数据收集与入湖
统一接入文档、表格、业务系统导出和知识库材料，形成可追踪来源。
数据资产平台
Zi Ontology
企业材料加工成可消费数据资产
面向训练、分析和智能体应用的数据与知识工程平台，把散落材料从生产、收集、清洗、分析到版本、血缘和供给组织起来，形成可复用、可解释、可治理的数据资产。
核心能力
围绕客户交付、运行和治理，把平台能力落在可验收的工程环节上。
质量分析与加工
识别缺失、冲突、重复、异常和口径差异，产出可复核的数据修正过程。
知识组织与供给
把领域知识、标签体系和结构化资产提供给训练、检索和分析链路。
适用场景
作为通用大平台的补充，优先补齐企业 AI 落地中最容易断裂的环节。
训练数据准备
为小模型训练提供清洗后的样本和标签。
企业知识库建设
让文档知识可检索、可引用、可维护。
经营分析底座
把多源材料整理成可分析资产。
数据治理补齐
补上来源、版本、质量和权限管理。
工程链路
用清晰的步骤、记录和验收物，把能力从方案推进到持续运行。
1生产收集
汇聚业务材料和过程数据。
2清洗加工
处理格式、质量和口径问题。
3结构建模
建立字段、实体、标签和关系。
4资产发布
面向训练和分析提供数据。
5持续治理
维护血缘、版本、权限和质量。
建设可落地的企业 AI 工程底座
从“有工具”推进到“能交付、能运行、能治理”。