数据共享交换

（1）构建全域数据资产
通过数据预处理工具、治理能力 ，在平台内形成统一数据标准、计算口径，保障数据质量；面向数据分析场景构建数据模型，提高通用计算与数据模型的复用，提升计算效率，强调业务模式，推进数据与业务场景的深度融合， 助力数字化转型管理理论落地。

（2）统一接口输出服务
对各主题域例如用户、产品、市场等数据进行标签提取，建立清晰的数据供应链，，秉承“共享、协作“的理念，提供标准的开放式接口服务，直接对数据进行处理应用，实现即席的数据分析服务， 异构数据探查服务，支持高并发，低延时的数据服务应用。

基础数据管理

支持关系型数据库、非结构化数据、物联网数据、日志、消息队列等多种数据源的不同方式采集；可实现大数据级别的数据统一分布式存储，上层使用Hive，Spark，MR，Impala等计算引擎实现计算和查询， 提供离线计算、交互式查询、OLAP分析等多种功能计算力；集群式部署，兼容多种硬件设备，大大降低数据应用成本。

数据分析平台

（1）年度运营分析
通过匹配图表组件，专业样式设计进行可视化展示，帮助展示商业价值，展现企业形象，提高管理和经营决策效率，对业务进行全方位分析。

（2）精准营销
自动化学习推荐模型，考虑新旧产品之间的特性、会员的基本属性及消费特性，产生新品推荐名单。
营销人员依营销预算设定信息的投放数量，筛选出购买纪律最高的客户群，提升营销活动转化率。

（3）销售预测
运用销售预测模型预测各门店销售量，结合业务逻辑和经验，帮助企业进行采购、生产、备料、进货等安排，降低各种 囤货、库存所产生的成本浪费，同事避免因库存造成的顾客流失。

（4）数据挖掘
灵活实现数据价值挖掘，提供具备高性能数据引擎、多维分析、深度分析、自定义编排报表、GIS地图呈现等智能化分析能力，为孵化业务应用奠定基础。