高质量数据集评测平台

面向数据要素、公共数据、行业数据集和人工智能场景建设,提供标准响应、质量评测、过程留痕和报告交付能力,帮助客户把数据集建设结果转化为可验收、可复核、可持续优化的交付资产。

政策响应数据要素与人工智能建设方向标准沉淀可复用评测指标与方案报告形成可验收、可复核交付依据

面向政策导向的高质量数据集评测

平台将政策要求、标准依据、评测方案、检测过程和报告交付组织为统一流程,帮助客户回答数据集能不能用、好不好用、是否可验收、如何继续提升。

从原始数据到高质量数据集
围绕数据炼化、数据标注和行业数据集建设要求,把分散数据转化为可评估、可验收、可用于智能应用的数据资产。
支撑持续整改与质量提升
把接入、抽样、执行、审核、报告和复评组织为连续流程,评测结果可以回到数据治理和标注整改动作。
保留全过程证据链
报告结论可回溯到标准来源、评测方案、样本范围、检测结果和审核记录,支撑验收、复核和审计。
适配政企与行业交付
支持角色权限、过程留痕、报告归档和私有化交付要求,服务公共数据、行业数据和企业数据集质量评测。

高质量数据集评测响应数据要素与人工智能建设

围绕数据资源开发利用、高质量数据集、可信数据空间、数据资产全过程管理、数据标注和“人工智能+”等建设方向,建立可执行、可复核的质量评测体系。

数据要素价值释放面向数据资源开发利用、数据资产管理和数据要素应用场景,帮助客户判断数据是否具备建设、共享、流通和应用基础。

数据资源开发

数据资产管理

价值度量

高质量数据集建设围绕行业高质量数据集建设要求,建立从原始数据、清洗标注、质量评测到应用反馈的闭环。

数据炼化

分类分级

场景数据集

可信数据空间与授权运营通过版本、样本、指标、过程和报告留痕,为可信共享、授权运营和跨主体协作提供可复核依据。

可信流通

授权运营

过程留痕

人工智能+场景落地将数据集质量与智能体、行业模型、业务应用效果关联起来,提升模型回答、业务口径和场景适配质量。

行业知识

业务规则

智能应用

数据标注质量提升对标注规范、样本覆盖、多人一致性和复杂样本质量进行评测,支撑标注项目验收和持续改进。

标注规范

一致性检查

难例发现

公共数据与行业数据治理面向公共数据、行业数据和企业数据建设任务,形成标准、质量、安全、应用价值并重的评测框架。

公共数据

行业数据

治理闭环

把标准要求转化为可执行评测口径

平台全面响应 GB/T 36344 与 TC609 数据领域国家标准要求,并结合地方标准、行业标准和项目验收规则扩展评测能力,让标准要求落到具体指标、具体样本和具体问题。

标准文库内置并响应 GB/T 36344《信息技术 数据质量评价指标》以及 TC609 发布和推进的数据领域国家标准要求,统一评测依据来源。
指标分层围绕准确性、完整性、一致性、时效性、可访问性等质量维度,扩展说明文档、标注质量、模型应用和交付材料评测指标。
方案模板将国标要求、地方标准、行业标准和项目验收要求转化为抽样比例、权重、等级、否决项、检测方式和审核节点。
报告依据评测报告绑定标准依据、数据集版本、指标口径、样本范围、检测结果和整改建议,支撑验收、审计和复评。
数据集分级评测覆盖通识、行业通用与行业专用数据集
通识类数据集

关注基础性知识覆盖、格式规范、重复噪声和可复用程度。

行业通用数据集

关注行业术语、业务流程、规则口径和典型场景覆盖。

行业专用数据集

关注专项任务、前沿应用、长尾样本和模型适配效果。

评测过程清晰可追踪

每一次评测都保留方案、规则、样本、执行结果和审核记录,让报告从结果描述升级为可复核依据。

评测流程执行展示
评测流程、审核节点与结果报告在同一链路中推进
01
数据集接入登记数据集版本、文件结构和样本范围,明确本次评测对象。
02
结构识别识别目录、字段、标注关系和多模态文件,为抽样与质量检测建立统一对象。
03
方案加载选择行业方案,加载指标、权重、评分等级和关键否决规则。
04
自动检测按评测任务执行规则、模型和多模态检测能力,生成问题样本与统计结果。
05
人工审核关键节点进入复核流程,审核结论纳入最终评测过程记录。
06
报告交付输出可预览、可导出、可归档的评测报告,并支持整改后的复评对比。

