智能数据采集治理平台平台面向高校"商务数据分析与应用"专业(530706)及企业的数据采集工程师、数据处理工程师岗位,旨在解决教学与产业实践脱节、数据源复杂多样、合规风险高等核心痛点。平台深度融合ETL工具、网络爬虫技术与数据治理规程,通过多模态、全渠道的数据接入与智能化处理,实现从"数据源发现、合规采集、智能清洗到资产化入库"的全流程闭环。

系统以"产教融合"为核心设计理念,与京东数科、阿里云共建,内置100+真实脱敏数据集与教学案例,采用国产化信创全栈(麒麟OS+达梦数据库+昇腾AI),既是学生掌握数据采集处理技能的AI实训课堂,也是企业进行数据准备、保障数据质量的生产车间,致力于为数字经济培养具备工匠精神的"数据基石工程师"。

核心特色

特色一:产教一体化设计破"两张皮"。平台无缝集成"教学模式"与"生产模式"。教学模式提供引导式任务、虚拟仿真实训场景和AI智能体自动评分;生产模式则提供对接真实业务系统(ERP/CRM/电商平台)、处理海量数据的能力。与京东/阿里共建课程,企业数据工程师担任虚拟导师,实现"订单班"式协同育人,学生所学即企业所需。

特色二:多模态合规采集。支持从关系型数据库(MySQL/Oracle/达梦)、API接口(电商平台/社交媒体)、公开网络(网页爬虫)、物联网传感器(MQTT/HTTP)、文本文档(PDF/Word/OCR)等五模态数据源采集。内置《数据安全法》《个人信息保护法》合规策略引擎,能在采集前进行法律风险评估,过程中自动数据脱敏,确保数据源头合法合规。

特色三:AI辅助数据治理。利用国产大模型(昇腾/飞桨)技术,平台能自动识别数据质量问题(缺失率/异常值/不一致性),并智能推荐清洗规则(去重/填充/标准化)。其AI元数据管理功能可自动生成数据字典、梳理数据血缘关系、构建数据资产目录,将繁杂的数据治理工作变得高效、直观,治理效率提升70%。

特色四:信创国产化全栈生态。平台优先适配国产操作系统(麒麟OS/统信UOS)、国产数据库(达梦DM8/人大金仓)、国产AI框架(昇腾MindSpore),提供完全自主可控的部署方案,满足政务、金融、能源等关键行业对数据基础设施安全可靠的要求,帮助学生提前熟悉国产化技术栈,服务新质生产力发展。

特色五:项目式任务驱动。平台内置100+源于真实商业场景的项目任务,如"电商评论情感分析数据准备""连锁零售门店销售数据整合""供应链IoT设备数据采集与清洗",引导学生以项目小组形式,协作完成从需求分析到最终数据交付的全过程,实现"做中学、学中做",培养工匠精神与团队协作能力。

产品亮点/特色功能

• 产教融合实训基地:与京东数科/阿里云共建,100+真实脱敏数据集,企业数据工程师虚拟导师在线答疑

• 五模态采集引擎:网页爬虫/API接口/数据库/传感器/文档统一接入,所见即可采,支持增量/全量/实时采集

• AI智能数据清洗:大模型自动检测质量问题,一键生成清洗脚本,支持可视化编排与批量处理

• 数据合规模块:内置《数据安全法》知识库,自动敏感数据识别(PII/PHI)与脱敏(打码/加密/泛化)

• 可视化ETL工作流:拖拽式操作,无需编码即可构建复杂的数据抽取/转换/加载流程,降低技术门槛

• 数策大模型助手:支持自然语言定义采集任务、查询元数据、解释数据处理流程,如"采集京东手机品类Top100商品信息"

• 数据资产目录:自动盘点、分类、标注数据资源,形成统一可查的数据资产视图,支持血缘追踪与影响分析

• 信创国产化适配:全面兼容麒麟OS/统信UOS+达梦/人大金仓+昇腾/飞桨,支持鲲鹏/海光CPU

• 教学管理与考核:教师发布实训任务、监控学生进度、AI自动评估操作规范性与结果准确性,生成能力报告

  

对接专业核心课程

典型工作任务:

1. ✅ 确定数据源 - 平台提供多模态数据源发现与连接向导

2. ✅ 法律风险评估 - 内置《数据安全法》《个人信息保护法》合规引擎

3. ✅ 确定采集工具 - 提供网页爬虫/API连接器/数据库抽取/IoT接入等工具

4. ✅ 数据采集 - 支持增量/全量/实时采集,定时调度与任务监控

5. ✅ 数据清洗 - AI自动识别质量问题,可视化清洗规则编排

6. ✅ 数据治理 - 元数据管理/数据血缘/质量监控/资产目录

7. ✅ 数据储存 - 对接数据仓库/数据湖,标准化数据入库

主要教学内容与要求:

• ✅ 掌握数据采集与处理的基本理论知识、指标体系、流程与方法

• 理论知识:数据生命周期/数据质量六维度/ETL理论/数据治理框架

• 指标体系:完整性/准确性/一致性/及时性/唯一性/有效性

• 流程方法:CRISP-DM/TDSP等数据科学方法论

• ✅ 能够确定数据源,评估其法律风险,获取内外部数据

• 数据源类型:结构化(数据库/Excel)/半结构化(JSON/XML)/非结构化(文本/图像)

• 法律风险:《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》合规检查

• 采集技术:SQL查询/API调用/网页爬虫/文件导入/IoT协议

• ✅ 对数据进行清洗,并根据业务需求对数据进行整理

• 清洗技术:缺失值处理/异常值检测/重复值去除/格式标准化

• 数据转换:类型转换/编码转换/单位换算/派生字段计算

• 数据整合:主数据匹配/多源数据融合/数据分层存储

使用软硬件工具(平台全覆盖):

