50+ 连接器，可视化编排，批流一体
面向结构化与非结构化数据的统一 ETL 管道，支持可视化 DAG 编排、增量同步与多模态数据转换，将数据接入时间从周缩短至小时。
预置覆盖主流数据库、SaaS 应用、文件系统与消息队列的连接器，开箱即用。
拖拽式 DAG 编排界面，零代码构建复杂数据处理流程，降低开发门槛。
统一处理表格、文本、图片、PDF 等多模态数据，支持向量化转换。
基于 CDC 的增量数据捕获，实时同步变更数据，保障数据时效性。
从连接器市场选择目标数据源，支持数据库、API、文件等多种类型。
填写连接参数，自动验证连通性，预览数据结构与样本。
在可视化画布中拖拽算子，构建数据清洗、转换、聚合等处理逻辑。
设定调度策略后自动执行，支持定时触发、事件驱动与手动执行。
预置连接器与模板，将数据接入周期从数周缩短至数小时。
业务与数据团队均可自助构建数据流，无需依赖开发资源。
实时监控每个节点的运行状态、数据量与延迟，快速定位问题。
同一套流程同时支持批量与实时数据处理，简化架构复杂度。
MatrixPipeline 核心引擎支持批流一体的数据处理模式，统一调度与执行框架。
监测东盟产业格局需覆盖 10 个国家、数十个行业，每国的监管机构、政府门户与语言各不相同。信通院在 MOI 上构建自动化多国多语言采集、AI 风险识别与报告分发的监测系统。
AI 进入政务服务后，PB 级原始政务数据要变成可用的高质量语料。深智城在 MOI 上建成省级政务语料治理平台，覆盖清洗、标注、质检、分类与合规审查的全流程。
座舱助手的进步速度取决于训练数据。斑马把车队每日产生的海量语音与语言数据汇聚到 MOI，按统一事件模式标准化，音频、转写、向量与标签同库存放，训练集从「翻目录」变成「查数据」。
快速接入多源数据，可视化编排处理流程，加速数据价值交付。