可靠信息
统一定义、格式与规则，让不同团队使用同一套信息。
数据架构
受控流程
数据源
电子表格
数据库
文档
ERP · CRM · APIs
→
可靠基础
组织
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
同一数据基础，支持报表、集成与自动化。
互联系统
让数据可用于报表、应用、集成和运营流程。
面向 AI
为经授权的模型和智能体提供结构化、有文档记录且权限清晰的信息。
我们解决的问题
数据已经存在，难点在于如何有效使用。
信息往往分散在彼此不连通的电子表格、文档和系统中，导致手工报表、版本冲突和脆弱的集成。
信息散落在太多地方
查找和整合信息依赖熟悉每个文件与系统的人员。
同一数据有不同含义
客户、产品、状态和日期在不同团队中采用不同名称或格式。
每个新用途都需要手工处理
每次制作报表、连接系统或测试智能体都要从头开始。
目标不只是汇集文件，而是把它们转化为可靠的运营基础。
我们构建什么
适合你数据需求的架构。
我们不会预设数据湖或固定技术。架构取决于数据源、规模，以及企业需要如何使用这些信息。
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01
数据源 → 摄取
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
模型 → 质量
标准化信息
定义统一结构、标识符、格式和规则，以减少重复与冲突。
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03
管道 → 控制
自动更新
构建流程，按所需频率采集、转换并保持数据可用。
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04
数据 → 用途
让数据随时可用
为报表、系统、API、分析工具和 AI 智能体准备信息。
解决方案可包含
中央存储库 数据仓库 数据湖或湖仓 数据管道与 API 数据目录与模型 面向 AI 的文档知识库AI 就绪 · 隐私与保护
面向 AI 的数据，从设计之初即受保护。
数据要面向 AI，必须经过组织、保持最新、获得授权并可追溯。连接模型之前，我们先定义哪些信息可以使用以及如何保护。
智利法规与合同控制
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。
我们与主要人工智能模型供应商签有数据处理协议（DPA）。
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。在处理前减少数据暴露
识别个人与敏感数据，移除不必要字段，并在后续处理前进行掩码或假名化。
- 按用途最小化数据。
- 保护直接标识符。
- 高风险情形采用规则与复核。
并非所有数据都需要发送给第三方
敏感程度有要求时，我们会在已批准的基础设施内运行本地模型，以识别受保护字段。
只有经过净化或保护的版本才会继续进入经授权的系统和模型。
01原始数据经授权数据源
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02本地识别个人与敏感字段
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03保护最小化 · 掩码 · 假名化
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模型仅接收完成已授权任务所需的信息。
工作方式
从一个具体用途开始，再据此构建。
从真实报表、集成或流程出发，依据需要交付的价值定义架构，而不是从技术清单开始。
- 01定义成果
确定哪个报表、集成、系统或流程需要更好的数据。
- 02梳理数据源与风险
审查信息所在位置、更新方式和所需限制。
- 03设计并构建
实施数据模型、规则、权限、存储库和更新流程。
- 04通过实际工作验证
通过报表、查询、集成或智能体测试解决方案。