基于大数据引擎，通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发
指标定义、指标建模、指标固化、指标分析，一体化完成指标的落地与应用
组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析
面向业务人员，简单拖拽即可生成可视化图表
内置150+特效组件，快速打造酷炫灵动的可视化大屏，支持在线编码，拓展视觉体验至极致
搭载自然语言分析引擎，引入AI大模型技术，通过简单的对话问答实现快速数据分析
移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求
一站式数据分析平台
了解ABI
全程“零”编码，高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理，为企业主数据管理落地提供有效支撑，实现各业务系统间的主数据共享，保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
内置多类主数据模版，可视化实现多视角模型定义，满足复杂规则的编码自动控制
多种数据接入方式，支持不同场景的审批管控，数据版本可回溯，满足主数据的全生命周期管理
拖拽式任务设计，内置丰富组件，支持主动式、被动式分发模式
全过程质量管控，支持内置及自定义规则，提供图表式质检报告
主数据管理平台
在线模型设计，深度融合数据标准，规范数据定义
自动化元数据感知，全链路血缘提取，理清数据资源
智能化标准推荐，一键式数据落标，树立数据权威
“零”编码规则搭建，全流程质量整改，高速数据质检
规范资产目录，自助式数据共享，释放资产价值
超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据
构建分级分类体系，动态数据脱敏，保障数据安全
全盘监控数据，决策数据周期，释放数据资源
智能数据治理平台
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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体，一站式解决数据开发所有的问题。
结合标准体系的可视化建模工具，支持模型的正、逆向构建
拖拽式任务编排，内置丰富组件，支撑亿级数据的快速处理与迁移
具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力，可视化设计、分布式运行
提供图形化的任务监控和日志跟踪，面向运维、管理人员的完善监控体系
数据工厂系统
纯web设计器，零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作；支持年报、月报、日报，以及自定义报表期等多种数据采集报送频率
提供在线填报和离线填报两种应用模式，也支持跨数据源取数；填报数据自动缓存在WEB浏览器中，即使宕机也不会丢失
内置灵活轻便的工作流引擎，实现了用户业务过程的自动化；支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式
对于下级填报单位上报的数据，上级汇总单位可将其进行汇总；支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等
提供数据锁定机制，防止报表数据被意外修改；支持数据留痕，辅助用户过程追溯；未及时上报的用户自动催报；所见即所得的打印输出等
提供多种类型的数据接口，可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据，可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式
数据采集汇总平台
统一指标定义，实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果，为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
采用可视化、导向式方式构建指标业务域，形成指标地图，全局指标一览在目
流程化自助式的定义、开发、维护各类指标，零建模，业务人员即刻上手
助力企业更好地查询、使用指标，提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务
指标管理平台
零代码+AI，有“问”必答的数字助理，利用AI大模型和数字人技术，通过语音&文字输入问题，自动识别业务指令，深度理解用户意图的问题，洞察数据，人机交互，重新定义BI新体验。
面向业务的对话式问数，即问即答，更懂你的诉求
理解数据，洞察数据，更懂数据内容，把数据见解讲给你听
动态地分析数据特点，提供最合适的图表类型展示，让数据展现更简单
完全是颠覆做表的方式，一句话看板创建，启发式内容制作
智能化生成包含深入分析和建议的报告，复杂数据简单化，释放数据潜力
数据跃然屏上的AI大屏汇报，让数据讲述故事
海量知识，一触即达，提供更智能的知识检索服务，快速找到“对”的人
不止于工具，更是随时待命的得力助手。一声指令，为您提供即时的数据分析和决策支持
智能数据问答平台
示例：数据治理路线图
数据是对事实的记录，其价值并不大，要发挥数据的价值，就需要将其转化为信息或者知识。从古代的“结绳记事”，到现在的“智能仪表盘”，在数据到信息再到知识的转化过程中，数据分析和可视化是关键。数据分析和可视化不仅让数据看起来很不错，更重要的是，使数据更易于理解和解释。
Gartner给出了数据分析的四个层次：1、描述性分析——发生了什么；2、诊断性分析——为什么会发生；3、预测性分析——可能会发生什么；4、处方性分析——该做些什么。这是一个从数据中得到“后见之明”，到从数据中获取“洞察力”，再到给出“远见”的过程，不同层次的分析所需的技术、算法、方法、工具会有所侧重或不同。
数据分析、挖掘、可视化的工具有助于提升数据处理、数据分析、数据展现的效率和效果，充分挖掘数据中蕴含的价值。