湖北联投集团
建立企业级数据治理体系，彻底厘清数据血缘，为管理层提供精准、可信的经营决策看板。
业务痛点
集团多业态数据分散、标准不一，资产不可见、难复用，严重影响决策效率与合规治理。
解决方案
构建统一数据资产体系，打通「采—治—管—用」全链路，实现全域数据高效协同与智能服务。
核心收益
数据服务效率提升 90% 以上，赋能战略决策与产业协同，树立省属国企数字化转型标杆。
元数据平台
全链路数据血缘追溯，让资产关系一目了然。
高质量数据集建设
全流程数据加工体系，夯实行业智能数据底座
资料领取
快速定位 qData 核心能力引擎，解决当务之急。
资讯动态
数据圈首家6号文发布，你的数据中台该升级了！
核心产品体系
覆盖数据全生命周期，模块化设计，可独立部署亦可无缝协同
数据中台
全链路数据集成、开发与治理一体化平台，让数据从"原始资源"秒变"业务资产"，驱动企业敏捷创新与高效决策。
元数据平台
数据的说明书与导航图。统一元数据标准，全景透视血缘关系，让数据资产可发现、可理解、可追溯。
元数据采集
数据血缘
影响分析
指标平台
企业数据口径的"统一裁判"。集中定义原子与派生指标，消除二义性，确保全公司使用"同一把尺子"衡量业务。
模型管理
实时计算
指标开发
标签平台
数据与业务间的"翻译官"。将复杂数据转化为高价值客户、风险对象等业务标签，赋能精准营销与精细化运营。
标签开发
服务开放
运行管理
企业级数据治理解决方案
筑牢全域数据资产根基，赋能业务敏捷创新
行业核心应用场景数据价值释放
解锁关键业务数据价值，驱动数字化增长
金融科技
监管合规、风控实时性要求高。利用指标平台+实时数据中台，构建统一风险指标与监管报送体系。
智慧能源
碳资产核算、设备预测性维护。通过数据中台+标签平台，实现能耗监测与碳排放追踪。
数字零售
多渠道数据割裂、库存与销售脱节。依托主数据平台+数据资产门户，打通线上线下商品与客户主数据。
智慧医疗
临床数据孤岛、科研效率低。利用主数据平台+数据中台，构建专病库与患者统一视图。
车联网
车联网数据海量难管理、自动驾驶训练数据闭环。利用数据中台+标签平台，构建专属场景库与版本管理体系。
智慧教育
学生评价单一、数据分散。通过主数据平台+指标平台，形成综合素质评价与精准干预。
智慧物流
车辆调度低效、月台拥堵。依托实时数据中台+主数据平台，实现智能排班与路径优化。
电信运营
用户流失率高、营销不精准。利用标签平台+指标平台，构建离网预警模型与客户画像。
数字保险
理赔欺诈频发、核保成本高。通过数据中台+元数据平台，建立反欺诈图谱与异常检测。
绿色环保
污染源难追溯、监测数据分散。基于数据中台+元数据平台，实现排放溯源与执法辅助。
智能制造
产线数据分散、质量追溯困难。依托实时数据中台+指标平台，打通 MES、质检与供应链数据，支撑精益生产。
客户成功故事
与行业领先者同行，用数据驱动可衡量的商业增长。
数据中台
物联网平台
案例详情 →
青海水利厅
打通水文、山洪、水库、工程等多源异构监测数据，构建统一接入、治理、服务的一体化水利数据底座。
业务痛点
数据散落在内网数据库、Excel 及外部 API 中；设备实时接入难；人工开发成本高；缺乏标准化对外服务能力。
解决方案
物联网平台统一接入设备数据至 Kafka，数据中台对接 Kafka、数据库、API 及 Excel，通过配置化实现数据集成与 API 服务发布。
核心收益
数据接入效率从「数人天」降至「十几分钟」，系统全面配置化，日均处理超 30 万条监测数据，彻底消除水利数据孤岛。
数据中台
指标平台
标签平台
案例详情 →
丹阳市农业大数据
依托数据中台汇聚农业生产全要素，通过指标与标签体系支撑精准决策与智能服务。
业务痛点