• ✅ 办公软件:WPS/永中Office数据导入导出

• ✅ ETL工具:可视化ETL设计器,支持Kettle/DataX等开源工具

• ✅ 爬虫软件:内置可视化爬虫工具,支持Python Scrapy/Selenium

• ✅ 计算机:服务器/交换机/计算机实训环境

人才培养

能力画像

高科技能力:

• 掌握Python/SQL等编程语言进行数据处理

• 熟练使用主流ETL工具(Kettle/DataX/Informatica)

• 理解大数据技术栈(Hadoop/Spark/Kafka)

• 掌握AI/机器学习在数据清洗中的应用

高效能工作:

• 数据采集效率提升80%(自动化替代手工)

• 数据质量提升60%(AI智能清洗)

• 数据治理成本降低50%(自动化元数据管理)

高质量产出:

• 构建高质量、可复用的数据资产

• 输出标准化、文档化的数据集

• 保障数据合法合规与安全

创新能力:

• 设计数据采集与治理解决方案

• 优化数据处理流程,提升效率

• 应用新技术解决数据质量问题

信创素养:

• 熟悉国产数据库(达梦/人大金仓)

• 掌握国产ETL工具与AI框架

• 服务关键行业国产化替代需求

产教融合实施路径

引企入教模式

企业提供:

• 真实数据:京东/阿里100+亿级脱敏数据集(电商/零售/金融/物流)

• 业务场景:电商商品信息采集/用户评论情感分析/销售数据整合/供应链IoT数据处理

• 岗位标准:数据采集工程师/数据处理工程师JD与能力要求

• 在线导师:京东数据工程师/阿里数据开发专家在线答疑辅导

学校提供:

• 教学组织:课程编排(64学时理论+实训)/学分认定(4学分)/考核评价

• 实训场地:数据采集与处理实训室(服务器/交换机/计算机/投影设备)

• 师资团队:专业教师(讲授理论)+企业兼职教师(指导实训)

• 学生管理:项目小组组建/进度监督/就业推荐

平台提供:

• AI智能辅导:智能体7×24小时个性化指导,错误诊断与知识推荐

• 虚拟仿真:3D可视化数据采集场景,沉浸式学习

• 自动考评:过程性评价(操作规范性)+结果性评价(数据质量),生成能力雷达图

市域产教联合体建设

区域协同机制:

• 支持区域内多所院校共享100+企业数据集与实训案例

• 统一数据采集标准(格式/质量/元数据)与能力认证体系

• 协同开展师资培训(企业数据工程师授课)、教学研讨与技能竞赛

• 共建区域性数据人才供给生态,服务地方产业数字化转型

价值:

• 降低单校建设成本60%+(共享数据集/软件/导师资源)

• 提升区域数据人才培养质量与就业率

• 推动教育链-产业链-人才链-创新链深度融合

AI+多模态能力矩阵

行业场景适配表

功能模块与说明

业务流程

在教学场景中,教师首先在平台发布一个真实商业背景的"数据采集与处理"项目(如"京东母婴品类销售数据分析数据准备")。学生团队进行需求分析,在平台上"配置数据源"(京东API/商品评论网页/销售Excel),并利用"合规模块"进行"法律风险评估"(检测是否涉及个人信息)。随后,使用"智能采集模块"进行数据采集,利用"可视化ETL"工具对采集到的原始数据进行"清洗/转换与整合"(去重/填充缺失值/格式标准化)。整个过程由"AI智能体"辅助进行质量监控和治理(自动检测数据质量问题并推荐清洗规则),最终产出的高质量数据集被存入"数据资产目录"(自动生成元数据/数据字典/血缘关系),并由系统根据操作规范性和结果准确性进行"智能评估"(生成能力雷达图与改进建议)。

与数策大模型助手的协同

学生或企业员工可以通过自然语言与"数策大模型助手"(基于昇腾/飞桨)交互,极大降低操作复杂度。例如,输入:"帮我创建一个任务,每天定时采集京东手机品类Top100商品的价格/评论数/销量",助手自动理解意图,生成采集任务配置(数据源/采集字段/调度策略),并执行采集。或者"检查'订单表'这个数据资产,并报告它的数据质量得分和主要问题",助手能自动执行数据剖析(完整性/准确性/一致性检查),并返回质量报告与改进建议,真正实现AI赋能数据治理。

部署与对接

部署方式:

• 高校私有化部署于实训中心(信创环境/麒麟OS/达梦数据库)

• 企业数据中心部署(保障数据安全)

• 云端SaaS服务(公有云/私有云/混合云)

系统对接:

• 提供标准RESTful API接口,与下游数据分析/可视化平台无缝对接

• 对接教务系统(学分/成绩同步)

• 对接企业ERP/CRM/电商平台等业务系统

信创生态:

• 全面拥抱信创生态,提供国产化一体机部署方案

• 支持鲲鹏/海光CPU,麒麟OS/统信UOS,达梦/人大金仓数据库

典型应用案例

案例一:某职业技术学院商务数据分析专业

• 规模:3个班级/150名学生

• 应用:《数据采集与处理》课程(64学时)全流程实训

• 效果:数据采集能力提升85%,就业率98%,起薪提升40%

案例二:某市域产教联合体

• 规模:5所院校/10家企业/600名学生

• 应用:统一数据采集实训平台,共享100+企业数据集与导师

• 效果:建设成本降低60%,区域数据人才供给能力提升3倍

案例三:某电商企业数据采集团队

• 规模:50名数据采集工程师

• 应用:数据采集自动化改造与数据治理

• 效果:数据采集效率提升80%,数据质量提升65%,人力成本降低50%