服務架構
DataInsight 工業大數據整合與分析服務架構圖
從最底層開始看，數據來源分為從設備來的OT數據和資訊系統來的IT數據兩大類。OT數據的採集透過邊緣採集工具，利用研華工業物聯網平台的IoT Edge進行邊緣運算和轉發，接入到大數據平台；IT數據則透過JDBC/Restful API/Web Service等方式接入大數據平台，在平台層實現數據的統一管理。
數據接入平台後，透過數據整合與計算功能，進行數據的過濾、清洗和前處理，再進行數據建模，並圍繞業務層面構建不同的主題庫，形成數據共享平台。數據平台還提供了靈活的數據權限設置，實現數據的安全存取，並透過多種存取方式將數據提供給上層服務使用。
在AI技術快速發展的背景下，要讓AI真正理解並用好數據，就必須使用貼合業務場景的語言與其對話。這正是指標平台不可或缺的原因——它能夠將指標要素標準化並集中管理，確保一旦發布，即可在全公司統一複用，既避免了重複開發、節約資源，也從根本上保障了數據的一致性與可靠性。
在此基礎上，我們的DataInsight系列進一步建構了豐富的數據應用層。它不僅支援JDBC/ODBC、API及MCP Server等多種接入方式，便於第三方系統調用數據，更提供了預構建的數據分析智能體。該智能體不僅允許使用者透過自然語言進行「即問即答」式的查詢，更能對關鍵指標開展深度分析與自動化根因追溯。依托Text2MQL技術，系統可將業務問題自動轉化為精準、口徑統一的分析指令。
這推動企業跨越傳統的「查詢數據」階段，邁向「分析-洞察-決策」的完整閉環：業務人員與管理層能自助完成從數據獲取到根因剖析的全流程，而數據團隊則可聚焦於分析模型與知識庫的沉澱，從而賦能企業基於深度洞察實現科學決策與持續優化。