农业数据分散、缺乏统一分析口径，难以量化产业成效与指导生产。
解决方案
构建种植、养殖等核心指标库，打上地块、作物、主体等业务标签，实现数据可理解、可复用。
核心收益
农业物联网应用率达 37.3%，建成 54 个智能采集点，赋能无人农场与数字乡村建设。
数据中台
主数据平台
元数据平台
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新疆水利厅
以主数据统一工程与断面身份，元数据规范接入标准，夯实流域数据治理底座。
业务痛点
监测站点协议异构、编码混乱，数据不可比、难集成，影响调水调度准确性。
解决方案
主数据平台统一水文站、闸口等核心实体编码，元数据平台管控数据结构与质量规则。
核心收益
实现干流水利数据高效汇聚与可信共享，支撑生态输水与胡杨林保护科学决策。
数据中台
指标平台
标签平台
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三亚市天涯区环卫
基于指标定义作业 KPI，标签刻画区域垃圾特征，构建环卫智能监管闭环。
业务痛点
清运效率难评估、分类效果不可视，缺乏量化考核与优化依据。
解决方案
建立清运频次、满溢率等指标体系，对社区、路段打上垃圾类型与产生量标签。
核心收益
提升环卫作业精细化水平，助力垃圾分类覆盖率与城市环境品质双提升。
行业领军者的共同选择
各领域标杆客户正依托 qData 释放数据要素价值，领跑数字时代
权威认证与资质背书
金盾级安全标准，全栈信创兼容，保障企业级数据资产绝对安全可控
4 项发明专利， 35 项软件著作权
15年技术积累，完全自主研发
高新技术企业
信息安全管理体系 ISO
信息技术服务体系 ISO
信创认证
全栈信创与安全服务保障
基于双 ISO 体系，全面兼容国产化生态，护航企业数据资产
企业AAA信用等级
科技型中小企业
软件产品认证
软件著作权
新闻动态
洞察行业趋势，解锁产品能力
qData数据中台专业版「数据资源监控中枢」正式上线，构建运维“免疫系统”！
qData数据中台专业版数据资源监控中枢上线！让资源状态一目了然，统一日志精准定位故障，容量预警提前拦截风险，运维从此可视、可控、可预判
阅读原文 →
2026/06/18
qData数据中台专业版“自动+手动”双引擎，让数据血缘全链路清晰可见
qData数据中台专业版以“自动血缘+手动校正”双引擎，打通集成与开发链路，统一图谱呈现数据全貌，让溯源不再大海捞针，为企业治理提供坚实底座。
阅读原文 →
2026/06/18
千桐科技 qData、qKnow 双双获评 GitCode 年度最具影响力开源项目！
千桐科技qData数据中台与qKnow智能体构建平台开源双项目同获GitCode年度最具影响力奖，彰显开源数据硬实力。
阅读原文 →
2026/06/18
告别“烟囱式”管理：qData数据中台主数据管理，重塑企业核心数据资产
qData数据中台主数据治理通过统一建模、标准、维护、分发，助企业从烟囱式走向平台级数据共享。
阅读原文 →
2026/06/04
qData数据中台开源版正式上线中英日三语，开源生态再升级！
qData数据中台开源版、文档站及README完成中英日三语支持，打破语言壁垒，迈出开源生态全球化升级的关键一步。
阅读原文 →
2026/06/04
从「汇集数据」到「创造智能」：写在qData数据中台迈入2.0智能化时代！
qData 2.0时代的开始实现从“工具集合”到“智能体系”的跃迁。六大升级解决数据分散、标准不一、AI落地难等痛点；七大平台灵活组合，让数据从资源变为可治理、可运营的智能引擎。
阅读原文 →
2026/06/04
重磅预告｜6月1日，千桐科技qData v2.0发布会直播，邀你共探数据新可能！
