环鸣全域多模态智能数据采集治理平台是面向530706商务数据分析与应用等专业及企业数据工程部/数据中台的新一代AI数据基础设施,深度对接教育部《专业教学标准》核心课程"数据采集与处理"。平台突破传统ETL只处理结构化数据的局限,构建了结构化+文本+图像+视频+音频+物联网六模态融合的全域数据采集体系,通过AI多模态理解引擎,实现从"多源异构采集、智能清洗转换、跨模态治理到资产化入库"的全流程自动化闭环。

系统与京东数科/阿里云/华为云共建,采用国产化信创全栈(国产数据库+国产AI框架),以"让数据采集从'抓结构'升级到'抓图像+抓视频+抓音频+抓物联'"为目标,将真实的数据工程项目转化为可交互的教学场景,培养具备多模态数据工程能力、适应新质生产力发展的"新质"数据基石工程师。

核心特色

特色一:全域六模态数据统一采集网络。平台不仅采集传统关系型数据库/API数据,更构建了六模态采集引擎:

①结构化-数据库(MySQL/Oracle/DM)/API/Excel/CSV;

②文本-网页爬虫/文档解析(PDF/Word)/日志采集;

③图像-商品图片/用户晒单/监控截图/产品包装;

④视频-直播录制/监控视频/宣传片/用户UGC视频;

⑤音频-客服录音/语音留言/播客/会议音频;

⑥物联网-传感器数据/MQTT协议/设备日志。日处理数据量10TB+,支持PB级数据仓库。

特色二:AI多模态智能清洗引擎。基于国产大模型(文心一言/通义千问)+视觉大模型(通义万相)+语音大模型(FunASR),平台能对多模态数据进行智能质量检测与清洗:

①文本清洗-去重/纠错/实体识别/格式标准化;

②图像清洗-去噪/去水印/尺寸标准化/质量评分/OCR提取;

③视频清洗-场景切分/关键帧提取/语音转文本/水印去除;

④音频清洗-降噪/静音检测/语音转文本/情感标注;

⑤物联网清洗-异常值检测/缺失值插补/时序对齐。

自动化率90%+,数据质量提升80%+。

特色三:跨模态数据关联与融合治理。系统能自动发现并建立跨模态数据关联:

①商品图片→商品ID(结构化)→用户评论(文本)→晒单图片(图像)→开箱视频(视频);

②客户ID(结构化)→客服录音(音频)→聊天记录(文本)→订单数据(结构化);

③门店ID(结构化)→监控视频(视频)→客流传感器(物联网)→销售数据(结构化)。

构建统一元数据管理与数据血缘追踪,实现跨模态一站式查询,查询效率提升70%+。

特色四:数据合规多模态风险识别。平台内置AI合规检测引擎,能自动识别多模态数据中的敏感信息:

①文本-姓名/身份证/手机号/银行卡自动脱敏;

②图像-人脸识别后打码/车牌号识别后脱敏/敏感文字OCR后脱敏;

③视频-人脸追踪后打码/敏感场景识别后剪辑;

④音频-声纹识别后变声/敏感对话检测后静音。

符合《数据安全法》《个人信息保护法》,合规率100%。

特色五:产教融合多模态数据工程沙盘。平台提供虚拟的真实业务场景,学生可完成端到端多模态数据工程项目:

①电商场景-采集商品图片/用户评论/交易数据/客服录音,清洗整合后构建用户画像;

②零售场景-采集门店监控视频/POS数据/客流传感器,分析客流与销售关系;

③物流场景-采集GPS轨迹/温湿度传感器/运输单据图片,优化配送路线。

系统自动评估数据质量/处理效率/关联准确率,实现"做中学"。

产品亮点/特色功能

• 产教融合实训基地:与京东数科/阿里云/华为云共建,200+真实多模态数据工程项目,企业数据架构师虚拟导师

• 六模态统一采集:结构化+文本+图像+视频+音频+物联网统一采集引擎,日处理10TB+,支持PB级仓库

• AI多模态清洗:智能去重/纠错/去噪/OCR/语音转文本/异常检测,自动化率90%+,质量提升80%+

• 跨模态关联治理:自动发现并建立跨模态数据关联,统一元数据管理,查询效率提升70%+

• 合规风险识别:AI自动识别文本/图像/视频/音频中的敏感信息并脱敏,合规率100%

• 可视化ETL编排:拖拽式多模态数据流设计,零代码完成复杂数据工程任务

• 数据血缘追踪:自动绘制跨模态数据血缘关系图,追踪数据从采集到应用的全生命周期

• 质量监控大屏:实时监控六模态数据质量/采集进度/存储容量/处理性能,异常自动告警

• 环鸣大模型助手:支持自然语言定义采集任务"每天定时采集淘宝XX店铺的商品图片/价格/评论/视频,自动清洗后存入数据仓库"

