感知・データ・知識・意思決定を連携
継続的な革新
導入顧客数
R&D人員比率
データライフサイクル全体をカバーし、モジュール設計により単独導入もシームレスな連携も可能です
データ基盤全工程統合・一体型ガバナンス
メタデータ基盤全体把握・追跡可能なリネージ
メトリクス管理定義統一・精密な測定
タグ管理業務プロファイル・精緻な運用
マスターデータ統一マスターデータ・全社共有
データ資産管理基盤資産蓄積・一元管理
データ資産ポータル基盤資産検索・セルフサービス利用
データ基盤
データ統合・開発・管理を一体化し、原始データを業務資産へ変えます。
メタデータ基盤
データの説明書です。標準とリネージを整え、資産を探しやすく、理解しやすくします。
メトリクス管理
メトリクス定義をそろえます。基本メトリクスと派生メトリクスを集中管理し、全社で同じ基準を使えます。
タグ管理
データと業務をつなぐ翻訳役です。顧客やリスク対象をタグ化し、マーケティングと運用を支援します。
マスターデータ
中核業務データの標準源です。システムを越えて、人・事・物の主データを統一し、配信と管理を行います。
データ資産管理基盤
データ資産の台帳です。企業データを棚卸し、価値を見える化し、登録・管理・運用を一元化します。
データ資産ポータル基盤
業務データの入口です。技術知識がなくても、必要なデータを探し、理解し、活用できます。
水利データ、監視センシング、インテリジェント意思決定を統合し、水利管理の高度化を推進
近代的な貯水池
スマート監督
管理高度化
動的シミュレーション
インテリジェント意思決定
洪水防御・減災
「四全」センシング
「四預」意思決定
「四管・四制」
状況全体表示
リアルタイムセンシング
指揮・意思決定
統一された信頼性の高いデータ基盤で、業務革新、ガバナンス、業界AIの導入を支援
データ基盤、タグ管理、資産管理、資産ポータルを組み合わせ、AI向けのデータ不足と品質課題を緩和します。
技術・業務メタデータを整理し、データマップとカート式データ取得を提供します。
標準レコードと対応ルールを作り、各業務システムへ配信します。
品目コードとBOMを統一し、EBOMからMBOMまでの対応を管理します。
分類と機微情報を識別し、脱敏と権限承認で安全な共有を支えます。
水利対象コードを統一し、多源データをつなげてツインシナリオの同期を支えます。
水利施設、流域管理、制度・規程、専門資料を統合した知識基盤と業務連携能力を構築。
ポンプ場の運用保守に向け、設備資料、故障事例、対応ノウハウを蓄積し、診断と保守を支援。
流域管理システムと業務連携に向け、多様な知識資産を統合し、資料活用と業務支援を強化。
建材製造の工程、設備、品質、プロジェクト文書を管理し、製造知識の蓄積と再利用を推進。
軌道交通の技術資料、保守規程、プロジェクト経験を体系化し、保守・支援効率を向上。
実際の業界シーンでプラットフォームの効果を実証し、データでAIイノベーションと事業価値向上を推進
エンタープライズデータガバナンス体系を構築し、データリネージを明確化して、経営層に精密で信頼できる意思決定ダッシュボードを提供します。
グループ内の多業態データが分散し、標準も不一致です。資産の可視化と再利用が難しく、意思決定とコンプライアンス管理に影響します。
統一データ資産体系を構築し、「収集—管理—運用—活用」の全工程をつなぎ、全社データ連携とスマートサービスを実現します。
データサービス効率を90%以上向上させ、戦略的意思決定と産業連携を支援し、省属国有企業のデジタル変革モデルを確立しました。
水文、山洪、水庫、工程などの多様な観測データを接続し、接続・管理・サービスを一体化した水利データ基盤を構築します。
データがデータベース、Excel、外部APIに分散し、設備接続が難しく、開発コストが高いうえ、標準サービスが不足。
IoTプラットフォームで設備データを接続し、データ基盤で複数ソースを統合。設定ベースでデータ統合とAPI公開を実現。
データ接続を数人日から十数分へ短縮し、1日30万件超の監視データを処理。水利データのサイロを解消。
データ基盤で農業生産の全要素を集約し、指標とタグ体系により精密な意思決定とスマートサービスを支援します。
農業データが分散し、統一された分析基準が不足しているため、産業効果の定量化や生産指導が困難です。
栽培・養殖などの中核指標ライブラリを構築し、区画、作物、主体などの業務タグを付与して、データの理解性と再利用性を高めます。
農業IoTの活用率は37.3%に達し、54か所のスマート収集拠点を整備して、無人農場とデジタル農村の構築を支援しました。
建材製造・エンジニアリングの工程、設備、標準、プロジェクト経験を体系的に蓄積・継続運用。
工程、設備、品質資料が分散し、部門間共有と再利用が難しく、組織能力へ転換できない。
