深度适配行业用户数据资源和场景需求，利用数据和算法算力共建“专业领域Agent 智能体”和应用产品，完成数智化升级。
数据资源大量积累
信息技术广泛使用、引发数量爆发增涨，为互联网大数据发展提供源泉。国内龙头企业转型需求旺盛，专业互联网大数据企业迅速崛起。
应用需求持续增长
产品创新正逐渐从技术驱动转向应用驱动，旺盛的应用需求和巨大的市场空间成为产业创新的强大内生动力。
政府重视环境优良
发布政策要利用互联网大数据推动政府治理能力的提升，加快公共数据开放，为产业发展创造难得政策机遇。
大数据分析治理系统成为企业和组织高效管理数据资产、挖掘数据价值的核心工具。为数据全生命周期的多个关键环节，各功能模块相互协作，保障数据的安全与有效利用。
数据采集是系统运行的基础，旨在从多种来源获取各类数据。多源数据接入能力是其核心，可对接结构化数据，如企业内部的关系型数据库（MySQL、Oracle 等）中存储的交易记录、用户信息等；也能处理半结构化数据，像 XML、JSON 格式的日志文件；
采集到的数据往往存在不完整、不一致等问题，数据处理功能就是对这些原始数据进行清洗、转换和集成。数据清洗能识别并处理缺失值、异常值和重复数据，例如通过均值填充法补充缺失的用户年龄数据，剔除偏离正常范围的异常交易金额。数据转换可对数据进行格式转换、标准化处理。数据集成则是把来自不同来源的数据融合到一起，消除数据孤岛，形成统一的数据集，为后续分析提供完整的数据基础。
经过处理的数据需要妥善存储，系统提供多样化的存储方案。对于结构化数据，可采用关系型数据库进行存储，确保数据的一致性和完整性；针对海量非结构化和半结构化数据，分布式文件系统（如 HDFS）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、HBase）是理想选择，它们能高效应对大规模数据的存储和访问需求。此外，系统还具备存储优化能力，通过数据压缩、分区存储等技术，减少存储空间占用，提高数据读写效率。
数据分析是挖掘数据价值的关键环节，系统提供丰富的分析工具和算法。描述性分析用于总结数据的基本特征，如销售额的平均值、最大值等；诊断性分析探究数据背后的原因，预测性分析利用机器学习算法对未来趋势进行预测，如预测下一季度的用户增长数量；在预测的基础上给出最优决策建议，帮助企业制定合理的经营策略。
数据治理确保数据的合规性、一致性和可管理性。数据质量管理通过设定数据质量规则，对数据进行持续监控和评估，及时发现并修复数据质量问题，保证数据的准确性和可靠性。数据生命周期管理对数据从产生、存储、使用到销毁的整个过程进行管控，根据数据的重要性和使用频率，制定不同的存储策略和保留期限，提高数据管理效率。数据标准化与元数据管理统一数据标准和格式，建立元数据仓库，记录数据的定义、来源、格式等信息，方便用户理解和使用数据。
将分析结果以直观的方式呈现，帮助用户快速理解数据。可视化展示运用图表、地图、仪表盘等多种形式，将复杂的数据转化为清晰易懂的图形，如用折线图展示销售额的变化趋势，用饼图显示不同产品的市场占比。用户根据自身需求设计报表样式和内容，系统可自动生成定期报表，也能实时生成动态报表，满足不同用户的信息需求。
通过数据处理中间件 ETL 用户可以从不同结构的数据源中抽取数据 ，对数据进行复杂的加工处理 ，最后将数据加载到各种存储结构中 。
数据智能服务平台
元数据管理、开发、质控、BI报表、大屏、API接口
一款企业级数据生产运营一体化平台产品，支持物联网设备等多类型数据采集、存储、计算、分析、可视化、共享，数据资产设计和权限管理，支持面向AI应用，帮助企业在数据和AI驱动决策中实现高效管理和业务增长。
算力算法服务平台
支持算力集群管理、算法运行监控、数据集、算法模型
提供高效快捷、开箱即用的大小模型服务(API)以及算力服务，帮助企业快速完成人工智能应用的开发与验证，促进企业的数智化升级，降低企业成本。
智能体开发平台
多模态多类型文件接入、工具集调用、模型选型与微调
通过AI算法和大模型技术处理和整合文本、语音、图像等多模态数据，链接私有知识库和企业级工具，创建出具有感知、长周期记忆、强推理及执行能力的智能助手应用(API)，提供文本、语音对话、任务等交互能力。