数据采集

• 支持半结构化、结构化、非结构化的多种数据源；
• 内置多种成熟数据抽取、转换、加载组件开箱即用；
• 支持CDC实时增量和全量采集数据；
• 支持数据限流容错保障系统稳定运行。

数据建模

以KIMBALL维度建模的数仓规划理论为指导。对数据的一种组织和存储方法。良好的数据模型可以帮助我们更好的存储数据，更有效率地获取数据，保证数据间的一致性。

数据开发

提供数据管道、实时计算、多维分析、业务流程、调度运维等数据加工处理端到端的工具集；支持复杂的数据处理模型构建；提供一站式可视化开发与管理界面，支持全托管的作业调度与灵活的调度策略；具有良好的扩展性，支持算子、函数及作业的自定义开发，极大地降低了用户构建数据处理的复杂度，专注于数据价值的挖掘和探索。

数据血缘

从数据采集、数据开发到数据应用全流程的对SQL解析，自动生成血缘链路关系图谱。实现对数据来源的追溯以及对数据影响的分析。

数据质量

从数据到完整性、唯一性、准确性、有效性、及时性和连续性六个维度对数据质量进行检测，对问题数据快速发现和分析，从而实现数据质量问题的全面筛选和评估。数据质量以可视化方式实现数据质量的全局掌握和精细管理，为后续的数据分析和处理提供可靠的数据保障。

数据服务

以多种不同的形式，将数据资源池中的数据以API、文件、库表方式提供给外部进行数据的使用。数据服务管理主要功能包括：支持服务限流、传输加密、服务分级、服务熔断、服务安全的API服务网关，以及对各类服务进行的服务管控。

BI工具

数据可视化是对数据更为生动、友好的表现形式，通过交互式实时数据可视化的设计（大屏），可以帮助业务人员发现、诊断业务问题。