qKnowで工程、設備、品質、プロジェクト経験を一元化し、建材製造・エンジニアリング向け知識管理体系を構築。
知識の蓄積・共有・再利用と部門連携・技能継承を強化し、専門知識を持続的な組織資産へ転換。
流域管理システムに向け、多源知識の統合と専門能力蓄積を支える統一基盤を構築。
制度、施設、業務、監視など多様な知識が分散し、統一的で持続可能な知識支援が困難。
qKnowで流域管理資料と業務知識を統合し、蓄積・検索・再利用可能な知識体系を構築。
流域知識資産の整理効率と再利用価値を高め、継続的な整備と高度化の基盤を確立。
ポンプ場保守・故障検知に向け、設備知識、故障経験、保守プロセスを融合したインテリジェントシステムを構築。
設備資料、故障事例、点検記録が文書・システム・個人経験に分散し、検索・再利用が難しく、技能伝承が属人的。
qKnowで設備資料、故障事例、保守経験を統合し、ポンプ場専門知識基盤とサービス体系を構築。
設備知識の取得と故障経験の再利用を効率化し、保守・検知・意思決定支援を強化。
建材製造・エンジニアリングの工程、設備、標準、プロジェクト経験を体系的に蓄積・継続運用。
製品資料、技術文書、プロジェクト提案が複数のチームとシステムに分散し、連携・再利用が困難。
qKnowで製品、技術、提案、プロジェクト経験を統合し、検索、Q&A、資料生成、知識再利用を支える企業ナレッジハブを構築。
知識流通と連携を効率化し、提案作成、プロジェクト再利用、組織活用を強化して知識資産の価値向上を加速。
先進企業が千桐科技の製品群でデータ価値を継続的に創出
千桐科技の最新情報をご覧ください
千桐科技が新たにオープンソースとして公開したオントロジーエンジニアリングプラットフォームqOntologyが、公開から間もなくAtomGitの「最も影響力のあるオープンソースプロジェクト」に選出されました。選考は、プラットフォーム上のプロジェクトデータと世界の開発者からの実際のフィードバックに基づいています。qOntologyは複雑な業務シナリオに向け、基礎となるオントロジー定義から上位の知識推論までを一貫して支援します。従来のナレッジグラフ構築における導入の難しさ、開発期間の長さ、実運用への適用課題に取り組み、データガバナンスとAIエージェント活用の間をつなぐことを目指しています。千桐科技は、製品の改善、コミュニティの声への対応、ドキュメントと開発者体験の充実を続け、大学や企業との業界向け活用の共同開発も検討していきます。
qKnow エージェント構築プラットフォーム オープンソース版 v2.4.4では、エージェントとの対話の継続性、思考過程の表示、編成リソースの再利用を強化しました。対話履歴と長期記憶の切り替え設定を追加し、開発者が必要に応じて記憶機能を制御し、セッションをまたいで文脈を引き継げるようにしました。エージェントの思考過程の表示設定も追加し、デバッグ時には推論の流れを確認し、外部向けデモでは非表示にして結果をすっきり提示できます。また、ローカルでデバッグを終えたエージェントやワークフローのリソースをプラットフォームにインポートでき、設定や構築の繰り返しを減らせます。エージェントの作成・デバッグ・編成の一連の操作も継続的に改善し、軽量なAIアプリケーションの構築と再利用を支援します。
qKnow エージェント構築プラットフォームPro v3.1.5では、ワークフローの呼び出し機能を拡張し、既存のエージェントやワークフローのリソースをインポートして呼び出せるようにしました。MCP、Skills、各種ツールを統一されたワークフロー画面で編成できます。MCPのメタデータ照会も強化し、データソース・テーブル・カラム情報の取得とSQLの実行に対応しました。新たに公開したText2SQLプラグインは、SQLの生成・書き換え・誤り修正・性能最適化・コメント生成・補完に対応し、各機能を再利用可能なワークフローユニットとして提供します。Text2SQLとMCPを組み合わせることで、自然言語からのSQL生成や複雑な複数テーブル検索に、より充実したスキーマ情報を提供し、データを活用するAIアプリケーションの構築範囲を広げます。
企業・製品・技術・業界の最新情報をお届けします。
千桐科技が新たにオープンソースとして公開したオントロジーエンジニアリングプラットフォームqOntologyが、公開から間もなくAtomGitの「最も影響力のあるオープンソースプロジェクト」に選出されました。選考は、プラットフォーム上のプロジェクトデータと世界の開発者からの実際のフィードバックに基づいています。qOntologyは複雑な業務シナリオに向け、基礎となるオントロジー定義から上位の知識推論までを一貫して支援します。従来のナレッジグラフ構築における導入の難しさ、開発期間の長さ、実運用への適用課題に取り組み、データガバナンスとAIエージェント活用の間をつなぐことを目指しています。千桐科技は、製品の改善、コミュニティの声への対応、ドキュメントと開発者体験の充実を続け、大学や企業との業界向け活用の共同開発も検討していきます。