• 产教融合实训模块:内置多模态数据工程沙盘(电商/零售/物流场景),自动评估数据质量/处理效率

• 信创国产化全栈:国产数据库(达梦/人大金仓)+国产操作系统(麒麟/统信)+国产AI框架(昇腾/飞桨)

对接专业核心课程(教育部2025标准)

530706商务数据分析与应用 - 核心课程1/8

课程名称: 《数据采集与处理》

典型工作任务(完整对接+多模态增强):

1. ✅ 确定数据源

• 传统:关系型数据库/API接口/Excel文件

• 多模态增强:+图像源(电商商品图/用户晒单/监控截图)+视频源(直播录制/监控视频/宣传片)+音频源(客服录音/语音留言)+物联网源(传感器/MQTT/设备日志)

2. ✅ 法律风险评估

• 传统:结构化数据合规性检查(个人信息脱敏)

• 多模态增强:+图像合规(人脸/车牌识别后脱敏)+视频合规(人脸追踪打码/敏感场景剪辑)+音频合规(声纹变声/敏感对话静音)

3. ✅ 确定采集工具

• 传统:Sqoop/Kettle/Python爬虫

• 多模态增强:+图像采集(Selenium/Scrapy+图片下载)+视频采集(FFmpeg/you-get/直播录制)+音频采集(pyAudio/录音API)+物联网采集(MQTT客户端/Modbus协议)

4. ✅ 数据采集

• 传统:SQL查询/API调用/网页爬取

• 多模态增强:+图像批量下载/视频流录制/音频实时采集/传感器数据订阅

5. ✅ 数据清洗

• 传统:去重/缺失值处理/异常值检测

• 多模态增强:+图像清洗(去噪/去水印/OCR提取)+视频清洗(场景切分/关键帧提取/语音转文本)+音频清洗(降噪/静音检测/语音转文本)+物联网清洗(时序对齐/插补)

6. ✅ 数据治理

• 传统:元数据管理/数据标准化

• 多模态增强:+跨模态关联(商品图片↔商品ID↔评论文本)+统一元数据(文本/图像/视频/音频/物联网元信息)+数据血缘追踪(跨模态全链路)

7. ✅ 数据储存

• 传统:MySQL/Oracle关系型数据库/Hive数据仓库

• 多模态增强:+对象存储(OSS/MinIO存储图片/视频/音频)+NoSQL(MongoDB存储非结构化文本)+时序数据库(InfluxDB存储物联网数据)

主要教学内容与要求(完整覆盖+多模态拓展):

• ✅ 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

• 传统内容:ETL理论/数据质量维度(准确性/完整性/一致性/及时性)/数据治理流程

• 多模态拓展:+多模态数据特征(文本/图像/视频/音频/物联网各自的质量指标)+跨模态融合方法+AI智能清洗原理

• ✅ 能够确定数据源并评估法律风险

• 传统能力:识别内外部数据源/评估个人信息敏感级别/制定脱敏策略

• 多模态能力:+识别图像/视频/音频中的个人信息(人脸/声纹/车牌)+制定多模态脱敏方案

• ✅ 获取内外部数据,对数据进行清洗,并根据业务需求对数据进行整理

• 传统操作:编写SQL查询/Python爬虫/ETL脚本/数据清洗代码

• 多模态操作:+配置图像/视频/音频采集任务+调用AI清洗API(OCR/ASR/去噪)+跨模态关联整合

使用软硬件工具(平台全覆盖+多模态升级):

• ✅ 办公软件/ETL工具/爬虫软件/计算机

• 多模态升级:+图像处理工具(OpenCV/Pillow)+视频处理工具(FFmpeg)+音频处理工具(librosa/pydub)+物联网协议工具(MQTT/Modbus)+AI模型(OCR/ASR/去噪)

人才培养

"多模态数据工程师"能力画像

高科技能力:

• 掌握Python/Java/Shell进行多模态数据采集与处理

• 熟练使用ETL工具/爬虫框架/图像处理/视频处理/音频处理库

• 掌握OCR/ASR/图像去噪等AI技术在数据清洗中的应用

• 理解跨模态数据关联与融合治理方法

高效能工作:

• 数据采集效率提升85%(六模态统一采集)

• 数据清洗自动化率提升90%(AI智能清洗)

• 数据质量提升80%(多模态质量检测)

• 跨模态查询效率提升70%(统一元数据管理)

高质量产出:

• 输出高质量/多模态/跨域关联的数据资产

• 提供符合《数据安全法》的多模态合规方案

• 构建跨模态数据血缘追踪与治理体系

创新能力:

• 设计多模态数据采集方案

• 发现跨模态数据关联规律

• 创新基于AI的数据清洗与治理方法

信创素养:

• 熟悉国产数据库/操作系统/中间件

• 掌握国产AI框架进行数据处理

• 服务数据资产的自主可控与安全

产教融合实施路径

引企入教模式

企业提供:

• 真实案例:京东数科/阿里云/华为云200+多模态数据工程项目

• 业务场景:电商数据采集(商品图/评论/视频)/零售数据整合(监控视频/POS/传感器)/物流数据治理(GPS/温湿度/单据图片)

• 岗位标准:多模态数据工程师/数据架构师/ETL工程师JD与能力要求

• 在线导师:企业数据架构师/数据工程师在线辅导

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)

• 实训场地:多模态数据采集治理实训室

• 师资团队:专业教师+企业兼职教师

• 学生管理:项目小组组建/进度监督

平台提供:

• AI智能辅导:智能体个性化指导多模态数据工程方法

• 虚拟仿真:多模态数据工程沙盘模拟真实业务场景

• 自动考评:数据质量+处理效率+关联准确率+合规性评估

AI+多模态能力矩阵(六模态全覆盖)

跨模态数据关联能力

核心创新:六模态数据深度融合与血缘追踪

场景一:电商商品全链路数据关联

数据流向:

1. 商品主数据(结构化): 商品ID/SKU/名称/价格/库存

2. 商品图片(图像): 主图/详情图 → OCR提取文字信息 → 关联商品ID

3. 用户评论(文本): 评论内容/评分 → 实体识别提取商品特征 → 关联商品ID

4. 晒单图片(图像): 用户上传图 → 商品识别 → 关联商品ID

5. 开箱视频(视频): UGC视频 → 场景识别+语音转文本 → 关联商品ID

6. 客服录音(音频): 咨询录音 → ASR转文本+实体识别 → 关联商品ID+订单ID

关联结果: 构建以商品ID为核心的六模态数据资产包,一键查询商品的所有相关数据(图片/评论/视频/录音)

场景二:零售门店全链路数据关联

数据流向:

1. 门店主数据(结构化): 门店ID/地址/面积/营业时间

2. POS销售数据(结构化): 交易流水 → 关联门店ID

3. 监控视频(视频): 门店监控 → 客流统计+场景识别 → 关联门店ID+时间戳

4. 客流传感器(物联网): 进店人数/停留时长 → 时序对齐 → 关联门店ID+时间戳

5. 温湿度传感器(物联网): 环境数据 → 时序对齐 → 关联门店ID+时间戳

6. GPS位置(GIS): 门店坐标 → 空间分析 → 关联门店ID

关联结果: 构建以门店ID为核心的全链路数据资产,分析客流与销售/环境的关系

行业场景适配表

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:5个班级/180名学生

• 应用:《数据采集与处理》课程(64学时)全流程多模态实训

• 特色:学生分组完成端到端多模态数据工程项目(电商场景:采集商品图片/评论/视频/客服录音→清洗整合→构建数据仓库→支撑用户画像分析)

• 效果:多模态数据工程能力提升87%,就业率98%(新增数据工程师/ETL工程师岗位)

案例二:某电商平台数据中台

• 规模:10万SKU/日处理数据量15TB

• 应用:商品全链路多模态数据采集(图片/评论/视频/录音)→清洗整合→构建商品数据资产→支撑推荐/搜索/风控

• 效果:数据覆盖率提升95%,采集效率提升85%,数据质量提升80%,跨模态关联准确率90%,推荐系统CTR提升30%

案例三:某物流企业数据部

• 规模:5000辆车/日处理GPS轨迹数据50TB

• 应用:物流全链路多模态数据采集(GPS轨迹/温湿度传感器/运输单据图片OCR/语音调度录音ASR)→清洗整合→构建物流数据资产→支撑路径优化/质量监控

• 效果:GPS轨迹完整率提升95%,OCR识别准确率98%,异常检测率提升85%,配送效率提升25%,质量投诉率下降40%