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提供从底层大数据底座、数据集成、数据管理到上层数据应用的全链路、模块化功能，满足企业数据处理与价值实现的全场景需求。
内置元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据安全等核心治理模块，构建事前预防、事中控制、事后审计的完整治理体系，保障数据可信可用。
集成离线和实时数据开发、丰富的数据分析工具及机器学习能力，支持从数据加工、分析到挖掘建模的一体化流程，赋能数据驱动与智能决策。
通过数据服务与共享门户促进数据资产化流通，并以平台管理、租户隔离、监控告警等支撑体系，确保平台稳定、安全、高效地运行。
大数据底座为大规模、多元化数据管理提供数据存储与计算的能力，实现处理分析一体化、多模数据存储一体化，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销。
整合 Spark、Flink、数据湖等多种计算与存储引擎，提供离线、实时、交互查询一体化能力，满足多元化数据处理需求。
基于 Kubernetes 与服务编排，实现资源的秒级弹性扩展与智能调度，灵活应对业务负载变化，提升资源利用率。
通过多租户体系实现资源隔离，并配备细粒度的权限管控、统一访问控制与操作审计，保障数据安全与合规。
提供从基础设施、集群管理到数据备份恢复的全栈运维监控与高可用架构，确保大规模数据平台稳定可靠运行。
依托数据集成模块，汇聚多源异构数据入湖，实现数据统一管理和处理。支持连接各种数据源，如数据库、文件和 API，数据归集过程中对数据进行初步清洗、转换，确保数据的完整性、一致性和准确性。
支持连接数据库、文件、API 等多种数据源，实现数据的广泛汇聚。
在数据归集过程中进行清洗、转换，确保数据的完整性、一致性和准确性。
具备实时与离线调度功能，满足不同业务时效性的数据处理场景需求。
提供任务监控、告警与统一管理控制台，保障数据处理流程的稳定、可靠运行。
平台数据开发模块具备离线开发、实时开发、数据分析、数据挖掘功能，提供一站式开发、全流程调度、一体化运维能力，支撑数据开发人员快速构建数据资源池，实现数据价值的快速发现挖掘。
平台涵盖离线开发、实时开发、数据分析与数据挖掘四大核心功能，满足从批处理、流计算到智能分析的全场景数据开发需求。
提供从数据接入、清洗转换、任务开发到结果导出的一站式集成开发环境与丰富组件，极大简化开发流程，提升构建速度。
具备完善的工作流管理、周期调度与流程控制能力，保障从开发、测试到发布的数据任务能够有序、可靠地自动化执行。
提供覆盖容器调度、资源监控、性能调优与统一告警的一体化运维能力，实现对计算任务与集群资源的便捷管理与全景监控。
通过系统化管理元数据，摸清数据现状，通过数据血缘追踪，能够提高数据的可用性和发现性，优化决策过程，减少数据冗余和错误，从而更有效地利用数据资产。
通过系统化管理元数据，构建企业数据资产目录与全景地图，实现数据分布、关系与属性的清晰化、可视化，快速摸清数据家底。
支持从数据源头到最终消费的全链路血缘追踪与影响分析，精准定位问题来源、评估变更影响，保障数据准确性与可靠性。
提供差异分析、作业分析、变更分析等多维度元数据分析能力，洞察数据波动与瓶颈，为数据治理、容量规划与业务决策提供量化依据。
提供从自动/手动采集、解析映射、版本维护到标签化检索的全流程闭环管理，并支持丰富的自定义与订阅能力，满足个性化管理需求。
基于数据标准管理模块完成数据标准的订立、发布、执行、变更的全流程管理，强化标准贯标落标，充分发挥数据标准的价值，保障数据标准落地。
覆盖数据标准的订立、发布、执行、变更与废止全过程，实现标准的全生命周期闭环治理。
集成标准共享、统一概览、贯标稽核与文件管理，确保标准在业务与系统中被有效应用与监控。
支持对数据元、代码、业务术语、指标等多种类型的标准进行统一、规范化的集中管理。
通过标准定义、目录分类、版本记录与发布流程，保障标准规范可落地、可追溯、可评价。
依托数据模型模块，建立统一建模工具，规范模型设计，通过管控数据的结构保障数据的质量和合规性，从而提升整体的数据管理效能和业务价值。
通过建设统一的数据建模工具，实现对数据模型的集中创建、存储与管理，统一企业数据标准，打破信息孤岛。
通过规范化的模型设计流程、可视化关系配置与自动化规范性检查，从源头管控数据结构，保障数据质量与满足合规要求。
提供从模型设计、评审、发布、变更到建表落地的全链路功能，并支持模型检索、分析与应用统计，实现对模型价值的闭环管理。
兼容 Power Designer、ERwin 等多种主流建模工具，支持模型导入导出与逆向工程，可灵活对接现有工具链，降低迁移与学习成本。