qKnow エージェント構築プラットフォーム オープンソース版 v2.4.4では、エージェントとの対話の継続性、思考過程の表示、編成リソースの再利用を強化しました。対話履歴と長期記憶の切り替え設定を追加し、開発者が必要に応じて記憶機能を制御し、セッションをまたいで文脈を引き継げるようにしました。エージェントの思考過程の表示設定も追加し、デバッグ時には推論の流れを確認し、外部向けデモでは非表示にして結果をすっきり提示できます。また、ローカルでデバッグを終えたエージェントやワークフローのリソースをプラットフォームにインポートでき、設定や構築の繰り返しを減らせます。エージェントの作成・デバッグ・編成の一連の操作も継続的に改善し、軽量なAIアプリケーションの構築と再利用を支援します。
qKnow エージェント構築プラットフォームPro v3.1.5では、ワークフローの呼び出し機能を拡張し、既存のエージェントやワークフローのリソースをインポートして呼び出せるようにしました。MCP、Skills、各種ツールを統一されたワークフロー画面で編成できます。MCPのメタデータ照会も強化し、データソース・テーブル・カラム情報の取得とSQLの実行に対応しました。新たに公開したText2SQLプラグインは、SQLの生成・書き換え・誤り修正・性能最適化・コメント生成・補完に対応し、各機能を再利用可能なワークフローユニットとして提供します。Text2SQLとMCPを組み合わせることで、自然言語からのSQL生成や複雑な複数テーブル検索に、より充実したスキーマ情報を提供し、データを活用するAIアプリケーションの構築範囲を広げます。
qDataデータ基盤プロフェッショナル版 v3.0.1は、業務計画、データモデリング、指標管理のワークフローを改善します。派生指標管理モジュールを新たに追加し、業務エンティティ間の関係管理と概念モデルの関係図を改善。業務エンティティおよび複数種類の論理モデルについて、過去のバージョンの参照と比較に対応しました。また、データ標準の関連情報表示、データ統合タスクの実行前検証、リソース設定時の案内を改善し、FTP経由の複数ファイル取り込み、TXTファイル、処理済みファイルの削除などの取り込みシナリオにも対応することで、機能の充実と安定性の向上を図っています。
qDataデータ基盤オープンソース版 v1.6.5は、Apache Dorisデータソースへの対応範囲を、接続・クエリ・データ統合からメタデータ管理とデータ開発へ拡張します。これにより、Dorisのデータリソースを日常のデータ管理・開発業務でさらに活用できるようになります。また、DELETE FROM文で指定テーブルのレコードを削除し、テーブル構造を保持するデモデータ削除用SQLスクリプトを追加。テーブルごとにSQLを手動実行する繰り返し作業を減らします。実行前には、保持すべき業務データがないことを確認し、重要なレコードの誤削除を防ぐためにバックアップを取得してください。
qOntologyは、業務目標、用語とセマンティクス、オントロジーモデリング、品質チェック、バージョン公開、標準形式でのエクスポートを一つの流れでつなぐオープンソースのオントロジーエンジニアリングプラットフォームです。分散した業務定義を管理・再利用できる意味資産として蓄積し、知識グラフ、知識抽出、AIエージェントの活用を支えます。
qDataオープンソース版 v1.6.4は、コミュニティからのフィードバックをもとに、データウェアハウス階層の有効化・無効化時に表示されるステータス通知の不具合、標準データ項目のヘルプドキュメントへのリンクで発生する404エラー、KingbaseESのデータ統合における文字エンコーディングの問題を修正しました。ステータス表示の正確性、ドキュメントへのアクセス、既存のデータ同期処理の安定性を改善しています。
企業のデータが増えるほどテーブルを見つけにくくなり、同じ指標でも定義が一致しなくなる。その根本原因は、統一されたモデリング管理プロセスの不足にあります。qDataのデータモデリングは、業務計画、データウェアハウスの階層設計、論理モデリング、指標の標準化、モデル公開を一つの流れでつなぎます。データドメイン、サブジェクトエリア、業務エンティティで業務関係を整理し、ODS・DIM・DWD・DWS・ADSの各層で、ソース準拠・ディメンション・ファクト・集計・アプリケーションの5種類の論理モデルを設計します。基本指標、業務条件、派生指標、データ標準により定義を統一。論理モデルは物理テーブルとして公開し、データ資産に自動登録できます。既存テーブルもモデリング情報を補うことで統一管理に組み込めるため、必要に応じて個別にテーブルを作る運用から、検索と再利用が可能なデータ整備へ移行できます。
