自大模型出現以來，整個數據行業都在經歷一次革新。

大模型的落地離不開數據、算法、算力等核心技術的有機融合，當前的AI大模型訓練過程中，算法端逐漸向神經網絡“收斂”，算力端依賴于具備大規模并行計算能力的AI服務器集群，數據端則需要涵蓋巨量數據的大規模數據集持續訓練。

可以說，數據的質量和規模直接關系到模型的性能和效果。然而，大模型所需要的數據并非簡單的數量堆砌，而是更加注重數據的多樣性和豐富性。企業需要從各種來源采集數據，包括傳統關系型數據庫、互聯網、物聯網等，形成PB級甚至更大的數據集。同時，數據的質量也是至關重要的，需要確保數據的準確性、完整性和一致性。只有這樣，才能為大模型提供可靠的訓練基礎，從而挖掘出數據的最大價值。

面對“數據倉庫和數據湖技術分離導致的數據管理和分析難以融合”、“海量數據處理效率低，無法滿足實時分析需求”、“企業需同時管理不同類型數據系統，數據標準、質量差”，以及“業務部門與技術部門間的隔閡，非技術人員難以有效使用數據工具”等問題，數據智能平臺的運用則成為目前最具可操作性的創新方案，作為數據存儲、管理、計算和分析能力的基礎設施平臺，數據智能平臺為企業提供了一個穩定、可靠的數據環境以及數據治理、數據倉庫、數據中心等服務，是企業數字化轉型的基礎設施。數據智能平臺為企業提供了從數據采集、存儲、處理到分析、可視化的全方位解決方案。

數據智能平臺的核心在于其強大的數據處理和分析能力。通過集成先進的大數據處理引擎和算法庫，平臺能夠高效地處理海量數據，實現數據的快速清洗、轉換和聚合。數據智能平臺還提供了豐富的數據分析工具和可視化組件，幫助企業深入挖掘數據價值，發現潛在的商業機會和改進點。

作為領先的Data&AI基礎軟件提供商，科杰科技自主研發的湖倉一體數據智能平臺KeenData Lakehouse，采用存算分離、ACID事務性保障、批流一體化處理、Data Fabric（數據編織）、Data Virtualization（數據虛擬化）、Active Metadata Management（主動元數據管理）、Data Mesh（數據網格）以及DataOps等前沿技術，支持20余種存儲引擎融合處理技術的平臺KeenData Lakehouse，為企業提供“全域數據資產管理與運營能力”+“組織性數據共享與規模化協作能力”+“大數據技術工程和AI基礎設施能力”的全鏈路數據底座解決方案。

基于存儲計算分離、湖倉一體領先技術架構，湖倉一體數據智能平臺KeenData Lakehouse可以較好地滿足企業在數字化轉型不同階段的個性化需求，涵蓋數據采集、數據存儲、數據處理、數據傳輸、數據交換等數據全生命周期，在貫穿全流程工程化能力的同時提供全局統一數據標準、數據質量、主數據管理、元數據管理以及數據安全的全方面數據治理能力，助力企業用戶高效、安全、輕松地構建和部署AI大模型，助力AI大模型全面落地。

科杰科技自主研發的湖倉一體數據智能平臺KeenData Lakehouse全面適配大模型，通過這一先進的人工智能技術，進一步加速企業智能化開發的進程，極大地提升企業在數據智能開發、智能問答以及智能檢索應用場景的效率和準確性，KeenData Lakehouse還確保了數據在處理、存儲、傳輸和使用過程中的安全性，為企業決策提供有力的支持。

截至目前，湖倉一體數據智能平臺KeenData Lakehouse廣泛應用于央國企、政府、金融等行業大型組織完成數智基座建設，加速數字化進程，助力數據驅動型組織達成與全面數據智能化落地。展望未來，科杰科技將持續深耕數據智能領域，不斷優化和完善KeenData Lakehouse平臺的功能和性能，為企業提供更加高效、安全、可靠的數據智能解決方案。在大模型的驅動下，湖倉一體數據智能平臺將為企業創造更多的價值，助力企業在數字化轉型的道路上走得更遠、更穩。