打破 “先完成治理再供给 AI” 的传统模式，将数据治理与 AI 数据集素材加工融合为同一流程，清洗、标注、质量评分、脱敏、血缘追溯同步完成。
内置数据挖掘算法，边治理边建模生成标注业务样本，输出治理完成的数据集素材，为下游AI模型加工提供原始输入，节省Token、降低算力。
支持百余种数据源接入、字段映射，并发完成多源数据整合，破除数据孤岛，为 AI 数据集加工、数据资产盘点打好原始数据底座。
秒级捕获数据变更，规避全量重复抽取，减轻源库压力，持续输出实时业务数据，供给 AI 训练素材与资产台账，降低资源消耗。
内置分类、回归、聚类算法，自动打标签、预测评分、用户分群，生成业务样本，削减人工标注成本，适配多行业 AI 数据集素材制备。
自动校验数据完整性、唯一性并量化打分，识别脏数据过滤劣质样本，降低下游大模型幻觉风险，输出质量报告支撑资产入表审计。
内置检测函数识别空值、格式错误、离群异常等噪声样本，减少人工筛查工作量，保障输出业务数据集的可靠程度。
完成数据集预处理，按比例或业务条件自动拆分训练 / 验证 / 测试集，替代人工处理，产出符合机器学习规范的业务样本素材。
原生支持CSV格式数据集导出；支持Bee脚本自定义扩展输出JSON类格式，输出经过治理的业务样本，为下游LLM、SFT微调、RAG知识库建设提供原始输入素材，打通原始业务数据到AI加工环节的前置链路。
提供脱敏、加密能力，处理身份证、病历等 PII 敏感信息，满足隐私合规，保障AI数据集素材与数据资产安全合规使用。
多类型图表直观探查数据集分布、指标统计，辅助业务快速理解数据特征，辅助评估数据集是否满足AI素材制备与资产入表要求。
完整留存数据加工全链路日志，可溯源数据集来源与变更，支持影响分析，为AI溯源、数据资产入表提供审计存证。
支持多源数据流 JOIN、UNION、过滤去重，跨来源融合业务样本，无需搬库，丰富数据集，降低多源数据整合开发成本。
可视化编排治理‑机器学习‑数据集导出流水线，支持并发、分支、定时调度，全自动周期性产出业务样本素材，减少人工运维。
达梦DM、金仓Kingbase、openGauss社区版、Vastbase G100、南大通用GBase、神通OSCAR，覆盖信创项目主流商业发行版与社区内核
Oracle、SQL Server、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Greenplum、HighGo、DB2、Informix、SAP Hana、Teradata、SQLite，支持多版本全量抽取与增量同步
OceanBase、TiDB、SequoiaDB、MongoDB、Cassandra、Redis、TDengine、InfluxDB，适配新型分布式业务存储
Hive、Hive‑on‑Spark、HBase、Phoenix、ElasticSearch、Solr、ClickHouse，对接数仓、OLAP检索与时序分析平台
Kafka，消费实时数据流，持续为数据治理、AI数据集流水线提供实时业务数据输入
Excel、文本文件、XML、Avro；FTP、HTTP文件传输；WebService、HTTP‑POST接口，支持鉴权、分页拉取第三方业务与远端文件资源
分层解耦架构：外部数据源 → 数据接入 → 数据处理 → 数据装载 → 外部目标存储。五大模块（数据接入、数据处理、数据装载、开发支持、运维调度）实现数据流与管控流分离，输出治理业务数据与AI数据集原始样本。
BeeCA · 数据治理与AI数据集素材双核心 · 前置完成数据清洗过滤与质量校验，减少脏数据输入，帮助下游降低大模型幻觉诱因，节约Token与算力消耗
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