利用可視化系統能讓管理決策者快速發現、歸納問題，挖掘問題產生的主次因素，推動企業在對數據知根知底的前提下完成科學決策。用戶使用可視化系統的一鍵分享功能將報表和分析結果秒傳給其他部門，通過共享數據可視化報表、智能可視化分析結果，讓合作方快速了解情況，部門間就此展開更詳細深入的問題因由分析，找到問題產生的根源。
智能數據引擎位于數據源層與可視化應用層之間，讓業務人員可以直接開展數據分析工作，采用當今最先進的 Apache Arrow、Apache Parquet、 Apache Calcite、動態高速數據映射、數據目錄、AI 數據準備、AI 支持的跨任意庫和跨任意表JOIN等大數據技術。
API 平臺將邏輯匯聚與物理匯聚在數據湖的數據資源（數據庫、文件和 API 服務）以 API 網關數據交換技術為第三方應用系統提供數據服務，利用 API 網關技術可避免將數據資源直接與外部應用系統打交道，從而起到保護原始數據的作用。
只使用數據，不保存數據，達到“數據不出門、數據不留存、數據可用不可存”的數據安全保護目標。
不需要做繁瑣和復雜的物理數據歸集、轉換和入庫等 ETL 工作，可以直接在數據源（數據湖和其它）上開展實時大數據分析與共享，大幅降低開展數據分析工作的硬件、軟件和人員投入費用。
強大的跨庫、多表、多格式、海量數據任意組合（JOIN）查詢，支持 AI 驅動的數據準備、數據目錄、數據讀取加速等大數據技術，支持超高速接口標準（Arrow Flight）。
采用智能數據平臺先進的“虛擬數據倉”技術，以市現有數倉中存放的數據作為數據源，業務部門根據業務需求自助創建“虛擬主題數據倉”，然后直接在“虛擬主題數據倉”上開發應用或開展數據分析。由于去掉絕大部分的數據交換平臺及物理“主題數據庫或專題數據庫”等中間環境，數據鏈路大規?？s短，數據交換共享體系更穩定。整個數據交換共享的建設、使用和運維工作變得非常簡單，數據共享交換平臺的采購、建設、使用和運維的費用大幅度降低。
