导读：

一站式数据智能平台依靠一体化管理，融合数智化工具，向不同行业用户提供专业的、覆盖数据全生命周期的产品及服务，帮助企业更好地利用数据价值，在数字化转型过程中实现数据驱动业务。

一站式数据智能平台概念界定

覆盖各类数据全生命周期，融合数智化能力的专业数据服务

一站式数据智能平台依靠一体化管理，融合数智化工具，向不同行业用户提供专业的、覆盖数据全生命周期的产品及服务，帮助企业更好地利用数据价值，在数字化转型过程中实现数据驱动业务。首先，平台提供的专业产品及能力可覆盖从数据生产、传输、处理、分析、展示的各环节。其次，一站式平台基于多种接口，打通企业内部和外部多终端通道，实现数据自由互联、灵活调度、统一管理。再次，平台可处理的数据类型包括来自消费互联网及产业互联网领域的多媒体数据及机器数据。最后，平台将AI能力和大数据工具有效结合，以支持数字化时代更大量级的数据规模和更复杂的业务场景需要。

智能多媒体数据处理平台功能及应用

依托云能力，融合数智功能，提升多媒体内容质量及服务体验

智能多媒体数据平台在技术上整合云存储、云处理、云分发三大能力，对影响多媒体数据质量的主要环节，通过智能手段进行优化，进而实现对多媒体数据，从数据采集到最后数据接收的全链路的打通。此外，智能多媒体数据处理平台，内部自带丰富的AI能力工具，可以在多媒体数据生产及处理环节提供多样AI模型，并链接外部AI开放市场，根据客户需求，引入个性化AI功能。在数据传输环节，则通过智能CDN等边缘设备，兼顾智能分发与实时数据分析。同时，针对多媒体数据的主要来源场景：实时音视频、直播、短视频、娱乐等业务场景，多媒体数据处理平台既可以提供完整的解决方案，也可以化整为零，灵活的提供业务所需的功能模块，充分发挥其低延时、高可用、易接入的特点。

多媒体数据生产及处理能力升级

AI工具赋能多媒体数据生产及传输环节，驱动多媒体产业升级

AI能力已渗透进音视频产业链的各环节。在多媒体内容丰富的互联网行业、音视频行业，娱乐直播、广电传媒等行业，企业已陆续借助人工智能模型和算法：在内容生产环节，计算机视觉和机器学习技术的应用，为多媒体数据提供更有效的识别、编辑、增强等能力。在多媒体数据处理环节，通过引入具备人工智能模型的数据分析工具，实现更智能的处理。例如，利用创新的编转码工具，在保证原视频质量提升的前提下，更节省带宽和储存成本。

多媒体数据传播及应用加速拓展

多媒体数据传输方式持续升级，多媒体数据覆盖率显著提升

目前，多媒体传输的主要工具CDN已经步入3.0阶段。相比较于CDN2.0主要聚焦在提升节点存储能力，CDN3.0已融入更多人工智能和大数据工具，实现智能分发、智能调度、更有效的提升传输效率。当前，以网络视频、网络直播等为代表的多媒体场景覆盖率，用户渗透率显著提升。终端用户对多媒体内容质量的需求将进一步升级。因此，服务厂商在陆续拓展云能力，陆续布局分布式云，将更多算力分布到边缘，以满足未来更多的实时交互等新需求。

智能机器数据处理平台功能及应用

聚焦产业互联网，加速传统企业数字化，服务业务数据全周期

智能机器数据处理平台主要服务于产业互联网，用于处理各个传统行业在数字化升级过程中，日益增多的机器数据（主要包括：业务数据，安全数据，运维数据等）。智能机器数据平台核心能力包括：1）数据采集：覆盖数百种数据源实时采集并支持结构化、半结构化、非机构化等多数据类型；2）数据处理：提供多种预置模型，高效便捷地实现不同来源的数据字段归一化，呈现关联数据域的统一视图，为不同业务数据探索性分析需求提供多种素材；3）数据分析：融入机器学习能力，提供多种机器学习算法，既可实现多种分析需要，为企业决策提供支持，也可以维护系统稳定，降低系统威胁。4）数据展示：内置多种图表类型并支持多种自定义可视化拓展手段，使重点数据、敏感数据、异常数据一目了然。

业务数据覆盖场景及应用范围升级

传统业务场景外延拓展，数据平台产品及服务需要与时俱进

运维和安全虽然并不为企业直接创造利润，但却是企业数字化转型稳定、高效的重要保障。伴随新技术的渗透，传统的安全场景已拓展到云端，传统运维也经历了组织架构的迭代，运维方式正从自动化运维向智能化运维过渡。在新的业务场景下，数据平台产品需要兼顾传统能力，并根据产品及服务的发展特征与时俱进。在安全端要具备更全面的大局观，实现风险识别、问题定位、实时分析。在运维端则需要更好地实现主动运维，推动事后处理向事前预警转变，提高运维效率。

一站式数据智能平台价值 

覆盖各场景，链接多数据，服务全周期，提升数据价值效能

互联互通社区

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