首页 / 数据分析服务
200+交付数据项目
3,000+沉淀业务指标
15倍取数时效提升
91%客户续约率
能力矩阵
我们具体做什么
数据治理
先把口径统一，再做分析
- 元数据与血缘
- 主数据管理
- 数据质量规则
- 口径字典
湖仓一体
低成本存得住，高并发查得快
- 数据湖建模
- 分层架构设计
- 增量同步
- 成本优化
BI 与 ChatBI
从看板到自然语言问数
- 指标体系设计
- 看板搭建
- ChatBI 问数
- 异常自动预警
指标体系
让每个部门说同一个数
- 北极星指标拆解
- 原子指标与派生
- 维度建模
- 指标生命周期管理
安全合规
数据分级、脱敏与审计留痕
- 数据分类分级
- 行/列级权限
- 脱敏与水印
- 合规审计
HOS 开源平台
低门槛自建数据中台，2G 内存即可运行
- 开源免费
- 低资源占用
- 淘汰主机复用
- 社区支持
客户痛点
这些问题，我们见过很多次
同一个指标三个数
同一个「销售额」财务、销售、运营各算一套，报表越多争论越多，最后还是靠经验拍板。
取数要等一周
业务提需求、IT 排期、写 SQL、导 Excel，等拿到数的时候决策窗口已经过了。
中台建了没人用
花大价钱建的平台，业务嫌难用，最后又回到 Excel。工具不是问题，指标体系才是。
不敢开放数据
一开放就担心泄密。分级、脱敏、审计做不好，数据价值就只能锁在库里。
服务流程
每一步交付什么，提前说清楚
01
现状盘点
梳理现有数据源、报表、口径与痛点
02
指标体系设计
统一口径，定义原子指标与维度
03
架构与治理
湖仓分层、质量规则、权限模型落地
04
看板与问数
核心看板与 ChatBI 自然语言取数
05
安全与合规
分级分类、脱敏、审计与权限收敛
06
运营与移交
陪跑运营、培训认证、持续迭代
交付物清单
把「我们很专业」变成可验收的条目
| 阶段 | 交付物 | 形式 | 验收标准 |
|---|---|---|---|
| 诊断 | 数据资产地图 | 文档 + 图 | 覆盖全部生产库表与报表 |
| 诊断 | 口径冲突清单 | Excel | 列出全部冲突项并给出统一建议 |
| 设计 | 指标字典 | 平台 + 文档 | 核心指标 100% 有明确口径与责任人 |
| 实施 | 湖仓分层模型 | SQL + 调度任务 | 分层清晰、可回溯、增量稳定 |
| 实施 | 数据质量规则 | 规则配置 | 核心表覆盖率 100%，异常可告警 |
| 应用 | 核心业务看板 | BI 链接 | 加载 < 3s，指标与字典一致 |
| 应用 | ChatBI 问数助手 | 服务 + 前端 | 上线前明确哪些能问、哪些不能问 |
| 安全 | 分级与脱敏策略 | 策略文档 | 敏感字段 100% 覆盖 |
| 移交 | 运营手册与培训 | 文档 + 培训 | 业务方可自助完成常见取数 |
技术栈
用什么工具，取决于您的场景
存储与计算
HadoopSparkFlinkDorisClickHouseStarRocks
湖仓
IcebergHudiDelta LakeHiveMinIO
调度与治理
AirflowDolphinSchedulerDataHubAtlasGreat Expectations
BI 与可视化
FineBISupersetMetabaseECharts自研 ChatBI
数据库
MySQLPostgreSQLMongoDBRedisElasticsearch
自研开源
HOS 数据平台指标管理插件数据质量引擎
常见问题
我们已有 BI 工具，还要换吗？
不换。我们的原则是「不替换现有 BI」，先解决指标口径和数据质量问题，工具只是载体。FineBI、Tableau、Superset 都能对接。
HOS 是什么？和商业化数据中台有什么区别？
HOS 是我们开源的数据平台底座，2G 内存即可运行，老旧服务器也能复用。适合预算有限、想先跑起来的团队。商业版提供企业级权限、审计与技术支持。
ChatBI 会乱答吗？
会，所以我们在上线前明确「哪些能问、哪些不能问」，把问数范围约束在已治理的指标域内。超出范围会明确拒绝并引导，而不是编造数字。
数据安全怎么保证？
支持私有化部署，数据不出您的环境。我们会做分类分级、行列级权限、脱敏水印和操作审计，全程留痕可追溯。
项目周期多长？
咨询 4-6 周；标准实施 3-5 个月，取决于数据源数量与治理复杂度。我们建议用咨询先行的方式小步启动。
能按效果付费吗？
咨询阶段可约定交付物验收；实施项目按里程碑付款。效果类指标（如取数时效）可写进验收标准，但不建议直接绑定业务结果。