AI原生数据基础设施适合从哪个数据域开始？
可从核心业务对象明确、跨系统数据需要统一组织且上层应用需求清晰的数据域开始。
AI原生数据基础设施
以本体神经网络ONN为核心，构建企业级对象关系图谱
通过对象-关系-属性-指标-事件-权限的六元数据模型，将分散在多源异构系统中的业务实体统一纳入可计算、可追溯、可治理的对象关系图谱。
这项产品或服务是什么
AI原生数据基础设施是优锘科技以本体神经网络（ONN）为核心构建的企业数据基座，通过对象-关系-属性-指标-事件-权限的六元数据模型，将分散在多源异构系统中的业务实体统一纳入可计算的对象关系图谱，为上层数据智能应用提供统一的数据组织、关系表达、指标口径和权限管控能力。
这些能力如何配合
AI原生数据基础设施围绕ONN本体神经网络构建，采用六元数据模型描述企业中的现实世界。
基础设施层负责对接SQL、KV、图、时序、向量、文本等多种模态数据库，通过定时或实时的同步机制将数据纳入ONN对象关系图，并在对象、关系、属性、指标、事件和权限层面完成字段映射、指标口径统一和权限体系对接。
基于这套基础设施，上层应用可以一致地访问、查询和计算企业数据，减少跨系统、跨部门的数据口径偏差。
哪些团队会用到
企业信息部门负责人、数据平台架构师、数据治理团队
适合解决哪些业务问题
企业数据分散在多个业务系统和数据库中，数据结构、字段定义和指标口径不一致，导致跨部门数据查询和分析结果偏差。
AI原生数据基础设施通过ONN本体神经网络统一描述业务对象、对象关系、指标和权限，从根本上解决数据口径不统一、对象关系不清晰的问题。
工作通常如何展开
1
对象建模
2
关系表达
3
属性映射
4
指标治理
5
事件捕捉
6
权限控制
六元数据模型
对象
定义企业中的核心业务实体，如人员、部门、项目、产品、设备、客户等，形成可计算的数字孪生对象。
关系
描述对象之间的语义关联，如所属关系、汇报关系、依赖关系、空间关系，构建企业级对象关系图谱。
属性
定义对象的字段级信息，包括基础属性、计算属性和派生属性，实现多源字段的语义映射和对齐。
指标
标准化业务统计口径，包括指标定义、计算公式、统计维度和数据来源，统一企业指标体系。
事件
捕捉对象的业务动态变化，如入职、离职、采购、报废等，形成对象生命周期的事件追溯链。
权限
实现字段级、对象级和角色级的数据访问控制，对接企业现有权限体系，保障数据安全合规。
实时数据同步
基础设施层提供灵活的数据同步机制，支持定时同步（按小时/天/周配置）和实时同步（基于CDC变化数据捕获），同时支持全量同步和增量同步两种模式。同步引擎负责将多源异构数据库中的数据转化为统一的ONN对象表示，在同步过程中完成数据类型转换、编码标准化和脏数据过滤。
对象关系图谱架构
对象关系图谱是AI原生数据基础设施的核心价值层。在数据接入完成后，ONN将原始数据库字段映射为业务人员可理解的对象、属性、关系和指标，降低技术术语与业务语言之间的理解成本。图谱同时维护指标口径的标准化定义，使不同用户在自然语言查询同一指标时更容易获得口径一致、可复核的计算结果，并为权限控制、事件追踪和跨对象分析提供统一结构。
AI原生数据基础设施能力表
AI 原生数据基础设施支撑对象关系、数据同步、权限治理和上层智能应用。
| 能力 | 解决问题 | 适用角色 | 输入数据 | 输出结果 | 治理机制 | 相关入口 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 六元数据模型 | 多源业务实体缺少统一描述方式，难以支撑智能问数和可视化。 | 数据架构师、数据治理团队、信息中心 | 对象、关系、属性、指标、事件、权限 | 统一数据描述、对象关系图谱、指标语义层 | 模型版本、命名规范、口径审核 | 本体神经网络 ONN |
| 多模态数据同步 | 企业数据散落在 SQL、图、时序和文本系统中。 | 数据平台团队、系统管理员、运维团队 | SQL、KV、图关系、时序、向量、文本数据源 | 统一对象数据、增量同步记录、可查询数据底座 | 同步策略、脏数据过滤、数据源审计 | 数据智能引擎 |
| 权限与事件治理 | 上层 AI 应用需要在明确数据边界内使用企业数据。 | 安全合规、业务系统负责人、AI 应用团队 | 角色权限、字段权限、业务事件、用户操作 | 可授权查询、事件追踪、审计日志 | 对象级权限、字段级权限、事件留痕 | 智能问数场景建设清单 |