2026 年 6 月 1 日 15 点，千桐科技线上直播发布 qData v2.0，多项重磅升级，开源共建数据生态！
阅读原文 →
2026/05/28
qData V2.3.0 重磅升级｜数据中台能力再进化，主数据・数据集市・非结构化元数据三大核心能力全面增强！
qData V2.3.0 重磅升级，强化主数据、数据集市、非结构化元数据能力，完善企业全域数据治理体系。
阅读原文 →
2026/05/28
覆盖数据全生命周期，模块化设计，可独立部署亦可无缝协同
产品架构图
覆盖数据全生命周期，模块化设计，可独立部署亦可无缝协同
产品亮点
全栈自主可控
兼容主流国产化软硬件生态，适配鲲鹏、海光及各种国产数据库。
湖仓一体架构
打破湖仓边界，实现统一元数据管理与统一计算引擎，支持极速 OLAP 分析。
智能化治理
引入 AI 推荐引擎，实现自动元数据探查、智能分级分类与血缘推导。
极致性能体验
自研高性能算子，万亿级数据秒级处理，支撑高并发实时业务需求。
覆盖数据全生命周期，模块化设计，可独立部署亦可无缝协同
核心内容
数据源接入
支持常见的关系型数据库、大数据数据库、国产数据库、消息队列、文本文件等异构数据源的一键接入和管理。
数据模型管理
支持常见的关系型数据库、大数据数据库、国产数据库、消息队列、文本文件等异构数据源的一键接入和管理
数据集成开发
支持常见的关系型数据库、大数据数据库、国产数据库、消息队列、文本文件等异构数据源的一键接入和管理。
数据模型管理
支持常见的关系型数据库、大数据数据库、国产数据库、消息队列、文本文件等异构数据源的一键接入和管理
数据源接入
支持常见的关系型数据库、大数据数据库、国产数据库、消息队列、文本文件等异构数据源的一键接入和管理。
数据集成开发
支持常见的关系型数据库、大数据数据库、国产数据库、消息队列、文本文件等异构数据源的一键接入和管理。
行业核心应用场景数据价值释放
解锁关键业务数据价值，驱动数字化增长
水资源管理
融合水利业务数据、监测数据与调度数据，支撑流域治理、风险预警和业务协同。
智慧能源
通过数据中台与标签体系，实现能耗监测、碳排追踪和设备预测性维护。
智能制造
打通生产、设备、物料与质量数据，支撑产销协同、成本分析与工厂智能运营。
智慧医疗
构建专病库、科研数据集与患者统一视图，提升科研分析和数据服务效率。
金融科技
统一风险指标、监管报送和实时分析链路，支撑合规风控和经营决策。
数字零售
打通线上线下商品、会员、交易和库存数据，形成统一客户与经营视图。
行业领导者的共同选择
覆盖数据全生命周期，模块化设计，可独立部署亦可无缝协同
客户名称某某某责任有限公司
"引入 qData 中台后，我们彻底打破了以往十几个业务系统间的数据壁垒。现在，数据需求的响应时间从过去的以周为单位缩短到了以小时计，这是真正的敏捷赋能。
客户名称某某某责任有限公司
"引入 qData 中台后，我们彻底打破了以往十几个业务系统间的数据壁垒。现在，数据需求的响应时间从过去的以周为单位缩短到了以小时计，这是真正的敏捷赋能。
客户名称某某某责任有限公司
"引入 qData 中台后，我们彻底打破了以往十几个业务系统间的数据壁垒。现在，数据需求的响应时间从过去的以周为单位缩短到了以小时计，这是真正的敏捷赋能。
数据中台
智能制造
案例详情 →
某大型制造集团数据中台建设
统一接入生产、设备、物料、质量和经营数据，沉淀主题数据模型与质量规则。
业务痛点
跨系统数据口径不一致，生产、设备与经营分析难以协同。
解决方案
建设统一数据底座，沉淀主题模型、质量规则和服务开放能力。
核心收益
需求响应从周级缩短到小时级，持续沉淀可复用数据资产。
数据治理
工业设备
案例详情 →
工业设备数据治理
