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UniData 图结构数据分析底座
企业的业务概念和它们之间的关系用图结构组织，数据分析建立在这张图上。分析由本地部署的 AI 模型完成，模型、图结构与被分析的数据都在企业自己的机器上，分析过程不产生对外的数据传输。
不出网
分析全程无对外传输
本地模型
不依赖外部模型服务
叠加部署
保留既有数据链路
交付模块 MODULES
GRAPH MODELING
图结构建模
ON-PREM MODEL
本地 AI 模型服务
QUERY PIPELINE
分析请求处理
背景 CONTEXT
UniData 是我们自有的数据分析底座，为数据不能外发的场景而做。有的企业受合规约束，有的是数据本身不允许离开内网，这类场景没有办法把数据交给外部的模型服务。本地部署的 AI 模型参数规模受限，图结构要把语义补足，模型才有可用的上下文；底座运行在客户自己的硬件上，环境与算力不可控，对资源占用有约束。
我们做了什么 WHAT WE DID
把企业的业务概念和它们之间的关系收在同一张图里，本地部署的 AI 模型在这张图上做分析。图结构、模型推理和结果生成都在企业自己的机器上运行，没有任何一个环节需要把数据送出去。底座接在企业既有的数据链路与存储之上，原有系统保留不动，新增的只有分析这一层。
项目实施后 OUTCOME
- 业务概念和它们之间的关系在图结构里定义一次，所有分析共用同一份定义。同一个指标不会因为提问方式不同、经手人不同而算出不同的结果。
- 分析请求进来之后，模型在企业内部的图结构上取概念、走关系、生成结果，全程没有一次对外调用，也不需要为分析单独开放出网权限。
- 底座接在企业既有的数据链路与存储之上，原有系统保留不动，新增的只有分析这一层。数据不需要为了做分析而先复制一份到别处。
- 运维与保密的责任边界清楚。模型和数据都在企业自己的机器上，出了问题排查范围就在企业内部，不涉及第三方服务商的黑盒。
- 对数据不能外发的场景，本地运行是能不能用的前提。原本因为数据出不去而做不了的分析，现在可以做。
交付内容 DELIVERABLES
图结构建模、概念与关系维护、本地 AI 模型服务、分析请求处理、结果生成等模块。
落地方式 APPROACH
接在企业既有的数据链路与存储之上，原有系统保留不动，新增的只有分析这一层；不依赖任何外部模型服务。