システムを数多く導入しても、データが一致しないのはなぜか。MDM導入の失敗は、個別の技術的な問題よりも、業務部門の合意形成、ルール設計、システム連携の不足から生じることが多くあります。本記事では、モデル管理、マスターデータ管理、複数ソースのデータ統合、ルール管理の役割を整理したうえで、導入時によくある5つの疑問を解説します。マスターデータ標準について業務部門の合意をどう得るか、既存データのクレンジングをどう収束させるか、既存システムとどう円滑に連携するか、データ配信の即時性と正確性をどう両立するか、IT部門と業務部門のどちらが主導すべきか。qDataのビジュアルモデル管理、設定可能なガバナンスルール、複数ソース接続、定期実行、アクセス制御を活用した導入の考え方を紹介します。
本記事では、LLMが「回答できる」段階から「実行できる」段階へ進む際の課題を解説します。企業にはAPI、ツール、データサービスが蓄積されていますが、モデル自体はそれらの存在を認識できず、呼び出すサービスや必要なパラメータ、結果を業務フローに反映する方法も判断しにくいのが現状です。qKnow ProはMCPサービス管理をプラットフォームに統合し、管理者がサービス名、説明、種類、ツール数、状態、作成情報を一覧で確認できるようにしました。有効・無効の切り替えにより、エージェントへの公開を制御できます。カスタムMCPにより既存の業務システム、データインターフェース、専門ツールを標準サービスとして提供でき、ツール一覧の同期、有効・無効の設定、エージェントワークフローへの取り込みにも対応します。これにより、機能の接続はコード改修からプラットフォーム上の選択・設定へと変わります。サービス登録、権限の境界、呼び出し監査のもとで、エージェントが実システムに接続し、専門ツールを呼び出して複雑なタスクを実行できることが、その核心的な価値です。
複数システムのデータを日々集計する際、手動エクスポート、Excelでの整理、SQLクエリは、小規模で頻度が低いうちは有効です。しかし、毎日繰り返すと、作業コストの増大、処理ルールの属人化、原因調査の難しさ、後続業務への影響といった課題が生じます。本記事ではqDataオープンソース版を例に、データ接続、データ開発、実行ログ、データ統合、同期ログ、結果検証を組み合わせ、分散した処理手順を繰り返し実行でき、状況を確認でき、結果を検証できるデータ処理フローへとつなぐ方法を紹介します。
企業にデータはあるのに「見つからない、理解できない、使えない」のはなぜでしょうか。本記事では、統一された窓口がないことで生じる、個人の経験に依存したデータ探索、入口の分散、理解にかかる負担、アクセス権申請フローの分断を解説します。qDataデータマートを例に、既存データを資産として一元管理し、利用者向けの情報を添えて公開する方法を紹介します。業務担当者は「河川断面」「河川の水況」などの業務用語で資産を検索し、権限がなくても基本情報を確認できます。必要なデータを特定してアクセス権を申請し、承認後にフィールド、データプレビュー、APIドキュメント、ファイル内容を参照することで、データの探索・確認・活用を一連の流れでつなぎます。
qDataデータ基盤v3.0は、データモデリング体系を全面的に刷新しました。テーブル中心のモデル管理から、企業の実際の業務を起点とした「業務計画・データウェアハウスの階層化・論理モデリング・指標定義・モデル公開・データ資産化」へとフローを再設計しています。モデリング概要、データウェアハウス階層管理、データ領域とサブジェクト領域、ビジネスエンティティ、5種類の論理モデルの一元管理、アトミック指標と業務条件、モデル公開を追加し、データ標準と資産モジュールも改良しました。業務定義からデータ資産の形成までを一貫してつなぎ、データガバナンス、資産管理、データ活用に共通の基盤を提供します。
企業のナレッジグラフ構築は、グラフを作ること自体を目的とせず、業務課題を起点にモデルを設計する必要があります。qKnowは、データ接続、ナレッジ抽出、レビュー、統合、反復改善を支援し、企業内検索や業務上の意思決定に役立つナレッジグラフの構築を実現します。
qDataデータ基盤プロフェッショナル版は、データ標準を起点に、標準登録、データ項目定義、コードテーブル管理、データ資産との関連付け、ガバナンスルールの適用を通じて企業のデータ定義を統一し、フィールドやコード値の不一致によるレポート間のデータ不整合を解消します。
