接入与治理配合使用
将 AI 数据接入与查询能力，同数据库访问引擎的权限、脱敏和审计能力配合使用，让数据调用遵循企业已有的保护规则。
连接 AI 应用与企业数据
在既有数据体系之上，为 AI 建立公共的数据访问层。
AI 数据访问控制平面位于企业 AI 应用、智能体与数据体系之间。开发团队通过 MCP 接口调用数据资源与查询工具；数据平台与 DBA 团队管理数据连接和规则；安全团队结合数据库访问引擎，控制数据访问范围与敏感信息输出。远程接入配合企业认证与授权网关，衔接现有身份管理体系。
沿用既有数据体系
复用已接入的业务数据库及数据湖、中台查询入口，按需组合分散的数据，减少为单个 AI 应用重复汇集数据的工作。
多个应用共享数据入口
把数据资源信息和查询工具通过标准接口提供给多个 AI 应用，减少逐应用、逐数据库开发和维护接入逻辑。
AI 应用与企业数据的连接关系
外部接入关系业务助手
分析智能体
企业 AI 应用
MCP 标准入口
企业认证与授权网关远程接入配合
AI 数据访问控制平面
MCP 标准接入
联邦执行
安全治理
多模协同持续演进
与数据库访问引擎配合实施治理
企业数据体系
业务数据库既有存储与管理体系
数据湖 / 中台复用既有查询入口
多模数据体系扩展方向
让 AI 接入、查询和使用企业数据
从数据发现、跨源查询到访问治理，并面向多模协同持续扩展。
01
MCP 标准接入
让 AI 应用发现可用数据，调用查询工具。
- 通过 MCP 接口向具备相应接入能力的 AI 应用与智能体提供数据库资源信息和工具。
- 开放数据库元数据，支持查看库表结构，为应用选择数据和组织查询提供依据。
- 提供受控查询工具，让应用在规定的数据范围与调用约束内获取结果。
02
联邦执行
为跨系统分析提供关联和汇总后的数据。
- 通过联邦查询关联多个业务系统的数据，完成汇总并返回组合结果。
- 复用既有数据湖、中台的查询入口，并连接其尚未覆盖的业务数据库。
- 由数据访问层完成跨源数据处理，减少 AI 应用分别取数、再自行拼接结果的工作。
03
安全治理
控制 AI 能查什么、获得什么，并保留访问记录。
- 通过数据库访问引擎，按配置的访问账号与角色权限控制数据对象和操作范围。
- 结合动态脱敏与 SQL 风险控制，限制敏感字段暴露及高风险操作。
- 保留数据库访问审计记录，为调用核查、问题排查和合规审查提供依据。
04
多模协同
持续演进保留既有数据基础，逐步衔接新的数据类型。
- 以连接既有数据库与向量、文档等多模数据体系为演进方向，延续原有业务系统与数据管理投入。
- 围绕不同类型数据的访问与协同逐步扩展适配，按 AI 应用需求引入多模数据能力。
服务具体的 AI 用数任务
围绕业务查询、跨系统分析和多部门共享，提供相应的数据访问支持。
01
业务助手查询订单与库存
业务人员通过 AI 助手了解订单状态、商品库存等信息，需要从业务数据库取得相关记录。
控制平面提供库表信息与受控查询工具，结合访问权限和脱敏规则返回数据。
应用价值
让助手基于实际业务记录回答问题，同时控制敏感字段的可见范围。
02
分析智能体汇总跨系统数据
经营分析需要把订单、客户等系统的数据关联起来，了解销售变化或客户购买情况。
关联订单、客户等业务数据并汇总结果，为分析智能体提供跨系统分析所需数据。
应用价值
减少应用逐库查询和拼接数据的工作，把分析所需的数据准备放在数据访问层完成。
03
多部门助手共用业务数据
销售、客服等部门的 AI 助手使用同一套客户或订单数据，但各自需要查看的数据范围与敏感信息不同。
多个助手复用 MCP 入口，按各自配置的访问账号、角色及脱敏规则使用数据，并保留数据库访问记录。
应用价值
共享数据接入能力，同时保留不同业务用途的访问边界，便于后续核查。