EasyDAP (EDAP) 是一站式数据湖管理与分析平台，提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力， 帮助企业数据资产建设和开发分析应用。EDAP 提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力，降低企业大数据开发应用门槛、提高大数据开发效率。
一个主要原因，是客户大多是尝鲜、实验性质。 企业需要先将非结构化的私密数据，放入一个小的模型中进行数据转化，即数据向量化，产生一个向量的矩阵，再存储到向量数据库里，来供大模型学习和检索。这
对于监控场景来说，关系型数据库的强一致模型、事务机制以及联合查询等强项并不是我们关注的重点，单个数据点的丢失并不影响监控指标的整体趋势，数据的偶发延迟也可以接受。
数据仓库的特点： 数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
而无论哪种类型的数据出现问题，都有可能阻碍AI模型的开发，或者影响AI模型做决策。 数据出问题的方式有很多，例如：数据实际上不正确、已损坏或采用错误格式。
相当多的受访者都会强调到：很多国产数据库和传统数据库，已经不是一个时代的产物。 甲骨文是上一代产品，单机性能被优化到极致，但是大数据时代的到来，数据爆发式增长，单机版的数据库处理起来开始显得力不从心。
到了2012年，Google的论文为关系模型的分布式架构，提供了新型分布式数据库理论基础。在此之后，诞生了一系列新型分布式数据库产品。
但是，大模型训练主要使用互联网上的公开数据为主，没有企业内部的数据，所以大模型本质上自带的都是一些通用智能。
AntDB数据库的应用场景如下1： 金融行业：AntDB数据库广泛应用于金融行业，如银行、证券、保险等，用于支持核心业务系统，如交易系统、清算系统、风控系统等。
「自购服务器搭建数据库服务」，涉及到云服务器和物理机服务器的选择。这两者之间存在一定的差别。
对于数据与隐私泄露问题，主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。