qDataデータ基盤オープンソース版は、ドラッグ＆ドロップでデータの取り込み・変換・出力フローを構築できるビジュアルETLオーケストレーションを提供します。実行エンジンとスケジュール設定を組み合わせ、データの読み取りから出力・実行までの完全なデータ統合パイプラインを実現します。
千桐科技は「美しい山河、栄華の時代」に思いを込め、中国の国慶節を祝います。デジタルインテリジェンスの力で安心と安定を支え、中国の繁栄と人々の平安を祈念します。
中秋の名月に寄せて、千桐科技はデジタルインテリジェンスで団らんと安心を支え、社員、お客様、パートナーの皆様に心よりお祝いを申し上げます。
qDataプロフェッショナル版では、データ統合は個々のデータ処理タスクをワークフロー化して加工し、データベース全体同期は複数テーブルを一括でマッピング・同期します。前者は加工処理が必要な場面、後者は一括移行が必要な場面に適しています。
qDataオープンソース版のスケジュールタスク設定ガイドでは、タスク設定が「何を実行するか」、スケジュール設定が「いつ実行するか」を定めます。タスクの作成、周期設定、スケジュールの有効化、結果確認により、定期実行の自動化と問題の切り分けを行えます。
qDataプロフェッショナル版は、データ統合タスクとデータ開発タスクを実行ロジックに応じてリアルタイムタスクとオフラインタスクに分けて管理します。これにより、タスクの検索、保守、異常調査をより明確かつ効率的に行えます。
qDataプロフェッショナル版は、上下流の依存関係を持つデータ統合・開発タスクを一つのデータチェーンに接続し、実行順序と依存関係を明確化。統合スケジューリング、実行監視、問題追跡を実現します。
qDataオープンソース版のデータサービスは、API設定、アプリケーション認可、呼び出し追跡により、データベースのテーブルを業務システムへ安全に提供できる標準APIへ変換します。
qKnowオープンソース版v2.4.3はJSON/JSONLのインポート・エクスポートに対応し、ファイル解析モデルとプロンプトのカスタマイズ機能を公開しました。非構造化ナレッジの取り込み、加工、再利用がより柔軟になります。
千桐科技では、月例の誕生日会と人狼ゲームを開催しました。温かく楽しい雰囲気の中でチーム内の交流と連携を深め、「仕事には真剣に、暮らしは楽しく」という企業文化を体現しました。
qDataデータ基盤V2.5.0はCNAS認定ラボの国家標準検査に合格し、5つの評価軸ですべて基準を満たしました。プロジェクト申請や入札時の資格参考として活用できます。
qKnow Pro v3.1.3は、抽出タスクの通知、kkFileViewのプレビュー設定、ホーム画面の通知パラメータ管理を追加し、ナレッジガバナンスにおけるステータス把握とプラットフォーム設定の操作性を向上しました。
qKnow AIエージェント構築プラットフォームは「小さく検証し、大きく展開」する導入戦略を提唱しています。実際の業務シナリオを起点に、モデル接続、ナレッジ処理、Q&Aフィードバックの循環を構築し、管理可能な範囲で着実に導入しながら継続的な拡張を実現します。
qDataオープンソースデータ基盤v1.6.2は、ソースシステム、データ接続、メタデータ、データ資産、プロジェクト管理に関する既知の問題を修正し、安定性と操作フィードバックの一貫性を高めました。
qDataプロフェッショナル版のメタデータ収集は、データベース、テーブル、フィールド、ファイル構造を識別。定期収集、バージョン比較、基準版管理で変化を継続的に追跡し、データ資産化の基盤を築きます。
qDataデータ基盤オープンソース版にSH・BATワンクリック導入スクリプトを追加。Docker環境、リソース、ポート、ファイル整合性のチェックを事前に行い、導入のハードルを下げ、初回導入の成功率を高めます。
qKnow AIエージェント構築プラットフォーム オープンソース版 v2.4.2は、HDFS・FTP・OSSとの直接データ同期に対応しました。3ステップのウィザードでファイルを接続でき、ナレッジファイルをダウンロードせずに素早く取り込めるため、ナレッジベース構築の効率が向上します。
南京から参加した企業代表として、千桐科技は江蘇省の高成長企業向け融資マッチングイベントに参加し、産業と金融の対話・協力を深め、長期的な成長に向けた資源をつなぎました。
qDataプロフェッショナル版 v2.6.0はデータリネージの全工程を強化し、オンラインAPIテストとデータソース診断を追加。開発・運用・トラブルシューティングのループを整え、データ基盤の各機能をシームレスに連携します。
qDataオープンソース版 v1.6.1はExcel/CSVファイルコンポーネントと9種類のクレンジングルールを追加し、データ統合と開発ログ表示を改善。ワンクリック導入スクリプトにも対応し、データ取り込みから処理・実行・調査までの流れをより一貫させます。
