无代码数据科学与分析平台
以10倍的速度连接、净化和准备数据。从数据准备，轻松过渡到从基础分析、建模，甚至部署 — 全部在一个环境中完成。
🧩 面向AI的数据准备
为智能模型构建高质量数据基础
🔍 面向AI的数据准备：从项目瓶颈到核心优势
在AI项目中，高达80%的时间与成本消耗在数据准备环节。模型的表现天花板，在数据输入的那一刻就已决定。
传统流程的挑战：特征工程复杂黑箱、数据版本管理混乱、团队协作低效、从实验到生产的管线断裂。
构建现代化AI数据工作流
结构化协作
为AI团队提供清晰、有序的协作环境，确保数据项目从探索到生产井然有序。
敏捷特征工程
低代码界面让数据科学家能快速迭代数据清洗、转换与特征构建，加速模型实验。
生产级管道
构建可版本控制、监控和调度的自动化数据管道，为模型持续训练提供稳定供给。
专为AI优化的核心能力
🔗 多源数据接入
无缝连接数据库、数据湖、云存储及API，汇聚AI训练所需的一切数据源。
🧼 智能清洗与标注
自动化处理数据质量问题，并集成高效的文本、图像标注框架。
⚒️ 可视化特征工程
通过拖拽或代码，轻松创建、组合与筛选特征，直接输出适用于机器学习的数据集。
📊 数据版本与溯源
完整记录数据血缘，任何用于训练模型的数据集都可完全复现，满足审计要求。
🧠 与大模型协同
集成LLM能力，辅助完成数据标注、摘要、增强等任务，转化非结构化数据。
🔁 自动化管道
将数据准备流程产品化，构建可触发、可调度的自动化工作流。
统一平台，加速AI团队协作
连接数据工程师、数据科学家与领域专家，在同一平台上为AI项目准备数据。
- 数据工程师：构建稳定、高效的数据供给管道。
- 数据科学家：专注于特征实验与模型调优。
- 领域专家：利用低代码工具参与数据标注与规则定义。
为AI项目带来的核心价值
>60%
模型开发周期缩短
>70%
数据问题迭代减少
100%
训练数据可追溯
启动您面向AI的数据准备流程
使用iModel，构建敏捷、可靠的数据基石，驱动智能未来。
iModel Analytics Studio 提供构建生产级AI数据管道所需的一切。