非结构化数据管理
把原始数据、元数据与语义数据统一放在一处管理，通过可自定义过滤器查询后再做进一步处理，支持以零拷贝方式高效构建新数据集。
价格仅说明可免费托管开放数据集
平台Web
归类AI 编程
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.1 / 5
★★★★☆
Graviti编辑总结
Graviti 是一个面向非结构化数据的下一代数据平台，为机器学习与商业分析提供数据管理、协作与流程自动化能力。它把原始数据、元数据和语义数据集中管理，支持零拷贝的数据集加工、类似 Git 的数据版本控制与分支协作，以及一键触发的工作流搭建。其目标用户是需要处理大规模异构数据的机器学习团队。官网未公开具体定价档位与免费额度上限，仅说明可免费托管开放数据集。
Graviti是什么？
Graviti 是一个面向非结构化数据的数据平台，定位为帮助团队在大规模场景下使用非结构化数据开展分析与 AI 工作。它强调帮助用户从复杂数据中提取价值、统一数据团队并加速机器学习流程。
平台的核心能力分几块：一是成本可控且高效的数据加工，把原始数据、元数据和语义数据集中管理，通过可自定义的过滤器查询并进一步处理，借助零拷贝方式高效构建新数据集；二是数据版本控制，提供类似 Git 的界面来追踪数据变更，并借助分支实现跨团队协作；三是工作流自动化，用内置的工作流搭建器自动化数据管道，一键即可用不受限的算力处理大批量数据。
在具体使用场景上，平台支持识别数据不平衡、检查数据质量、自动预处理（含数据增强、自动标注等）、由新数据触发自动训练、可视化任意两个版本的差异，以及让多个团队在同一数据集上并行协作而互不干扰。官网提供了一个入口用于免费托管开放数据集，团队也可以请求演示来了解平台。
Graviti核心功能
数据版本控制
提供类似 Git 的界面做数据版本管理，可追踪全部数据变更，并借助分支机制让多个团队在协作时分头推进、互不干扰。
工作流自动化
用平台的工作流搭建器自动化数据管道，一键即可用不受限的算力处理大批量数据，适合需要反复运行的批处理场景。
数据质量检查
识别低质量数据以及语义或元数据有误的数据，并可将其发送去修正。
自动预处理
面向机器学习与商业分析自动完成数据预处理，涵盖数据增强、自动标注等环节，减少人工重复操作。
版本差异可视化
可将同一数据集的任意两个版本之间的差异可视化呈现，便于在多次迭代后快速定位数据变化。
开放数据集托管
官网提供免费托管开放数据集的入口，适合需要公开分享数据集的团队降低存储与分发成本。
Graviti适合谁用？
机器学习工程团队
推荐需要统一管理原始数据、元数据与语义数据，并用分支协作处理同一数据集，平台的数据版本控制与多人并行编辑正好对应这类流程。
数据标注与数据运营
有条件自动标注与数据质量检查能减少人工筛查量，但具体标注能力边界与支持的标注类型官网未详细展开，接入前需确认是否覆盖自身标注形式。
公开数据集维护者
推荐官网提供免费托管开放数据集的入口，适合需要长期公开分享数据集的个人或组织。
对预算敏感的小团队
有条件除开放数据集托管外无法判断常规使用的成本，选型时需先向官方确认报价。
只需处理结构化表格的团队
不推荐平台定位围绕非结构化数据展开，常规表格类分析与建模并非其设计重心，这类需求更适合其他数据工具。
Graviti优点和缺点
优点
- 将原始数据、元数据与语义数据集中管理，减少多套系统来回切换
- 提供类似 Git 的数据版本控制与分支机制，跨团队协作不易互相干扰
- 支持零拷贝方式构建新数据集，重复加工时不必反复复制原始数据
- 工作流搭建器可一键用不受限算力处理大批量数据
- 内置数据质量检查与不平衡识别，帮助在训练前发现问题数据
- 可视化任意两个数据集版本的差异，便于回溯数据变化
缺点
- 成本需向官方确认
- 已公开信息集中在能力介绍，缺少参数规模、处理速度等可量化指标
- 自动标注、数据增强等能力的具体边界官网未详细说明
Graviti常见问题
Graviti 免费吗？＋
明确提到可以免费托管开放数据集，这是目前唯一公开的免费使用方式。至于平台常规功能是否有免费额度、付费档位如何划分，官网未公开具体价格信息，需要联系官方获取报价。
它能管理哪些类型的数据？＋
平台定位是非结构化数据，把原始数据、元数据和语义数据集中在一起管理，并通过可自定义的过滤器做查询和后续处理。没有逐项列出支持的具体文件格式清单，接入前建议确认是否覆盖自身的数据类型。
数据版本控制是怎么做的？＋
平台提供类似 Git 的界面来做数据版本管理，可以追踪全部数据变更，并借助分支机制让多个团队在同一数据集上并行协作而不互相影响。任何两个版本的差异还能可视化呈现，便于对比迭代前后的数据。
工作流自动化能自动做哪些事？＋
可以用工作流搭建器把数据管道自动化，一键调用不受限的算力处理大批量数据。还提到可以设置由新增数据触发的自动训练管道，以及自动完成数据增强、自动标注等预处理环节。
怎么把它接进现有的机器学习流程？＋
首页没有给出具体的 API、SDK 或部署方式的说明，也没有公开与主流训练框架的集成清单。有集成需求的团队需要通过官网的演示申请入口联系官方，确认接口与接入方案。
Graviti竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Graviti本工具 | 4.1 | 仅说明可免费托管开放数据集 | 非结构化数据管理；数据版本控制；工作流自动化；数据质量检查 | Web |
| Data Version Control · DVC | — | 未标价 | 数据科学和机器学习项目的开源版本控制 | Web |
| LushBinary | — | 服务价格需联系获取；WidelAI 套餐访客可省 10%。 | 提供定制网页、移动和企业解决方案的软件开发机构，具备人工智能/机器学习技术 | Web / macOS |
| Starclouds | — | 未标价 | 一个用于数据科学和机器学习工作流程的协作平台 | — |
| Airbyte | — | Standard $195/月，Plus $189/月，另有 Pro 与 Ent | 开源数据集成平台，用于 ELT、复制和 AI 准备数据 | Web |
| Google Cloud | — | 。 | 使用谷歌云构建应用程序、自动化流程和创建数据/机器学习流水线 | Web |
