研发周期全链路，持续迭代

数据统一集成

行业痛点：复杂的数据环境

企业信息化建设不同步，各部门之间的信息系统相互独立，多类型数据库不兼容，导致内部数据管理不统一，数据无法高效利用。

支持外部数据文件的接收，以及Oracle、达梦等数据库的接入，支持数据集的统一集成管理，极大程度扩展了数据的使用边界。

对象数据数字化建模

行业痛点：低下的数据质量

企业基于业务需求外部对接各类系统，多源、异构数据无法接入，数据模型间的差异，使企业无法有效利用并分析数据。

系统支持对结构化、半结构化、非结构化等类型数据，建立数字化模型，以用于对数据实体进行描述。系统对所构建的模型进行分类并统一管理，以确保数据的一致性、完整性和准确性。所构建的数据模型可在数据分析过程中被调用。

数据分析流水线

行业痛点：高难的分析过程

数据分析与挖掘，作为企业数据应用过程中，对技术门槛要求较高的环节，研发成本居高不下，改动和扩展的成本更是高山仰止，已经极大限制了企业在数据挖掘与分析方面的热情，也放缓了行业信息化，数智融合的步伐。

系统支持分析画布，为用户提供可视化，可拖拽的流水线配置平台。在强大的数据集成能力和丰富的算子库支撑下，可快速高效的构建分析流水线并生成算法模型，降低数据分析的门槛，使数据分析不再高不可攀。

丰富的算子库

行业痛点：欠缺的分析手段

企业在数据挖掘与分析方面的需求，受制于分析能力的不足与方法手段的缺失，专职算法工程师的成本较高，企业无法负担，导致数据分析工作陷入困局。

系统集成了包括输入输出、数据预处理、数据融合、数据分析、算法算子、公式算子、评估分析、模型操作算子在内的丰富的算子库，为数据分析工作注入技术能量，提供工具支撑。

实时洞察与分析

行业痛点：托管的分析状态

数据分析过程中，缺乏必要的评价机制与过程跟踪手段。算法模型在执行数据分析过程中，用户无法有效观察数据变化，评价模型的准确性，使得企业对模型的管理和选择决策失控。

分析流水线执行过程中，可对执行过程的所有环节，进行数据洞察，观察数据的处理过程及变化规律，并将执行过程与结果清晰的展示出来，使数据分析的过程可被跟踪，结果可视化又提升了数据的可读性。模型评估功能，又可从技术层面，为算法决策提供支持。

产品定位

数据资产管理

行业痛点：无序的资产管理

目前大部分企业对于数字资产的管理，处于一种无序状态，存在遗失的风险，在使用过程中，无法形成数据合力，数据分析不全面，不准确，模型不完整、不可复用，使企业数据无法得到合理利用，安全性也无法保证。

数据资源、分析流水线、算法模型，作为企业数据治理过程中的重要产物，具备知识的属性，本系统以数字资产的形式对其进行集中管理。在数据分析过程中，支持数字资产的存储、查询、调用、执行等操作，加强了数字资产的安全性的同时，提升了资产的利用率。

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行业痛点

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