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。
。。。