服务内容
大数据服务与支持
数据采集、清洗和转换
数据采集，是对各种来源、各种格式的内外部数据进行收集；数据清洗，是把采集到的数据进行梳理、去杂，标准化和格式化；数据转换，是把数据转换成为能满足大数据分析的格式。
我们的数据资源管理系统（DRM）,分数据治理、主数据、KPI指标、数据质量、数据资源目录五大模块。产品中凝聚着50多家大型机构在数据资源管理方面经验和技术，可有效、高效地完成这一工作量巨大、组织难度也很大的数据整理工作，铲除大数据项目的“拦路虎”。
我们提供专家级的大数据项目咨询服务，在数据治理方面，协助客户建立数据治理的组织、制度、流程和工作标准；在数据标准化方面，建立数据分类标准、数据定义模板、数据编码标准，建立数据全生命周期管理流程、工作标准和技术标准；在大数据开发利用领域，提供基于系统工程、TOGAF的KPI指标体系方面的咨询，定义大数据项目的必要性、业务价值，项目组织突进层面上和技术上的实现路径。
数据汇聚
数据汇聚，是将清洗转换的干净数据，利用大数据技术，进行物理上（数据集中存储）、逻辑上（数据分散存储）的集中。数据资源管理系统（DRM）中的数据资源目录管理组件，可以快捷地为数据汇聚提供数据地图和路径导引，就像我们用高德导航一样的愉快。
我们的数据汇聚软件, 给数据资产的置放提供了一个温馨的港湾，涓涓而来的数据汇成一个数据资源湖（Data Lake）,为大数据应用储备丰盈的素材。
2.3.3数据处理
在大数据项目中的数据处理，像工厂一样，数据是原材料，按照数据资源管理系统（DRM）中KPI指标的设计要求，被加工成不同颗粒度中间产品，有的是零件，有的是零件装配成的部件，有的是加工后的成品。加工的过程需要高性能的计算和存储。加工的数据产品分门别类的存放在数据仓库（DW: Data Warehouse）之中。
有些数据产品大家都要用，我们产品里专门设计了共享数据库，供不同组织的人一起来用。共享数据库（DWS Share）应该像水和空气一样，泛在，一个组织可不能缺水缺氧哦。
有些数据产品大家用到的频率比较高，我们把这些数据产品放在数据集市(DM Data Mart),数据集市中提供的是各种日用品，比如销售报表，销售分析，财务报表和财务分析等。
基于我们的核心技术和对大数据开源技术的整合能力，包括内存数据库（MDB）、内存计算、交互式查询技术(BI+)、共享数据库技术（DWS）、数据仓库（WisDW）、数据集市（WisDM）,帮助客户快速、低成本的具备大数据处理能力。
数据分析
大数据项目的目的，在于提升数据分析能力。提升数据分析能力，一是要在技术上是大数据技术把数据和业务关联在一起;二是要在业务上把感知事务运行健壮性的指标,系统化的定义清楚。
我们的数据资源管理系统（DRM）产品中，有KPI指标管理组件，定义了一万多条KPI指标的数据模型和数据来源，有了数据分析的设计图纸和工艺说明，在我们的数据工厂中，数据分析模型可以快速的搭建起来，
数据应用
大数据项目中，用户的关注点是应用体验，就是有没有用，和好不好用。有没有用，是说这个项目在业务价值上，是否清晰。取决于需求分析和需求定义是否充分，并和最终用户达成一致。所以大数据项目前期的咨询和总体设计非常重要，KPI指标必须借助系统工程的方法进行体系化的定义，切忌碎片化。
好不好用，是技术问题。我们的内存数据库技术、内存计算技术、数据建模技术、共享数据库技术、交互式查询技术，都是针对好不好用的利器。
基于对大型组织运行的理解，和一万多个指标，可以建立组织的数字模型，包括管理驾驶舱模型、多维度报表模型、共享数据库模型、交互式查询模型，有效、高效地建立大数据应用界面。