qDataプロフェッショナル版に独立したオンラインAPIテストワークスペースを追加。公開済みAPIの直接デバッグ、複数タブ切り替え、リクエストとレスポンスの比較に対応し、API検証と連携テストを効率的に一元化します。
qKnow AIエージェント構築プラットフォームCommunity v2.4.1は非構造化抽出とナレッジ文書解析を最適化し、タスク単位・文書単位の失敗を分離します。処理前のファイル有効性チェックにも対応し、大量のナレッジ処理における安定性と耐障害性を高めました。
qDataデータ基盤プロフェッショナル版のデータリネージを強化し、全データベース同期、データ開発、APIサービスノードをつなぎます。データソースから業務アプリケーションまでを追跡し、問題特定と変更影響の評価を効率化します。
qKnow Pro v3.1.2はHDFS・OSS・FTPなどの外部ストレージとのワンクリック同期に対応しました。ナレッジベースとナレッジグラフへのデータ取り込み効率を高め、大量ファイルを短時間で登録できます。
qDataオープンソースデータ基盤のビジュアルETLオーケストレーションは、入力・変換・出力の流れを可視化し、データパイプラインをより簡単に構築・理解・保守できるようにします。
qDataオープンソースデータ基盤は8種類のデータソース接続を一元管理します。データベースのバージョン対応、OracleとSQL Serverのスキーマ設定、ネットワークと権限の検証を確認し、統合・開発・検索までの流れを支えます。
qKnowを始めるには、モデルマーケットへの接続と内蔵Botモデルの関連付けが必要です。グラフ抽出やナレッジベース解析を利用する前に、内蔵BotのLLMノードを利用可能なモデルへ切り替えてください。
qDataデータ基盤プロフェッショナル版はSAP HANA、StarRocks、ODPSなどの異種データソースに対応し、接続・統合・開発・検索・サービス提供までを一元管理します。
qDataオープンソースデータ基盤は、DataXをオフラインの一括転送に、Sparkを複雑な分散計算に使い分けます。タスクに合うエンジンを選び、軽量タスクの過負荷や複雑なタスクの制約を避けられます。
qDataのDataXは、対象が明確で変換を制御しやすいオフライン一括同期に適しています。データ量だけでなく、タスクがデータの転送なのか計算なのかを基準に選定します。
qKnow Community v2.4.0はHTTPによるリモートMCPツール管理に対応しました。ツール一覧を同期してAgentへ設定でき、リモートツールを一元管理・再利用できます。
qDataプロフェッショナル版V2.5.0はデータ開発IDEを刷新し、独立したリネージマップと多種類のSQL解析を追加しました。全データベース同期の範囲も拡張し、開発・ガバナンス・運用をより効率的につなぎます。
qDataオープンソース版v1.6.0は、DolphinSchedulerとSparkのフルモードに加え、QuartzとDataXの軽量モードを追加しました。用途に応じた構成を選べるため、導入と検証の負担を軽減できます。
qDataオープンソースデータ基盤は、主データベースに合うComposeファイルを選び、データベース初期化、サービス起動、テストタスクまでを一連で検証します。ページが開くだけで導入成功と判断しないことが重要です。
qKnow Community v2.3.0はSkillsの作成、インポート、管理、Agentへの関連付けに対応し、分散したプロンプトを再利用可能な能力ユニットとして管理できます。
qDataプロフェッショナル版のデータリネージは「テーブル-タスク-テーブル」構造で上下流をつなぎ、ソース追跡、影響分析、関係メンテナンスを支援します。データ担当者は異常をすばやく特定し、変更影響を評価し、タスクごとの確認から解放されます。
qDataオープンソース版によるMySQLからDorisへの基本同期実践。接続、編成、マッピング、書き込み、検証までをカバーし、技術検証で再利用できる操作テンプレートを提供します。
CSDN と AtomGit が千桐のオープンソースプロジェクト qDataデータ基盤と qKnow エージェント構築プラットフォームを公式に評価・推薦しました。
知識タイプ認識、再開可能なアップロード、複数形式の出力でナレッジベース構築を効率化します。
qDataデータ基盤プロフェッショナル版 v2.4.0を正式リリース。マルチソース接続、データ統合、メタデータ管理、国産環境対応を強化し、信創環境での安定運用とデータガバナンスを支えます。
