海信集团面临多业务线数据孤岛挑战。本文介绍了其从需求出发，通过构建JuData平台，实现多模态数据统一治理，让数据快速服务于AI应用的完整实践，为企业数智化转型提供了清晰的路径。
智能速览
海信以需求驱动数据治理，实现即时业务价值。
从传统Hadoop架构升级为云原生数据湖，以支撑多模态数据处理。
JuData平台一站式实现多模态数据开发与治理，降低技术门槛。
构建统一元数据和数据语义层，是支撑AI应用的关键。
精华内容
企业数字化转型中，如何让海量异构数据快速服务于AI？海信的实践给出了从架构升级到平台建设的完整答案。
需求驱动的治理之道
面对家电、商显、能源等众多业务线及PLM、ERP等核心系统构成的数据孤岛，传统按部就班的数据治理耗时久、见效慢。为破解此难题，海信确立了“需求驱动，湖内治理”的核心原则。
这意味着数据治理工作由具体的AI应用需求反向牵引。例如，为制造班线长开发会议总结智能体时，才会针对性地梳理、清洗和治理来自计划、制造、研发等域的相关数据，确保治理过程能直接产出业务价值。这种做法让数据资产在建设中即可为业务赋能，避免了漫长的等待周期。
架构升级：拥抱云原生湖
AI时代超过80%的数据需求集中在非结构化数据，传统Hadoop数仓架构已无法满足多模态数据的存储、检索与处理要求。为此，海信对数据底座进行了根本性升级，转向云原生数据湖架构。
新架构以分布式存储为基础，采用原生K8S进行资源调度，具备开源生态、存算分离和弹性伸缩等优势。这一升级不仅为海量多模态数据提供了高性能的存储和计算引擎，也为上层的数据治理与AI应用开发奠定了坚实、灵活的基础设施。
JuData平台核心能力
在新的架构之上，海信打造了多模态数据治理与开发平台JuData。其核心能力之一是统一元数据管理，借鉴结构化数据的管理思路，采用Catalog-Schema-Fileset的层级结构来管理非结构化数据，屏蔽了底层物理存储的复杂性。
此外，平台提供一站式数据开发能力，通过将格式校验、文件解密、切片、向量化等操作封装成可拖拽的算子，实现了多模态数据的可视化编排与加工，极大地降低了数据开发和治理的门槛。
AI赋能的落地场景
经过治理的高质量数据通过构建的数据语义层，最终支撑起丰富的AI应用。其中，“AI赋能资产智能检索”场景，能够跨越结构化数据表和非结构化文档进行语义检索，精准匹配用户意图。
更具创新性的是“AI抖音式推荐场景”，智能助手能主动分析页面视觉内容，将其转化为结构化任务信息并推送给用户，提供解决方案选项，实现了从“人找数据”到“数据找人”的智能转变。
海信的实践证明，以需求驱动数据治理，并构建强大的平台支撑，是实现AI-Ready的关键。未来，随着智能DataOps与数据智能体的深化，数据价值释放将进入新的阶段，值得业界持续关注。
