SDQ
(Smart Data Quality)
SDQ 建立系统化的企业数据质量管理流程，通过提升质量及稳定性提高业务效率。[Smart] 通过管理数据标准（单词、术语、域）支持数据架构工作。[Data] 采用轻量易用的结构设计，快速、稳定地执行质量管理流程。[Quality] 在质量诊断及改进过程中，自动执行诊断并分析结果。
SDQ 优势
- 提高数据质量管理效率提高诊断结果的可视性，便于掌握质量状况。通过简洁、智能的诊断和报告，提高数据质量管理效率。
- 确保数据质量可靠性创建计划并定期自动诊断，持续掌握和改进新增数据质量，保障数据可靠性。
- 确保数据运行稳定性提供疑似错误数据用于根因分析，据此追踪并改进引发错误的源程序，保障运行系统的数据安全。
| SDQ 特点 | 详细项目 |
|---|---|
| 提供行政安全部质量诊断标准 |
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| 简洁而智能的质量诊断 |
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| 快速、便捷的质量诊断 |
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| 基于开源软件的解决方案 |
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SDQ for AI
(AI training data quality management solution)
SDQ for AI 基于 B2EN 的 AI 和大数据技术经验开发，为 AI 训练数据提供系统化质量管理功能，奠定获取高质量训练数据的基础。
SDQ for AI 优势
- 全面支持多领域训练数据质量管理SDQ for AI 为自然语言、医疗健康、自动驾驶等领域的训练数据提供高级检查及分析功能。通过“AI 训练数据语法准确性检查”项目积累的国家级质量管理经验，具备跨行业应用所需的专业性与稳定性。
- 通过 GUI 配置提高易用性采用 GUI 配置方式，非开发人员也能方便地检查训练数据质量。将复杂层级的数据转换为易理解的网格，支持设计人员与质量管理人员清晰沟通。
- 快速检查大规模训练数据保障对超过 500 万个文件组成的大规模训练数据进行快速检查和分析。
| SDQ for AI 特点 | 详细项目 |
|---|---|
| 自动生成检查规则 |
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| 语法准确性检查 |
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| 统计多样性分析 |
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| 自动生成综合结果报告 |
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SMETA
(Smart Metadata)
SMETA 汇集 B2EN 的公共数据开放经验与技术，统一管理企业元数据。通过提供数据标准、结构及变更影响信息，保障数据一致性，建立结构质量基础、改善可访问性，提升数据资产透明度。
SMETA 优势
- 可靠的标准元数据管理通过分类词保证术语域一致性，通过同义词和禁用词管理保证表述一致性，实现可靠的标准词典管理。管理代码域有效值以防止质量下降，并通过影响分析保障数据一致性。
- 系统化 DBMS 对象管理采集企业 DBMS 目录，与标准及模型进行差异分析，验证信息时效性。支持按角色申请及审批，便于管理 DBMS 对象变更历史。
| SMETA 特点 | 详细项目 |
|---|---|
| 数据标准管理 |
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| 数据模型管理 |
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| 数据库管理 |
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| 其他辅助工具 |
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SFLOW
(Smart Data Integration)
SFLOW 汇集 B2EN 数据处理技术与经验，快速、便捷地采集和集成企业内外各类数据，并提供给业务及分析系统，为数据驱动业务奠定基础。
SFLOW 优势
- Configuration采用 GUI 配置方式代替编程，保障开发效率及质量一致性。
- Overall支持 HTTP、FTP、JMS 等协议，提供数据库、文件及传感器等多类型数据采集。
- Realtime通过仪表板及拓扑图实现实时监控，支持快速识别故障并建立响应机制。
- Enhancement将采集数据直接对接大数据平台，拓展数据价值。
| SFLOW 特点 | 详细项目 |
|---|---|
| 服务 |
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| 流程 |
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| 监控 |
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| 远程控制 |
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SPORTAL
(Smart Data Portal)
面向数据应用的门户，无缝支持企业数据资产从搜索、理解、申请到使用的全过程。整合元数据、质量、目录及血缘信息，提高可访问性和可用性，并依据数据流向及关联关系帮助用户准确识别所需数据。
SPORTAL 优势
- 连接企业全部数据资产的便捷搜索与探索对分散的列、表、仪表板、报告等资产提供统一搜索及关联探索，帮助用户快速、便捷地找到所需数据。
- 基于元数据、质量及血缘作出明确判断将技术及业务元数据、标准、质量和血缘整合为统一视图，一目了然地掌握数据含义、来源及可信度，明确判断数据是否适用。
- 无缝连接搜索、申请及审批，加快数据应用在门户内统一处理数据使用申请及审批，使用户在单一系统中快速完成从搜索到应用的全过程。
| SPORTAL 特点 | 详细项目 |
|---|---|
| 一览企业数据资产的数据目录 |
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| 一次搜索即可扩展上下文的统一搜索与关联探索 |
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| 直观呈现企业数据全貌的数据地图 |
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| 通过定制 UI/UX 提供角色化个人仪表板 |
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| 覆盖数据公开、使用及改进的系统化权限政策与流程 |
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| 连接数据管理、分析及 AI 的标准化生态集成 |
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HYPERGLORY
(AI Knowledge Management Platform)
企业知识平台，整合和管理企业内分散的文档、报告、邮件、关系型数据库等海量异构数据。利用检索增强生成（RAG）搜索并提取所需信息，使 AI 理解上下文，支持推荐、解释及判断。由此简化流程、提高运营效率，敏捷应对业务环境变化。
HYPERGLORY 优势
- 基于行业知识的高质量回答学习了专业知识的 AI 能理解行业业务场景，提供准确、自然的回答。
- 定制化业务 AI可针对问答机器人、知识管理、培训辅助等场景灵活设计系统。
- 知识驱动的决策自动化自动化执行规则及政策审查、摘要与洞察生成、基于上下文的信息推荐，降低风险并提高生产力。
- 基于角色的访问控制通过 RBAC 安全政策及数据级过滤细化访问权限，增强安全性。
| HYPERGLORY 特点 | 详细项目 |
|---|---|
| 支持本地 AI 部署 |
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| 适用多种数据及业务场景 |
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| 非专业人员也能管理 RAG |
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| 支持定制流水线及端点 |
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B2EN 数据解决方案已应用于众多机构和项目。
