數據中心建設
助力企業從“企業數字化”向“數字化企業”進化！大數據平臺的價值是挖掘數據價值并服務業務場景。
通過自動化、智能化的數據采集與匯聚，將實時和離線數據打通關聯，通過數據開發、數據挖掘，釋放數據價值，并開放數據服務至各業務場景中。具備數據采集、數據匯聚、數據治理、數據資產管理、數據服務等核心能力。
數據共享交換
（1）構建全域數據資產
通過數據預處理工具、治理能力 ，在平臺內形成統一數據標準、計算口徑，保障數據質量；面向數據分析場景構建數據模型，提高通用計算與數據模型的復用，提升計算效率，強調業務模式，推進數據與業務場景的深度融合，
助力數字化轉型管理理論落地。
（2）統一接口輸出服務
對各主題域例如用戶、產品、市場等數據進行標簽提取，建立清晰的數據供應鏈，，秉承“共享、協作“的理念，提供標準的開放式接口服務，直接對數據進行處理應用，實現即席的數據分析服務，
異構數據探查服務，支持高并發，低延時的數據服務應用。
基礎數據管理
支持關系型數據庫、非結構化數據、物聯網數據、日志、消息隊列等多種數據源的不同方式采集；可實現大數據級別的數據統一分布式存儲，上層使用Hive，Spark，MR，Impala等計算引擎實現計算和查詢， 提供離線計算、交互式查詢、OLAP分析等多種功能計算力；集群式部署，兼容多種硬件設備，大大降低數據應用成本。
數據分析平臺
（1）年度運營分析
通過匹配圖表組件，專業樣式設計進行可視化展示，幫助展示商業價值，展現企業形象，提高管理和經營決策效率，對業務進行全方位分析。
（2）精準營銷
自動化學習推薦模型，考慮新舊產品之間的特性、會員的基本屬性及消費特性，產生新品推薦名單。
營銷人員依營銷預算設定信息的投放數量，篩選出購買紀律最高的客戶群，提升營銷活動轉化率。
（3）銷售預測
運用銷售預測模型預測各門店銷售量，結合業務邏輯和經驗，幫助企業進行采購、生產、備料、進貨等安排，降低各種 囤貨、庫存所產生的成本浪費，同事避免因庫存造成的顧客流失。
（4）數據挖掘
靈活實現數據價值挖掘，提供具備高性能數據引擎、多維分析、深度分析、自定義編排報表、GIS地圖呈現等智能化分析能力，為孵化業務應用奠定基礎。
