随着人工智能技术的不断发展和应用，基于深度学习的大语言模型，在各个领域都得到了广泛的关注。然而，随着大语言模型的爆火，如何保障企业数据安全性和数据隐私也成为了亟待解决的问题。
从技术上讲，大语言模型本质上是通过超大的统计语言模型，对词语序列的概率分布进行建模，利用上下文信息预测后续词语出现的概率分布，其表现超预期反映了在算力水平提升的情况下大语言模型技术路线的成功，这离不开一个安全可靠的大数据底座作为支撑，包括数据采集、存储、处理和分析等环节于一体，同时需要保障数据的安全性和隐私性。
对于企业而言，需要打造专属大语言模型来构筑企业自身发展护城河，但并非每个企业都需要通用大语言数据模型，企业需要打造具有行业属性、业务需求等自身特点的专属数据模型，以安全可靠的大数据底座作为支撑，通过数据资产的整合和建设完成大模型基础能力构建。
企业大模型落地离不开数据、算法、算力等核心技术的有机融合，三者相互影响、相互支撑，础设施对芯片算力的要求来自于体系化的数据能力建设，数据资产的建设可以降低对大模型训练的芯片和技术能力的依赖，基于科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，企业可以打造一站式、全链路、全可视化的大数据基础平台，实现企业数据要素资产化；另一方面，依托大数据基础平台，企业可以实现对业务模型的训练，从而落地领域模型，基于对基础软件的有效组织，最终能释放到终端应用上进而面向产业赋能。
KeenDataLakehouse数据底座产品矩阵整体设计在存储计算分离、湖仓一体领先技术架构基础之上，可以较好地满足企业在数字化转型不同阶段的个性化需求，具备弹性扩展、高可用、高并发、低延时、云原生能力，涵盖数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换等数据全生命周期，在贯穿全流程工程化能力的同时提供全局统一数据标准、数据质量、主数据管理、元数据管理以及数据安全的全方面数据治理能力，助力企业用户高效、安全、轻松地构建和部署AI大模型，助力AI大模型全面落地。
凭借湖仓一体、多架构统一纳管、多模数据处理、DataOps、DataFabric等十余项行业领先的核心技术，科杰科技在央国企、政府、能源、金融、工业、零售等行业打造了一批典型的数字化实践，基于成熟完备的产品矩阵，科杰科技帮助企业构建具有"大数据技术工程和AI基础设施能力""全域数据资产管理与运营能力"以及"组织性数据共享与规模化协作能力"的企业级数据能力，进而为上层应用提供数据服务。
经过多年的沉淀和发展，科杰科技不断升级和完善其产品矩阵、提升核心技术能力，满足企业对于数据集成、存储、处理、机器学习、数据服务等领域的需求，助力企业大模型时代下，构建安全可靠大数据底座，进而保持行业领先地位。
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