海量数据处理难度大
内外部系统及互联网、IoT等数据，分布在各个应用平台中，处理难度太大。
数据不规范
应用整合能力差，原来的数据结构无法适应新业务需求。
数据价值体现不出来
不规范和无用的数据处理困难；
不同组织不同系统的数据难以打通。
系统多
各类应用系统繁多，基础数据分布在各个应用平台中。
烟囱系统、孤岛林立
数据存储在各个技术架构、技术体系不同的IT系统中，进行数据分析效率很低。
侧重内部管控，忽视连接
各个系统局限于自身的业务范畴和功能范围，对外提供的连接能力有限。
谁适合部署数据中台
大型企业发展中成熟企业
离线、实时对异构数据进行采集上传配套任务实时监控数据采集情况并预警对多元异构数据进行汇聚、解析、关联、融合、比对等
规范、标准的数据建模
一体、集成化的数据加工
基于业务主题域的数据关联和多维分析
数据可溯源、权责清晰
数据质量可评估，统一评分体系
数据全生命周期监控与管理
智能数据标签
智能数据开发
智能算法引擎
智能生产优化决策
智能供应链优化决策
多租户管理
云端部署，以多租户的方式向多个组织服务，实现底层计算资源和数据的安全隔离。
数据交换
用多种方式让数据建立映射关系，保持数据连通、消除数据孤岛，支持本地或云端数据同步。
离线开发
具备丰富的大数据组件，多环境级联保证高效开发，可视化界面操作便捷，多版本有效管理。
实时开发
可视化拖拽的方式配置实时同步任务、多种数据源实时同步，支持自定义函数进行数据预处理。
资产管理
对数据资产、数据质量、数据模型、元数据、数据标准、数据安全等实行全链路数据监管与洞察。
服务管理
通过API接口，降低系统间耦合，充分复用已有的数据资产，避免重复开发，快速赋能业务。
以客户为中心，驱动企业稳健前行
将全域海量数据转化为高质量数据资产
支撑以客户为中心的持续规模化经营，助力打造核心竞争力
以数据赋能业务创新发展，提供更具个性化和智能化的业务服务
以数据为基础，推动商业模式创新
通过AI算法等新技术将洞察直接转化为行动
标准数据访问能力大幅提升了数据集成调用操作性
搭建技术与业务的内部沟通桥梁，推动数据与业务场景的融合
盘活全量数据，构筑坚实壁垒以持续领先
打破数据孤岛，降低使用数据服务的门槛
丰富标签数据，完善数据的提炼和分析能力
帮助数据资产持续增值，实现数据“越用越多”的价值闭环
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