依托数据质量工具开展数据质量稽核和数据质量差异化管理。形成覆盖数据质量需求、质量评价、问题发现、问题检查、问题整改的良性闭环机制，全面提升数据价值。
覆盖从质量需求、检查评估、问题发现到整改验证的全流程，形成数据质量管理的完整闭环。
提供多维度质量报告、趋势分析与影响分析，支持从宏观到微观的数据健康状况深度洞察。
具备对核验任务与结果的实时监控能力，并通过可配置的告警规则实现质量问题的即时发现与通知。
支持自定义质量核验规则与评估维度，并建有质量知识库，实现规则与经验的持续积累和复用。
依托数据安全模块，管控数据集成、传输、开发、共享、销毁全数据生命周期数据安全，严格落实数据分级分类和用户分级授权，对数据操作进行监控、审计、分析，实现事前防护、事中告警、事后溯源等安全防护。
覆盖数据集成、传输、开发、共享到销毁的全生命周期，系统化保障各环节安全。
严格落实数据与用户的分级分类，通过细粒度的授权管理与访问控制，确保权责清晰、最小权限。
对数据操作进行实时监控、完整审计与深度分析，支持自动化风险告警与处置，实现事中可控、事后可溯。
构建事前风险评估、事中实时告警、事后处置溯源的闭环防护体系，实现数据安全的动态、持续保护。
主数据管理工具通过集中管理和维护主数据，确保主数据在不同应用和系统中的一致性，提升数据质量，降低数据使用成本。
通过主数据的集中管理、统一维护与分发，确保核心数据（如客户、物料）在所有关联系统中准确、唯一、同步。
内置数据清洗、质量规则校验、智能去重与全流程质检功能，从源头保障主数据的准确性、完整性与可靠性。
提供电子化流程、版本管理、变更追溯与集中运维，大幅减少数据维护的重复劳动与沟通成本，提升整体运营效率。
覆盖从模型设计、申请审批、集成发布到实时同步、权限审计的全链路闭环管理，确保主数据规范、安全、可控。
建设集团级的数据资源目录平台，实现集团数据资源的管理和内外开放共享，从而保障集团上下信息畅通、数据共享与应用。
提供对数据资源的分类、编目、确权等全生命周期管理功能，实现资产的规范化与清晰化。
通过资源目录的集中导航与检索功能，支持用户快速查找和定位所需数据，提升数据发现效率。
构建数据资源共享门户，支持在安全可控的前提下，实现集团内部及对外的数据资源开放与共享。
具备严格的资源访问认证与细粒度的权限控制机制，保障数据在共享流通过程中的安全与合规。
通过统一的管理和治理机制，提供安全、高效、可信赖的数据服务，支持业务的各种数据需求和操作，促进数据驱动的业务创新和决策。
通过集中的服务管理、审批流程与全链路监控，保障数据服务高效可信、规范可控。
兼容数据库、数据湖、文件系统等多种数据源，支持 API、消息、文件等多种服务形式，满足多样化集成需求。
提供从 IP、行、列到角色的多维度精准权限管理，实现数据访问与操作的安全隔离。
具备网关鉴权、熔断限流、操作审计与监控告警等机制，确保服务高可用与安全合规。
构建统一的指标体系平台，实现数据指标的全生命周期管理，推动指标体系的规范化和智能化。确保各部门、各系统之间的数据一致性，为集团的数据分析、决策支持、绩效评估提供可靠的数据基础。
构建统一平台，实现指标的全生命周期管理与智能化规范，消除口径混乱。
确保跨部门、跨系统的数据同源同口径，为决策与评估提供坚实可靠的数据基础。
提供涵盖阈值预警、趋势分析、自助取数等多样化的指标服务，满足多场景需求。
支持多类型、多版本指标的全方位管理，并配备细粒度的安全权限管控体系。
根据业务需求，通过标签萃取、画像洞察、数据服务等手段，构建完善的标签体系和多样化群组，深入挖掘画像特征，形成全面的客户画像，为商业化分析提供支撑，促进业务增长。
提供从原子标签、衍生标签到算法模型的完整标签分类与生产能力，支持手动、周期、模型更新，构建系统化、可持续的标签体系。
支持自助圈群、多维度画像分析、群组对比与显著性分析，深入挖掘客户特征与群体差异，赋能精准营销与商业决策。
通过标准化 API（标签 API、群组 API）向 CRM、营销等业务系统提供认证调用服务，实现标签能力的快速集成与场景化应用。
整合基础、资产、行为等多维度属性，形成统一的客户画像，为分析、运营与增长提供全面、可信的数据支撑。
数据 BI 分析工具通过提供自助式的数据访问、探索、展现工具，快速搭建报表、报告、大屏驾驶舱等数据分析应用。通过敏捷化自助式数据分析工具，可大幅降低数据分析门槛，让普通业务人员也能够完成数据分析，推动企业由经验驱动决策向数据驱动决策转型。
提供自助式数据探索与报表工具，使业务人员无需依赖技术团队即可快速完成数据分析，大幅降低使用门槛。
支持多维度、多指标的数据分析，并能快速生成多样化的报表、报告与大屏可视化，满足不同分析场景需求。
可实现报告的自动生成、定时推送与便捷导出，将数据分析结果高效、准确地传递至决策者，提升决策效率。
设计支持 PC、移动等多端访问与展示，能够适应办公室汇报、移动巡检、会议大屏等多种业务场景。