业务痛点

数据孤岛难题

各业务系统独立，数据分散，数据来源和结构复杂，采集和 ETL 成本高，难以从全局分析业务，阻碍企业决策。

数据管理困境

传统数据管理模式复杂，数据管理人员和业务人员理解困难。数据质量概念未贯穿开发流程，数据图谱混乱，不利于数据业务化。

数据价值未充分挖掘

企业积累大量数据，但清洗治理后缺乏有效算法开发手段，数据潜在价值无法转化为实际业务增长动力。

使用场景

企业数据分析决策

整合各业务系统数据，进行深度分析，为管理层提供全面、精准的决策依据。

数据驱动的产品研发

在产品研发过程中，通过分析用户数据、市场数据，挖掘用户需求和市场趋势，指导产品优化和创新，提升产品竞争力。

智能营销

利用机器学习算法对客户数据进行分析，实现精准营销，如个性化推荐、客户细分，提高营销效果和客户满意度。

供应链优化

分析供应链各环节数据，预测需求、优化库存管理、提升物流效率，降低供应链成本，增强企业运营效率。

产品亮点

强大的数据整合能力

异构数据源整合，包括数据库、文件、API 等，快速整合企业内外数据，打破数据孤岛，秒级响应数据需求。

创新的数据管理模式

采用业务视角的数据管理，简化数据管理复杂度。重新设计数据治理模块和数据图谱，保障数据质量，清晰呈现数据血缘关系。

高效的数据算法开发

集成 Python 引擎，支持各类算法，可在平台测试、训练模型，并应用于数据开发，挖掘数据深度价值。

灵活的部署与适配

支持多种部署方式，适配主流操作系统和浏览器，微服务架构可独立部署和扩展，满足不同企业规模和网络环境需求。

产品功能

数据抽取与接收管理

支持多种数据源抽取，可定制抽取任务。通过数据订阅接收设备上报数据，支持 JSON 格式，实现数据高效归集。

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数据目录与模型管理

方便定位数据集，查看数据集信息、血缘关系和质量。支持图形化业务建模，确保数据业务一致性和完整性。

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元数据管理

管理技术和业务元数据，可导入或手动维护，记录数据关键信息。

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任务调度与数据开发管理

统一调度数据处理任务，支持批量和流式数据处理。提供丰富数据转换操作，替代传统 ETL 过程。

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数据算法管理

内置 Python 引擎，支持自定义和已有算法，结合数据进行模型训练和测试。

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Data Analytics

Data MAX