统一设备台账、运行数据与工单数据，支撑预测性维护和生产分析。
业务痛点
设备数据分散在多套系统，运维分析缺少统一视图。
解决方案
通过数据中台汇聚设备、工单、运行与巡检数据。
核心收益
形成设备健康分析底座，提升故障定位和运维响应效率。
数据中台
水利业务
案例详情 →
水利业务数据底座
构建多源监测数据和业务数据治理体系，支撑流域调度、风险预警和数据共享。
业务痛点
监测数据、业务数据来源复杂，标准不统一。
解决方案
建立水利数据接入、治理、服务开放的一体化链路。
核心收益
支撑跨系统数据共享与流域业务协同。
合作伙伴
覆盖数据全生命周期，模块化设计，可独立部署亦可无缝协同
围绕建设路径、部署模式、治理协同与交付实施答疑
常见问题（FAQ）
qData 数据中台与传统数据仓库的核心区别是什么？
数据仓库更侧重集中存储和分析建模，qData 数据中台覆盖数据接入、标准建模、集成开发、质量治理、资产运营和服务开放，形成“建、管、用”一体化闭环。
平台能否按模块独立部署？
可以。数据源接入、标准建模、集成开发、调度运维、质量治理、资产服务等能力可按建设阶段独立落地，也可以组合成完整中台体系。
如果现有系统和数据源很多，迁移风险怎么控制？
通常先选取高价值业务域做试点，完成源系统梳理、连接验证、数据标准、任务链路与质量规则建设，再逐步复制到更多业务域和部门。
如何支撑从试点到规模化复制？
平台会沉淀连接模板、模型规范、质量规则、调度流程、服务接口和交付手册。试点跑通后，可以把这些资产复制到更多场景，缩短后续项目实施周期。
组合更多平台能力，构建完整数据生态
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新闻动态
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行业痛点
破解数据分散、质量不一、标注成本高及模型效果难验证等问题
方案架构图
打通数据汇聚、加工、标注、评测、发布与应用反馈全链路。
产品展示
覆盖多源采集、智能加工、协同标注、质量评估与资产管理。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
数据需求
场景驱动的数据需求定义
围绕行业大模型、知识库、智能体与智能识别等目标场景，明确业务问题、模型任务、数据类型、建设规模、质量要求及最终验收指标。
方案特色
以场景牵引数据建设，通过人机协同和模型验证提升数据价值。
行业客户的共同选择
携手行业领先组织，持续沉淀可信、可用、可迭代的高质量数据资产。
客户评价：
汇聚政策法规、技术标准、业务制度和历史案例，通过文档解析、清洗切分、知识标注和质量评估，形成水利行业知识数据集，支撑知识问答和智能体建设。
- 客户名称：
- —— 某省水利厅
客户评价：
汇聚设备运行数据、维修记录、故障工单和专家经验，完成时序数据清洗、异常标注和故障样本构建，支撑设备异常检测与预测模型。
- 客户名称：
- —— 某大型智能制造集团
端到端建设与服务保障
覆盖技术底座、方案规划、实施交付、质量管控、智能运维与持续迭代，保障项目高质量落地。
全栈自研底座
依托自主研发的数据、物联网、标注、模型与资产管理平台，支持私有化部署及国产信创适配，保障数据全流程自主可控、稳定运行与安全使用。
场景定制规划
由业务、数据与行业专家联合梳理应用场景、数据资源和模型目标，量身制定数据集建设范围、技术路线、质量标准及分阶段实施计划。
工程化高效交付
构建覆盖采集、清洗、加工、标注、质检和发布的自动化生产流水线，结合模型预标注与标准化作业机制，提升项目实施和数据交付效率。
全流程质量保障