qDataデータ基盤オープンソース版はメタデータ収集を中核に、自動化タスクと統一ビューでガバナンス課題を解き、データ資産の基盤を強化します。
qDataオープンソースデータ基盤はフロントエンドエンジニアリング体系を体系的にアップグレードし、静的リソースの構成、命名、ビジュアル、性能基準を統一しました。機能が使える段階から継続的に進化できる工程へ進み、企業導入時の協業コストを下げます。
qDataデータ基盤プロフェッショナル版のデータ開発ワークスペースは、IDE型の一体レイアウトで開発リソース、マルチタブ編集、依存リネージ、デバッグからリリースまでの流れを統合し、画面遷移を減らして業務ロジックに集中できるようにします。
qDataデータ基盤オープンソース版 v1.5.4を正式リリース。全ページの多言語対応、UIビジュアル刷新、静的リソース規範を軸に、実用的な体験向上でデータ基盤の進化を支えます。
独自カテゴリとツールにより、業務プロセスに合うAIエージェントを構築できます。
リソース状態、ログ、容量アラートを統合し、運用を可視化・制御・予測可能にします。
自動リネージと手動補正を組み合わせ、統合・開発経路を一つの追跡可能なグラフで表示します。
千桐科技の二つのOSSプロジェクトが、影響力と技術力を評価されました。
3層構成のプラグイン基盤で製品進化と開発者エコシステムを支えます。
企業向け知識インテリジェンス基盤としての実用性が評価されました。
ポンプ場デモ、UI改善、安定性向上でAIエージェント導入を支援します。
製品、ドキュメント、READMEの3言語対応で、グローバルなOSSエコシステムを前進させます。
6つの強化と7つの組み合わせ可能な基盤で、分散データを運用できる知能エンジンへ変えます。
Workflow、Chatflow、Agentを可視化編成、モデル切替、集中管理と統合します。
6月1日15時、qData v2.0をオンライン発表。主要アップデートを紹介します。
qData V2.3.0は、マスターデータ、データマート、非構造化メタデータを強化し、全社データガバナンスをさらに整えます。
非構造化抽出、知識検索、安定性、ビジュアル操作を強化しました。
モジュール型知識基盤と強化されたエージェント機能でAIの大規模導入を支えます。
2026年5月更新の軽量オープンソースデータ基盤 qData 1.5.2 は、モデリング標準化と資産精緻化を強化し、中小企業の導入ハードルを大きく下げます。
qDataデータマートは一体化された統合と標準管理により、データ分散や基準の混乱といった課題を解決し、企業データ資産の効率的な流通と安全な活用を実現します。
標準化モデリングと精緻な資産管理により、軽量導入のガバナンス効率を高めます。
可視化とカスタマイズを強化し、企業の知識管理を効率化します。
qKnowはWorkflow、Chatflow、Agentを統合し、企業AI導入のハードルを下げます。
qData v2.1.0は論理モデリング、メタデータ収集、ChatBI分析、データセキュリティを強化しました。
命名規則と二つの分類ビューにより、データウェアハウス資産を明確・標準・再利用可能にします。
千桐テクノロジーは、全国データ標準化技術委員会のデータインフラ標準ワーキンググループ（WG6）に選出されました。今後は国家標準の策定に参画し、qData製品と国家標準の整合を進めます。
千桐テクノロジーの「qDataを基盤とした高品質データセット基盤サービスプラットフォーム」が、江蘇省2026年度先行パイロットに採択されました。qData、qLabel、qKnowにより、データ・知識・モデルの循環を構築します。
qData ChatBIは対象範囲を選んで自然言語で質問し、グラフとText2SQLを自動生成することで、業務部門のセルフ分析を支援します。
qDataプロフェッショナル版v2.0.0はChatBI、データウェアハウスモデリング、機微データ分類、マスキングを強化しました。
メトリクス定義、基準統一、階層化、サービス再利用を軸に、部門をまたいだ分析言語の作り方を整理します。
知識グラフ、RAG、Bot構築、標準アプリ、業界ソリューションを一つの構成に統合します。
構築目的、利用部門、組織連携、進化の進め方という4つの視点から、データウェアハウスとデータ基盤の違いを整理し、現在の段階に合うデータアーキテクチャを判断できるよう支援します。
Bot層、アプリケーション層、ソリューション層を強化し、知識機能を導入可能な成果へつなげます。
コミュニティ版 v1.2.0は、モデリングフロー、開発体験、主要モジュールの安定性を強化し、設計からタスク編成までをより手軽に進められます。
Word認識、タスクエンジン再構築、ドキュメント改善で抽出工程を強化します。
