在当下的大模型时代，数据已经跃升为驱动企业智能决策与创新不可或缺的核心要素。然而，要充分释放数据的潜在价值，离不开高效、智能的数据智能平台的支撑。在过去，企业在数据利用方面常常遭遇诸多挑战，如数据集成过程复杂繁琐、开发治理效率低下、运维成本居高不下等瓶颈问题。更为复杂的是，由于不同企业在数据智能平台建设的发展历程、采用的方式以及所处的阶段上存在差异，这使得数据智能的实现路径和成效也各不相同，这些因素共同构成了企业在推进数据智能化进程中所面临的复杂状况。

湖仓一体（Data Lakehouse）的诞生则成为目前最具可操作性的创新方案。湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据管理带来了更多的便利性。

基于湖仓一体架构，可以有效解决“数据仓库和数据湖技术分离导致的数据管理和分析难以融合”、“海量数据处理效率低，无法满足实时分析需求”、“企业需同时管理不同类型数据系统，导致技术管理成本高昂”，以及“业务部门与技术部门间的隔阂，非技术人员难以有效使用数据工具”等问题，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理。

湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse示意图

科杰科技基于湖仓一体架构自主研发的湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，采用存算分离、ACID事务性保障、批流一体化处理、Data Fabric（数据编织）、Data Virtualization（数据虚拟化）、Active Metadata Management（主动元数据管理）、Data Mesh（数据网格）以及DataOps等前沿技术，支持20余种存储引擎融合处理技术的平台KeenData Lakehouse，为企业提供“全域数据资产管理与运营能力”+“组织性数据共享与规模化协作能力”+“大数据技术工程和AI基础设施能力”的全链路数据底座解决方案。

科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse产品矩阵涵盖十二大产品模块，整体设计融合DataOps工具与方法论，为企业提供数据管理、开发挖掘、运维一体化的整套方案，支持PB级多模数据的存储和处理，具备弹性扩展、高可用、高并发、低延时云原生特性，满足当下企业海量大数据场景下的实时处理，自动化数据治理等需求。

AI大模型技术原理是数据、算法、算力等核心技术的有机融合，三者相互影响、相互支撑。基于科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，企业可以打造一站式、全链路、全可视化的大数据基础平台，实现企业数据要素资产化；另一方面，依托大数据基础平台，企业可以实现对业务模型的训练，从而落地领域模型，基于对基础软件的有效组织，最终能释放到终端应用上进而面向产业赋能。截止到目前，科杰科技数据智能平台已广泛应用于央国企、政府、能源、金融、工业、零售等众多行业助力其自主构建数据能力，打造数据驱动型组织。

KeenData Lakehouse 构建数据基础设施

展望未来，随着大模型技术的不断演进与迭代，科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，为企业提供更加高效、灵活、安全的数据管理解决方案，并在业务理解和数字化技术持续发力，为AI大模型智能化应用提供坚实数据底座支撑。