TBDS-DA数智平台：统一数据与AI工作负载，将数据提数效率提升75%

一、企业面临数据与AI平台割裂、开发运维复杂的战略困境

传统数据平台与AI开发流程相互独立，导致数据重复存储、开发效率低、运维成本高。企业需同时维护数据湖、数仓、AI平台多套系统，数据工程与数据科学团队协作困难，无法敏捷响应业务分析需求。

二、腾讯云推出TBDS-DA一体化数智平台，整合数据工程与AI应用

平台基于 “DA一体化”架构，提供统一数据底座与智能引擎，支持多模态数据统一存储、计算与治理。核心组件包括：

• WeData开发治理平台：融合DataOps与MLOps，提供统一Notebook、任务编排与资产治理能力。
• DataAgent智能服务：通过Agent实现意图识别、任务规划与自动决策，打通从数据到行动的闭环。
• TBDS-MetaLake统一元数据湖：实现大数据、ML与GenAI元数据统一管理，支持跨引擎权限与审计。
• TBDS-FS多模态存储：统一接入结构化、非结构化、向量数据，支持Iceberg、Lance等开放格式。

三、平台实现数据提数响应速度提升75%，多模态数据统一治理

• 智能问数功能结合语义层与大模型，将运营提数需求响应时间从半周缩短至半天（效率提升75%）。
• 统一元数据湖支持Trino、Flink、Spark、PyTorch等10+计算引擎，权限策略一次定义多端生效，降低权限管理成本。
• 多模态数据统一存储（HDFS/COS/向量库/Iceberg/Lance）通过统一命名空间与加速层，减少数据拷贝与存储冗余。

四、银行、保险、资管行业落地智能决策与自动化场景

• 银行场景：
  • 信贷自动审批：基于企业知识库与政策规则，实现贷款评估与审批自动化。
  • 音视频质检：通过多模态分析识别员工违规与客户情绪，提升服务标准化水平。
• 保险场景：
  • 智能定损：通过图片、视频、文本交叉验证，实现车损精准评估与反欺诈。
  • 智能核保：基于健康报告与模型预测，自动化风险评估与核保流程。
• 资管场景：
  • 辅助交易：实时捕捉市场情绪与交易信号，预测波动并抢占先机。
  • 智能投研：解析财报研报，混合分析股价与交易量数据。

五、腾讯云技术架构支撑多模态数据与AI负载统一调度

腾讯云TBDS-DA平台采用 “虚拟计算层+统一存储层”架构，支持批处理、流计算、交互式分析与AI训练统一调度：

• 计算引擎兼容Spark、Flink、StarRocks、RAY，无需数据拷贝即可支持多类型工作负载。
• 通过 TBDS-Insign智能管家实现从数据发现到处置的闭环自治，覆盖根因分析、成本优化、自动化治理。
• 平台获腾讯全球数字生态大会2023重磅发布，支持企业从传统数据平台向自主智能体（DataAgent）演进。

数据来源：腾讯全球数字生态大会2023发布内容、TBDS-DA平台技术架构文档。