qData ETLのノーコード構築体験を中心に、タスク設計、フィールド処理、クレンジングルール、フロー編成を整理し、再利用できるデータ処理フローをすばやく構築します。
qData資産管理プラットフォーム v1.0.7をリリース。メタデータ駆動、二つの提供形態、ライフサイクル管理により、データの発見・理解・活用を一体化し、眠っているデータ価値を引き出します。
qDataの視点からデータ統合と開発の違いを解説します。可視化ETLと専門IDEを組み合わせ、バッチ・ストリーム一体処理と全工程ガバナンスでデータ資産構築を支援します。
国家データ局政策〔2026〕第6号文は、ワンストップサービス、高品質データセット、データ資産計上を後押しします。qDataは技術基盤として政策に対応し、データを取引可能・計上可能な業務資産へ転換します。
qDataのデータベース全体同期を強化。ウィザード式の4ステップ設定と可視化運用により、ノーコードで信頼性の高いデータ連携を構築します。
エンティティ正規化、柔軟な融合ルール、追跡性で正確な知識グラフを作ります。
qDataのデータ品質モジュールは、全体ビュー、ノーコード設定、多様なデータソース連携により、監視から修復までを一体管理し、信頼できるデータを支えます。
qDataオープンソース版v1.1.2はApache Doris対応、検証・重複排除コンポーネント、コミュニティ要望の安定性修正を追加しました。
qData商用版v1.3.0はDB2・Dameng接続、SSL、ログ・結果プレビュー、ジョブ管理を強化しました。
特定フレームワーク依存をなくし、モデル、ベクトルDB、戦略を交換可能にします。
qDataのデータ標準モジュールは、標準登録・データ要素・論理モデルのループを構築し、文書化された標準を実行・再利用できるガバナンス資産へ変えます。
自社開発コア、ソースコード提供、段階的に進化する構成、7つの組み合わせ可能な基盤により、企業の長期的な自主運用を支えます。
概念、属性、関係、AI支援抽出を通じた実践的なモデル構築手順を紹介します。
qData v1.2.2はJavaスクリプトコンポーネントを追加し、複雑なデータガバナンスを補完します。動的コンパイルとデータ自動注入に対応し、再起動なしで個別業務ロジックを処理できます。
グラフ構築、基本アプリ、方法論、教育体系、業界PoCに注力します。
グラフQ&A、抽出タスクの可観測性、性能改善で企業知識活用を強化します。
qDataオープンソース版v1.0.8は論理モデルとデータサービスの修正、より滑らかで統一されたUIを提供します。
Docker Compose導入と各種修正により、セットアップと信頼性を改善します。
知識、Botの可視化編成、透明な開発、業務アプリ導入を一つにつなぎます。
知識グラフとベクトル知識ベースでQ&A、文章生成、文書審査を支えます。
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江蘇千桐科技有限公司は2018年に設立され、エンタープライズ向けデータ・AI基盤ソフトウェアの研究開発と事業化に注力し、政府・企業および各業界のお客様に、長期にわたり信頼できるデータ・インテリジェンス技術基盤を提供しています。
同社はqData エンタープライズデータ基盤を中核に、qKnow エージェント構築プラットフォーム、qModel アルゴリズムモデルプラットフォームなどを組み合わせ、データガバナンス、データ資産、モデル管理、エージェント活用を網羅する製品体系を形成し、企業がデータ基盤整備からインテリジェント活用へ進むことを支援しています。
南京市栖霞区の金港科創園に本社を置き、鄭州市ハイテク区の国家大学科技園に研究開発センターを設けています。製品化、プラットフォーム化、長期的な進化を重視し、中核技術の研究開発と製品体系の構築を継続的に推進しています。
共に価値を創り、共に前進する
正しい価値観、戦略的視野、デジタル思考、設計力、革新精神を備えた人材を育成し、千桐のコミュニティを築きます。
誠実さ、信頼、責任を大切にし、卓越した品質と多分野のデジタル変革ソリューションを提供します。
オープンソース精神を尊重し、人材育成とチーム協働の知見を共有しながら、社会的責任を果たします。
お客様と共に、優れたサービス体験を創ります
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先進技術と革新で新しい体験を提供します
リーン管理と自動化で効率と資源活用を最大化します
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評価を力に、初心を忘れず前進します
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