百度胜算提供首页模块，以场景化方式展示核心能力推荐使用路径，帮助您快速使用产品。

概述

登录百度胜算控制台并进入工作空间后，默认进入首页。首页分为平台核心能力区与快速上手引导区两大板块，用于快速了解平台能力、熟悉完整业务流程、快捷创建前置资源。

首页主要用于功能导航，不替代各功能模块的配置页面。单击场景卡片中的立即前往，可进入对应功能页面继续操作。

平台核心能力区

首页顶部展示百度胜算数据智能平台的三项核心能力，帮助您快速了解平台定位。

表1 平台核心能力说明

核心能力	说明
本体构建，智备Agent决策	搭建多类业务文件夹完成前期准备，统一归档各类型数据模型，为Agent智能决策筑牢基础。
全域多模态，一站式治理	一站式多模态数据治理，覆盖采集、处理、血缘、质检、检索全流程，统一治理结构化与非结构化数据。
结构化湖仓，一体化治理	标准化管理结构化数据，集成建模、采集、开发能力，实现质量血缘统一治理。

快速上手引导区

该区域与平台核心能力区域联动，基于选定的核心能力卡片，展示对应业务的完整执行链路与初始化快捷入口，指引您完成从资源准备到业务落地的全流程操作。

本体构建，智备Agent决策

选中该卡片，左侧业务流程导航将展示本体构建完整业务链路：准备工作>数据采集>本体建模 >数据处理>数据治理>智能分析。

1. 准备工作：完成业务顶层资源初始化。右侧提供创建项目、创建采集文件夹、创建本体文件夹、创建处理文件夹、创建逻辑建模文件夹、创建数据搜索文件夹的快捷入口，帮助您完成项目与各类业务文件夹创建，用于分类存放任务、本体模型、逻辑建模文件、检索相关资源。

卡片名称	说明
创建项目	用于存放文件及团队协作的项目组。
创建采集文件夹	用于存放采集任务的文件夹。
创建本体文件夹	用于存放本体模型的文件夹。
创建处理文件夹	用于存放数据处理脚本及任务的文件夹。
创建逻辑建模文件夹	用于存放逻辑建模文件的文件夹。
创建数据搜索文件夹	用于存放数据搜索文件的文件夹。

2. 数据采集：完成业务原始数据接入。右侧提供源连接与集成实例、数据源、文件离线采集、库表离线采集、库表实时采集的快捷入口，将业务结构化、非结构化原始数据接入平台结构化数据集/媒体集。

卡片名称	说明
源连接与集成实例	用于数据采集任务的计算资源。
数据源	配置数据采集所需的数据源连接。
文件离线采集	非结构化数据离线采集存入媒体集。
库表离线采集	结构化数据离线采集存入结构化数据集。
库表实时采集	结构化数据实时采集存入结构化数据集。

3. 本体建模：定义本体业务模型与检索服务。右侧提供分析与AI搜索实例、通用常驻实例、Object Type、Link Type、Action Type、逻辑建模、数据搜索的快捷入口。

卡片名称	说明
分析与AI搜索实例	用于存储本体数据及支持多模态检索的实例。
通用常驻实例	用于支撑本体查询服务的计算资源。
Object Type	维护本体的Object Type。
Link Type	维护本体的Link Type。
Action Type	维护本体的Action Type。
逻辑建模	构建由大模型驱动，并与本体数据深度融合的业务逻辑服务。
数据搜索	基于本体模型，配置支持全文、向量、标量的检索服务。

4. 数据处理：开展数据解析与加工。右侧提供数据处理实例、通用常驻实例、内容理解、数据管道的快捷入口；

卡片名称	说明
数据处理实例	创建Spark引擎的计算资源，用于处理结构化、非结构化数据。
通用常驻实例	用于支撑内容理解服务的计算资源。
内容理解	用于PDF、Excel、Markdown、图片等文件的内容解析及提取。
数据管道	处理结构化数据集、媒体集的数据，输出至结构化数据集或Object Type。

5. 数据治理：完成数据质量与血缘管理。右侧提供数据质量、数据血缘的快捷入口。

卡片名称	说明
数据质量	监控结构化数据集、媒体集的质量，质量任务在工作流中调度。
数据血缘	解析并展示结构化数据集、媒体集的处理过程，包括数据采集、数据管道、本体模型、逻辑模型、数据搜索的全链路血缘关系。

6. 智能分析：业务 Agent 能力落地。右侧提供DataAgent的快捷入口。基于已建好的本体模型，实现数据查询、业务分析、数据探索与Agent智能决策。

卡片名称	说明
Data Agent	基于本体的数据查询、分析、探索与决策。

全域多模态，一站式治理

选中该卡片，左侧业务流程导航将展示全域多模态完整业务链路：准备工作>数据采集>数据处理>多模态检索>数据治理。

1. 准备工作：完成多模态业务顶层资源初始化。右侧提供创建项目、创建采集文件夹、创建处理文件夹、创建 Catalog的快捷入口，帮助您完成项目、文件夹与 Catalog 创建，用于存放协作文件、采集任务、处理脚本、结构化/非结构化数据资源。

卡片名称	说明
创建项目	用于存放文件及团队协作的项目组。
创建采集文件夹	用于存放采集任务的文件夹。
创建处理文件夹	用于存放数据处理脚本及任务的文件夹。
创建 Catalog	创建用于管理结构化数据表、非结构化数据卷、数据集、算子、模型的数据 Catalog。