指标体系与标准来源

以 GB/T 36344 数据质量评价指标为基础,结合 TC609 数据领域标准体系要求,扩展地方、行业和项目验收指标,支撑跨项目、跨部门评测口径对齐。

指标体系展示

说明文档指标

检查数据说明、字段解释、标注规范、版本记录和交付材料完整性,支撑标准化验收。

文档完整性

字段说明

格式规范

版本说明

交付清单

数据质量指标

响应 GB/T 36344 数据质量评价指标,评估完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性和异常样本。

完整性

准确性

一致性

时效性

可访问性

异常识别

模型应用指标

面向高质量数据集和智能应用建设,关注训练价值、难例覆盖、长尾样本、标注收益和场景适配效果。

训练价值

难例样本

长尾覆盖

场景适配

数据集评测方案中心

把抽样比例、评分等级、指标权重、检测方式和否决规则沉淀为可复用方案,不同项目可以沿用同一套评测口径。

抽样比例评分等级指标权重检测能力一票否决行业模板
评测方案展示

数据质量自动检测能力

覆盖结构、格式、标注一致性、异常样本和训练价值等维度,兼顾评测口径稳定性与行业数据形态差异。

检测能力展示
结构与格式校验

规则检测

识别字段缺失、格式不规范、目录结构异常和跨字段约束问题。
噪声与异常样本识别

模型检测

发现低质量样本、重复样本、异常分布和标注冲突。
原始数据与标注对齐

多模态检测

检查图像、文本、音频、视频等数据与标注文件之间的一致性。
语义补充与复杂判断

语义检测

在规则难以穷尽的场景中辅助理解内容、补充解释和生成审核建议。
训练价值与难例发现

价值评估

识别高价值样本、长尾样本和难例样本,辅助模型训练数据筛选。

数据集评测报告与证据链

评测报告不只是结论文件,而是绑定数据集版本、方案、指标、样本、检测结果和审核记录的交付资产。

01

数据集版本

文件、样本、标注关系形成稳定评测对象。
02

评测方案

指标、权重、等级、规则和检测方式可复用。
03

过程记录

评测状态、检测结果、问题样本和关键操作持续留存。
04

审核结论

人工复核意见进入报告依据,关键节点可追踪。
05

评测报告

结论、证据、建议和归档文件绑定同一评测过程。
可复核的交付报告
评测结论能够回溯到问题样本、指标权重、检测结果和审核意见,支撑质量复核、对外交付与审计检查。
结论证据建议复评

适用于数据集建设、验收与持续治理

覆盖交付验收、建设质检、训练数据筛选、多模态标注评估、整改复评和主管单位抽查等高频场景。

icon行业数据集交付验收
为数据集交付提供统一评分、正式报告和可追溯依据,降低验收口径差异。
icon数据集建设过程质检
在数据生产过程中提前发现格式、完整性、一致性和标注问题,提升建设质量与交付效率。
icon训练数据筛选与优化
识别更具训练价值的样本、难例样本和长尾样本,辅助模型训练数据优化。
icon多模态标注评估
检查图像、文本、音频、视频等多模态数据之间的标注完整性和一致性。
icon整改复评闭环
将问题定位到样本、字段、文件或规则,支持整改后按同一口径复评对比。
icon主管单位验收抽查
围绕标准依据、评测过程和报告证据开展质量抽查,提升交付验收的可复核性。
标准文库展示

标准文库与交付治理

标准文库响应 GB/T 36344 以及 TC609 发布和推进的数据领域国家标准要求,同时支持地方标准、行业标准、数据集建设指南、质量评测规范和项目验收规则扩展,并配套权限、审计和报告归档能力。

私有化交付

角色权限

审计留痕

报告归档

组织分级管理

资料交付控制

数据集评测服务可分阶段落地

根据客户的数据基础、应用场景和部署要求,可以从单场景评测启动,也可以建设私有化评测能力。

3-4 周场景评测启动

面向重点业务场景启动评测,交付数据集建设建议、质量评测报告和智能应用方向。

场景调研评测方案质量报告整改建议
8-20 周私有化平台建设

面向自主可控建设要求,按需部署评测平台、标准文库、报告体系和协同流程。

平台部署方案配置权限审计持续评测
需要评估数据集质量与交付验收方案?

围绕数据集类型、交付标准、评测指标和报告要求,规划数据集质量评测与验收路径。

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