产品与技术

产品与技术总览

如果你是甲方的数据开发或信息部同事,下面用"你要做的活 / 系统帮你做的 / 你得到的"讲清楚:建数仓、写 ETL、管口径这些重复活,系统怎么替你跑,而你始终掌控关键确认。

数据开发视角

你要做的活 / 系统帮你做的 / 你得到的

建数仓、写 ETL、管口径、接取数——这些活系统替你跑大半,你只做关键确认。

你要做的活

丢文档进来

把现有制度 / 口径 / 指标台账文档(Word / PDF / Excel)丢进系统。

看一眼匹配

指标自动对应到物理字段,不对的地方你点一下覆盖。

确认合并方案

系统给出同名指标多源合并建议,你确认固化。

审模型草稿

系统出的事实表 / 维度表 / DDL 草稿,你调业务口径。

导出挂调度

把加工脚本导出,挂进你既有的调度平台。

改前看影响

改口径前,看一眼波及哪些表 / 报表。

把取数交给业务

临时取数需求交给业务自己用大白话查。

配角色与源

在控制台配角色、数据源、模型服务。

系统帮你做的

抽指标体系

自动抽取业务域·过程·度量·指标·维度,成结构化体系草案。

对到字段

指标自动映射到你的物理字段,带追溯可回填。

出合并建议

扫出同名指标多处存储,基于结构 / 分布 / 质量给证据。

出数仓模型

按维度建模七步出事实表 / 维度表 / 分层 DDL。

生成 ETL

贴源→明细→汇总→应用加工工程自动生成 + 沙箱验证。

全链路追溯

指标→字段→表→任务全链路血缘,变更新同步。

生成查询

业务用自然语言问,系统基于统一口径生成查询并返回。

统一管控

统一控制台管用户 / 权限 / 调度 / 监控。

你得到的

可审体系稿

一份可审的指标体系统稿,不用从空白 Excel 建。

清晰映射

指标↔字段映射清晰,取数口径有出处。

统一口径

统一口径固化,下游报表不再各算各的。

标准模型

标准星型模型 + DDL,换库不改逻辑。

可跑 ETL 包

可跑的 ETL 包,进既有 Airflow / DolphinScheduler。

秒级影响面

变更秒级知波及,不用人工挨个查。

不被打断

你不再被临时取数打断,口径还更一致。

一套台子

一套台子管全链路,无强绑外部组件。

技术主线

三条技术主线贯穿全平台

转译过程规则化

结构判定由规则引擎承担,产物可复现、可审计、可回归;智能只做语义理解。

转译结果资产化

指标体系、口径、模型设计、元数据、血缘统一沉淀为可管理、可追溯、可复用资产。

转译链条显式化

指标、字段、表、任务之间的关系以图结构表达,支撑影响分析与变更管理。

为什么可靠

规则驱动、人在环确认,而非 AI 自由发挥

结构判定(表结构、字段角色、聚合方式)由确定性规则生成,AI 仅参与前端语义理解;关键业务结论(指标体系、多源口径)必须经人工确认后生效。因此产物可复现、可审计,杜绝机器说了算。

常见问题

关于 产品与技术总览,你可能想问

我们整理了企业围绕「产品与技术」最关心的几个问题。

九大能力域分别解决什么问题?

覆盖从指标抽取、体系构建、语义匹配、口径治理,到数仓建模、加工调度、元数据血缘、智能问答与平台管理的全链路;前四项解决口径从哪来、怎么统一,中间两项解决模型与加工怎么自动生成,后三项解决结果可不可信、取数方不方便、平台怎么管。

会替换现有数仓吗?

不替换。WinsightAI 定位在数仓之前的设计态能力,产物可落到客户既有数仓,也可仅输出脚本由客户执行。

自动结果可靠吗?

规则驱动结构、人工确认结论。结构性判定确定性可复现;指标体系与多源口径必须经业务确认后生效。

数据会外流吗?

支持全栈私有化部署,数据不出客户网络边界;需模型的环节输入可配置、可脱敏。

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