服务
数据与智能工程
数据平台、数据管道、BI 看板与 AI 智能体：把分散的业务数据变成可用于决策的资产。
常见挑战
- 销售、广告、电商数据散落在多个系统，口径不一
- 报表依赖手工 Excel，更新慢、易出错
- 想用大模型提效，却不知道从哪里开始、如何保证数据安全
交付内容
- 湖仓一体数据平台设计（Databricks / Delta Lake 等）
- 数据采集、清洗、统一口径的自动化管道
- 管理层 BI 看板与指标体系
- 基于大模型的文档处理、客服与内部助手智能体
- 数据质量监控与告警
Method
实施方法
- STEP 01
诊断
盘点数据源、指标口径与关键业务问题
- STEP 02
建模
分层数据模型（Bronze / Silver / Gold）与统一口径
- STEP 03
管道
自动化采集、清洗与数据质量规则
- STEP 04
应用
BI 看板、AI 智能体与告警
- STEP 05
运营
监控、成本优化与知识转移
Architecture
参考架构
01 · 数据源
- ERP / CRM / 电商平台
- 广告与营销数据
- 文件、API 与数据库
02 · Bronze
- 增量采集
- 原始数据留存
- Schema 演进
03 · Silver
- 清洗、去重与关联
- 统一指标口径
- 数据质量规则与隔离表
04 · Gold
- 指标与特征
- BI 看板
- AI 智能体与检索增强
常用技术
- Databricks
- Apache Spark
- Delta Lake
- Unity Catalog
- MLflow
- Python
- SQL
- Power BI
- LangGraph
Engagement models
三种合作方式
从一次诊断开始，按需要扩展为项目交付或长期服务。
诊断
1–2 周梳理现状、目标与约束，输出架构方案、报价与里程碑。
适合：方向已定、方案未定
项目交付
固定范围与里程碑，按周迭代，测试环境实时可见，交付含文档与交接。
适合：明确的建设目标
长期服务
按月提供运维、监控、内容更新、安全升级与持续优化。
适合：上线后的稳定运营
Proof
相关案例与研究
常见问题
我们的数据量不大，也需要数据平台吗？
不一定。我们会先做 1–2 周的诊断，从轻量方案开始，按业务价值逐步扩展。
AI 智能体会不会泄露公司数据？
我们按数据分级设计权限，敏感数据可留在私有环境中处理，并记录完整的调用日志。
必须使用 Databricks 吗？
不必须。分层建模、数据质量与可复现计算的方法不依赖特定厂商，可以按预算与合规要求选择 Databricks、公有云托管服务或 Spark、Delta Lake 等开源组件。
如何判断数据项目是否成功？
诊断阶段与业务方一起定义少量可验证的目标，例如报表更新时效或节省的人工工作，交付后逐项复盘。
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