建立规则检测、人工复核、专家审核与模型验证相结合的质量体系，持续评估数据的准确性、一致性、代表性及应用适配性，确保成果可信可用。
安全稳定运维
提供任务运行、数据链路、平台资源与异常状态的统一监控，结合权限控制、数据脱敏、操作审计和故障告警，保障数据生产过程安全稳定。
持续迭代运营
持续回流模型错误、低置信度样本与高价值难例，协助完成数据补充、重新加工、标注复核和版本升级，推动数据集与模型能力协同演进
常见问题（FAQ）
解答数据集建设流程、数据类型、标注方式、质量和安全等问题。
泵站故障诊断与预测运维方案与传统泵站监控系统的核心区别是什么？
方案首先以典型泵站为试点，完成设备接入、数据治理、模型验证和智能体应用建设；随后将设备模型、诊断规则、知识库、应用流程和交付模板，再复制到更多泵站、泵站群和区域级管理场景。
为什么采用“小模型 + 大模型”的协同机制？
方案首先以典型泵站为试点，完成设备接入、数据治理、模型验证和智能体应用建设；随后将设备模型、诊断规则、知识库、应用流程和交付模板，再复制到更多泵站、泵站群和区域级管理场景。
如果现场数据质量不稳定，会不会影响诊断结果？
方案首先以典型泵站为试点，完成设备接入、数据治理、模型验证和智能体应用建设；随后将设备模型、诊断规则、知识库、应用流程和交付模板，再复制到更多泵站、泵站群和区域级管理场景。
泵站故障诊断与预测运维解决方案如何支撑从试点到规模化复制？
方案首先以典型泵站为试点，完成设备接入、数据治理、模型验证和智能体应用建设；随后将设备模型、诊断规则、知识库、应用流程和交付模板，再复制到更多泵站、泵站群和区域级管理场景。
泵站故障诊断与预测运维解决方案如何支撑从试点到规模化复制？
方案首先以典型泵站为试点，完成设备接入、数据治理、模型验证和智能体应用建设；随后将设备模型、诊断规则、知识库、应用流程和交付模板，再复制到更多泵站、泵站群和区域级管理场景。
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组合数据、标注、模型和资产平台，支撑数据集全生命周期建设。
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关于 qData
企业级数据中台与数字智能解决方案提供商
以数据驱动决策，以智能创造价值，助力企业实现数字化转型与持续增长
关于qData
七大平台协同共治，构建“建、管、用”一体化的数据资产闭环
qData 是由千桐团队打造的一套企业级数据中台产品体系，其核心定位是：“一套覆盖数据建设、治理、资产化与数据服务全过程的企业级数据中台产品体系（Data Platform Suite）”。
该体系以统一的数据架构与治理规范为基础，内置七大平台级产品：负责数据集成、加工、建模与服务的“生产车间”——数据中台；充当数据体系“监理+图纸+导航系统”的元数据平台；确立企业核心对象统一标准的主数据平台；作为业务口径统一裁判的指标平台；担任数据与业务之间翻译层的标签平台；以及分别作为统一管理后台和统一用数入口的数据资产平台与数据资产门户平台。
这七个平台在统一架构下协同运转，覆盖从采集、治理、建模、资产化到服务化、使用的完整闭环。因此，qData 不等于一个单一的数据中台，而是以“数据中台”为生产核心的完整产品矩阵，帮助企业将原始数据转化为可管理、可运营的核心数据资产。
荣誉资质
屡获行业权威机构认可，以卓越的技术实力与服务铸就客户信赖。
4 项发明专利、 35 项软件著作权
15年技术积累，完全自主研发
高新技术企业
信息安全管理体系 ISO
信息技术服务体系 ISO
信创认证
全栈信创与安全服务保障
基于双 ISO 体系，全面兼容国产化生态，护航企业数据资产
企业AAA信用等级
科技型中小企业
软件产品认证
