通过国产化、、
、开源的技术与组件
，，，，实现银行海量数据的存储； 建立全行的计算能力中心，，，
，实现计算即服务的能力，，，统管银行多种异构数据源、、多种数据仓库技术，，统一向外提供数据分析计算的服务； 以智能计算引擎整合多种数据计算引擎，，，兼顾在线实时与离线批量等各类数据分析场景，，，，实现OLTP与OLAP的有机融合；提供统一的智慧检索引擎，，，
，实现在海量数据中对各种类型数据的简易搜索。。。。

数据不再为科技治理而治理，，以企业级的视角建设全行数据资产，，数据资产建设最终目标是服务于业务； 构建面向业务视角的数据服务门户
、、
、数据服务资源目录等平台，，方便数据使用者随时、、随地的查询与分析数据，，改变过往由业务提需求，，，IT定制开发的漫长周期； 数据资产管理重场景、、、轻标准
，，，，避免先花巨大精力和代价梳理数据资产
，，，应以问题驱动治理，，通过使用数据、
、、
、发现问题、
、修复数据的PDCA闭环管理，，，实现数据资产管理的可持续运营。。

搭建可配置的数据可视化平台，，
，
，灵活响应各类数据使用需求，，，
，快速、、、敏捷的构建是领导驾驶舱
、、、、统一指挥平台等各类数据可视化应用场景； 以业务分析人员视角，，建立数据自助分析平台，，提供数据的在线即席查询、、可视化分析等，，跨越业务与IT的鸿沟，，，
，解决数据分析的“最后1公里”； 搭建灵活快速的智能报表系统，，，
，实现业务人员的报表
、、、报告的快速组装
、、自定义组合、、随时随地查阅。
。。