整体架构层次
Palantir Foundry 五层架构模型
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│ 决策编排层 (Decision Orchestration) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 分析应用层 (Analytic Applications) │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ 本体层 (Ontology Layer) │ │ │
│ │ │ ┌─────────────────────────────────────┐ │ │ │
│ │ │ │ 模型层 (Model Layer) │ │ │ │
│ │ │ │ ┌─────────────────────────────┐ │ │ │ │
│ │ │ │ │ 数据层 (Data Layer) │ │ │ │ │
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各层次详细说明表
| 层级 | 名称 | 核心功能 | 关键技术 | 业务价值 |
|---|---|---|---|---|
| 第 1 层 | 数据层 | 数据采集、存储、处理 | 数据湖、数据仓库、ETL/ELT、数据连接器 | 提供原始数据源，建立数据基础 |
| 第 2 层 | 模型层 | 数据建模、特征工程、AI/ML 模型 | 机器学习算法、统计模型、特征存储 | 从数据中提取洞察和预测能力 |
| 第 3 层 | 本体层 | 业务语义建模、实体关系定义 | 本体论、语义建模、业务对象定义 | 统一业务语言，建立数字孪生 |
| 第 4 层 | 分析应用层 | 可视化、报表、交互式分析 | 仪表板、工作流、应用程序框架 | 业务用户直接使用的分析工具 |
| 第 5 层 | 决策编排层 | 决策自动化、流程编排、行动执行 | 工作流引擎、决策规则、自动化脚本 | 将洞察转化为实际行动 |
核心架构详解
1. 数据层 (Data Layer)
功能：连接企业各类数据源，提供统一的数据访问和管理
- 数据源集成：连接 ERP、CRM、SCM、IoT 等系统
- 数据存储：支持数据湖、数据仓库、对象存储等
- 数据处理：ETL/ELT、数据质量、数据治理
- 数据血缘：端到端的数据追踪和溯源
2. 模型层 (Model Layer)
功能：构建和部署数据科学模型
