发效率提升 90%。
支持完全本地化部署、数据不出本地，满足等保三级。
深度适配人大金仓、达梦、OceanBase，100+ 央企落地案例。
支持 6 类以上数据源、20 余种具体数据源：
| 类别 | 数据源 |
|---|---|
| 关系型数据库 | MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server |
| NoSQL 与检索 | MongoDB、Redis、Elasticsearch |
| 文件与对象存储 | 本地文件、S3、OSS |
| 国产数据库（信创） | 人大金仓 KingbaseES、达梦 DM、OceanBase |
支持 CDC 数据变更捕获实时同步；全量与增量双模式自动调度。
统一入口检索与查看数据资产，解决"有哪些数据"的问题。
建立统一的数据标准与命名规范，解决"口径不一致"。
数据地图与数据血缘，可追溯字段来源与影响范围。
数据分级、脱敏与访问审计。
质量引擎 + 监控报警，把质量问题在入库前后都拦住。
标签管理、指标库管理，沉淀可复用的分析口径。
平台基于基础开源大模型经有监督微调构建 SQL 大模型，结合提示词工程与企业领域知识，提供大数据开发智能助手：
对企业而言，这意味着数据开发不再完全依赖少数熟悉表结构和业务口径的资深工程师——新人可借助大模型快速上手，存量代码也能靠自动注释提升可维护性。
采用两级租户模型：工作区之间完全隔离；工作区内项目共享数据源池。兼顾了集团/多部门的隔离要求与资源复用效率。
| 模式 | 适用规模 | 特点 |
|---|---|---|
| 单机部署 | TB 级以内 | 5 分钟一键启动；基于 Docker；资源占用少 |
| 分布式部署 | PB 级 | Kubernetes 编排；弹性扩缩；自动故障转移；多数据中心 |
数据建模与开发采用可视化 DAG 编排，支持 SQL、Python、PySpark、Scala、HQL、Shell、JDBC 等多种任务类型，并内置数据质量规则校验。
以下为 7 个已落地场景（按保密约定匿名表述）。案例覆盖电力、能源、工业质检、生产制造、零售、政府等多个行业。
建设多源异构数据接入与大数据计算平台，实现电价成交价格区间预测与可视化验证。
采用流式处理、爬虫、PDF/Excel 解析等技术完成多源接入，并按 ODS → DWD → DWS/ADS 分层建模。
替代传统 X 胶片人工判定，提供缺陷信息、缺陷统计与灰度直方图分析。这是非结构化数据 + 机器视觉 AI 在工业现场的典型应用。
建设数据资产目录、物资与设备主数据标准，实现"一物一码"与全流程追溯。
围绕门店画像、实时成本与销售监控、动态库存与健康度、消费者全生命周期洞察与精准营销展开。
采用私有化部署、安全内网、国产数据库、单机大数据任务与可视化治理，满足数据不出内网的要求。
完成约 5000 万条数据清洗治理，建立 2000+ 自动化质量校验规则：准确性 400+ 条、覆盖性 300+ 条、及时性 250+ 条、全面性 150+ 条。
团队 90% 以上为硕博研究生学历。
具备 6 年以上数据咨询、架构与治理实战经验。
服务：数据咨询 / 架构设计 / 数据治理；场景：大型国央企 / 政府 / 工业。
多系统数据整合、主数据治理、指标体系统一；信创合规要求下的国产数据库适配。
私有化部署、数据不出内网、大批量数据清洗与自动化质量校验。
IoT 时序数据与非结构化数据（图像、报告）统一治理，工业质检与设备分析。