信息准确一致
统一数据口径、格式和规则，让不同团队使用同一套信息。
数据架构
示例流程
数据源
电子表格
数据库
文档
ERP · CRM · API
→
可靠的数据基础
整理
标准化
整合
质量 · 权限 · 可追溯性
→
用途
报表
系统
集成
AI 智能体
结果
与原始数据核对一致的报表
一套数据，多种用途
打通各个系统
让数据在报表、应用和业务流程中流转，支持系统间对接。
为 AI 准备数据
为经授权的模型和智能体提供结构清晰、说明完整、权限明确的数据。
我们解决的问题
不再重复整理相同信息
信息常常散落在各自独立的表格、文档和系统中，导致报表依赖手工整理、数据版本不一致，系统对接也容易出错。
信息分散，难以汇总
查找和汇总信息，往往只能依靠熟悉各个文件和系统的人。
同一数据，不同口径
不同团队对客户、产品、状态和日期使用不同的名称或格式。
每次使用，都要重新整理
做报表、对接系统或测试智能体，每次都要重新准备数据。
统一整理和定义数据后，即可在报表、系统和经授权的 AI 工作流程中重复使用。
我们提供什么
按业务需要搭建数据架构
根据数据来源、更新频率和使用目的设计架构，接入所需数据，并记录每一步转换过程。
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01
数据源 → 采集
整合数据源
连接电子表格、数据库、文档、ERP、CRM、内部平台和外部服务。
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02
数据建模 → 质量校验
统一数据标准
统一数据结构、标识、格式和规则，减少重复记录和信息冲突。
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03
数据流程 → 运行监控
自动更新
搭建自动采集和转换流程，按业务所需的频率更新数据。
-
04
数据 → 用途
让数据真正用起来
为报表、业务系统、API、分析工具和 AI 智能体提供可直接使用的数据。
解决方案可包含
集中式数据存储 数据仓库 数据湖或湖仓一体架构 数据管道与 API 数据目录与模型 面向 AI 的文档知识库AI 数据准备 · 隐私保护
数据用得好，权限分得清
供 AI 使用的数据需要经过整理、及时更新、获得授权，并能追溯来源。接入模型前，我们会明确哪些信息可以使用，以及如何保护这些信息。
智利法律与合同约束
我们在设计解决方案时会考虑适用法规，包括智利关于个人数据保护与处理的第 21,719 号法律相关要求。
TraceAI 已与 OpenAI 签署适用于其企业 API 组织的数据处理协议。
查看第 21,719 号法律 发布于 2024 年 12 月 13 日，2026 年 12 月 1 日生效。处理前，减少敏感信息暴露
识别个人数据和敏感数据，删除不必要的字段，并在后续处理前进行遮蔽或假名化处理。
- 仅保留实现处理目的所需的数据。
- 保护可直接识别个人身份的信息。
- 针对高风险情况设定处理规则和复核机制。
并非所有数据都需要发送给第三方
对于敏感数据，我们会根据需要，在经批准的基础设施内运行本地模型，识别需要保护的字段。
只有经过脱敏或其他保护处理的数据，才会传递给经授权的系统和模型。
01原始数据已授权的数据源
→
02本地识别个人信息与敏感字段
→
03保护最小化 · 遮蔽 · 假名化
→
模型仅接收完成已授权任务所需的信息。
工作方式
先解决一个实际问题
从一份报表、一次系统对接或一个业务流程入手，围绕实际目标设计数据架构，而非先选定一堆技术。
- 01明确目标
共同确定哪些报表、系统对接或业务流程需要改善数据。
- 02梳理数据源与风险
梳理数据存放在哪里、如何更新，以及使用时有哪些限制。
- 03设计与搭建
搭建数据模型和存储，配置业务规则、访问权限及更新流程。
- 04用实际业务验证
通过报表、查询、集成或智能体测试解决方案。