DataHub 将 ETL、Python 规则分析、非结构化解析和 AI-ready 产物生成放在一条可验证链路里。每一个中间产物都能回到具体字段、规则、样本与血缘证据。
DataHub 的规则中心把数据质量、敏感探测和风险识别放在同一个治理入口。无论数据来自数据库、文档、图片还是音视频，进入 Agent 或 Canvas 前都会先形成可配置、可复用、可审计的规则结果。
在数据进入分析、推理和自动化流程前，先校验格式、必填项、取值范围、枚举口径、唯一性和跨表一致性。
识别身份证号、手机号、地址、健康档案、财务字段、业务密钥等敏感内容，并按场景触发标记、脱敏或隔离。
每条规则都有版本、责任人、适用数据域、命中样本、误报反馈和审计记录，支持复用到不同业务场景。
页面不再把能力拆成许多平行模块，而是围绕“数据进入可信闭环”组织：先接入，再解析，再校验，再形成可信中间数据库、证据包和 AI-ready 中间产物。
数据库、API、消息队列和 IoT 遥测进入同一条 ETL/ELT 生产线。
Word、PDF、图片、音频、视频被解析成可治理、可追踪的数据资产。
抽取出的实体、表格、事件、指标口径进入向量索引、知识图谱和审计记录。
DataHub 不只负责把数据整理成资产，也负责定义资产如何被安全引用。外部 API、MCP 工具链与 RLS 策略共享同一套权限、审计和治理证据，避免智能体或业务系统绕过数据边界。
将治理后的数据资产以受控 API、实时订阅和只读视图开放给业务系统、自动化流程与外部应用。
把已授权的数据资产快速发布为 MCP Server / Tool，让 AI Agent 通过标准协议引用数据，而不是绕过治理直连底层系统。
在行级、租户级和组织级设置访问边界，确保不同角色、部门和客户只看到自己被授权的数据范围。
DataHub 不只处理数据库和表格，也能把文档、图片、录音和视频转成可检索、可抽取、可审计的数据资产，并生成 Python 规则结果与 AI-ready 中间产物。
选择一个业务场景，再点击数据源、Python 包或治理步骤。页面会同步展示样本字段、质量问题、工具产物和可交给 Agent 的上下文。
整合体检、营养档案、随访记录与社区服务数据，持续发现字段缺失、口径冲突和高风险人群线索。
技术细节被收束到可信层：它不抢主叙事，但给技术团队、管理者和审计方足够的落地信心。
规则中心持续检测缺失率、重复率、Schema 漂移、枚举漂移、跨表一致性与敏感字段命中。
文档、图像、音频和视频先转为结构化证据，再进入统一治理流程。
每次判断都带规则、样本、字段、来源、影响范围和置信度。
低风险动作可自动执行，高风险修复进入审批、复核和回滚机制。