2. 数据采集：完成多模态原始数据接入。右侧提供源连接与集成实例、数据源、文件离线采集、库表离线采集、库表实时采集的快捷入口，完成结构化、非结构化原始数据接入。

卡片名称	说明
源连接与集成实例	用于数据采集任务的计算资源。
数据源	配置数据采集所需的数据源连接。
文件离线采集	非结构化数据离线采集存入 Catalog 下的数据卷。
库表离线采集	结构化数据离线采集存入 Catalog 下的数据表。
库表实时采集	结构化数据实时采集存入 Catalog 下的数据表。

3. 数据处理：开展多模态数据解析、加工、向量化。右侧提供数据处理实例、分析与 AI 搜索实例、Notebook 开发、SQL 开发、开发机、工作流的快捷入口。

卡片名称	说明
数据处理实例	创建 Spark、Ray 引擎的计算资源，用于处理结构化、非结构化数据。
分析与 AI 搜索实例	创建用于存储向量、全文、标量多模态数据的计算资源。
Notebook 开发	编写 SQL、Python 语言，对结构化、非结构化数据进行处理。
SQL 开发	连接结构化数据源，编写 SQL 查询、处理语句。
开发机	提供自定义算子、Python、R、Shell、Spark 的开发环境。
工作流	编排调度数据采集、非结构化处理算子、Notebook、SQL、R、Python、Spark、数据质量等组件。

4. 多模态检索：实现向量、全文、标量多模态检索能力。右侧提供分析与 AI 搜索实例、Notebook 开发快捷入口。

卡片名称	说明
分析与 AI 搜索实例	创建用于存储向量、全文、标量多模态数据的计算资源。
Notebook 开发	编写多模态检索代码，对搜索实例、Catalog 下的 Lance 表数据进行多模态检索。

5. 数据治理：完成多模态数据质量与血缘管理。右侧提供数据质量、数据血缘的快捷入口。

卡片名称	说明
数据质量	监控 Catalog 下数据表、数据卷的质量。
数据血缘	解析并展示数据表、数据卷的处理过程，包括数据采集、Notebook、SQL、工作流全链路的数据血缘。

结构化湖仓，一体化治理

选中该卡片，左侧业务流程导航将展示结构化湖仓完整业务链路：准备工作 > 数据架构 > 数据采集 > 数据处理 > 数据治理 > 数据服务。

1. 准备工作：完成湖仓业务顶层资源初始化。右侧提供创建项目、创建采集文件夹、创建处理文件夹、创建 Catalog的快捷入口，完成项目、业务文件夹、数据 Catalog 初始化。

卡片名称	说明
创建项目	用于存放文件及团队协作的项目组。
创建采集文件夹	用于存放采集任务的文件夹。
创建处理文件夹	用于存放数据处理脚本及任务的文件夹。
创建 Catalog	创建用于管理结构化数据表的数据 Catalog。

2. 数据架构：完成业务主题、指标、模型的定义。右侧提供主题设计、数据标准、数据指标、数据建模快捷入口。

卡片名称	说明
主题设计	自定义业务主题。
数据标准	建立全局统一的数据标准，收敛至模型。
数据指标	支持原子、衍生、复合指标，收敛至模型。
数据建模	可视化管理数仓模型，支持物化、逆向。

3. 数据采集：结构化业务数据接入湖仓。右侧提供源连接与集成实例、数据源、库表离线采集、库表实时采集快捷入口。

卡片名称	说明
源连接与集成实例	用于数据采集任务的计算资源。
数据源	配置数据采集所需的数据源连接。
库表离线采集	结构化数据离线采集存入 Catalog 下的数据表。
库表实时采集	结构化数据实时采集存入 Catalog 下的数据表。

4. 数据处理：结构化数据加工与计算。右侧提供创建数据处理实例、Notebook 开发、SQL 开发、工作流快捷入口。

卡片名称	说明
创建数据处理实例	创建 Spark 引擎的计算资源，用于处理结构化数据。
Notebook 开发	编写 SQL 语言，对结构化数据进行处理。
SQL 开发	连接结构化数据源，编写 SQL 查询、处理语句。
工作流	编排调度数据采集、Notebook、SQL、Spark、数据质量等组件。

5. 数据治理：湖仓数据质量、血缘运维。右侧提供数据质量、数据血缘快捷入口。

卡片名称	说明
数据质量	监控 Catalog 下数据表、数据卷的质量。
数据血缘	解析并展示数据表、数据卷的处理过程，包括数据采集、Notebook、SQL、工作流全链路的数据血缘。

6. 数据服务：对外输出湖仓数据能力。右侧提供服务管理的快捷入口。

卡片名称	说明
服务管理	将高质量数据生成数据服务。

使用建议

• 首次使用平台时，建议按照准备工作、数据采集、本体建模、数据处理、数据治理、智能分析的顺序了解各阶段能力。
• 已明确目标功能时，可直接选择对应阶段并单击立即前往，无需依次完成所有阶段。
• 创建采集或处理任务前，先确认计算实例、数据源和网络连接已准备完成。
• 配置本体模型前，建议先明确业务对象、唯一标识、属性和对象关系。
• 生产环境中执行数据采集、处理或删除操作前，请核对目标资源和影响范围。
• 首页仅提供功能导航；具体参数、权限和限制请参见目标功能的操作指南。