利用可视化系统能让管理决策者快速发现、归纳问题，挖掘问题产生的主次因素，推动企业在对数据知根知底的前提下完成科学决策。用户使用可视化系统的一键分享功能将报表和分析结果秒传给其他部门，通过共享数据可视化报表、智能可视化分析结果，让合作方快速了解情况，部门间就此展开更详细深入的问题因由分析，找到问题产生的根源。
智能数据引擎位于数据源层与可视化应用层之间，让业务人员可以直接开展数据分析工作，采用当今最先进的 Apache Arrow、Apache Parquet、 Apache Calcite、动态高速数据映射、数据目录、AI 数据准备、AI 支持的跨任意库和跨任意表JOIN等大数据技术。
API 平台将逻辑汇聚与物理汇聚在数据湖的数据资源（数据库、文件和 API 服务）以 API 网关数据交换技术为第三方应用系统提供数据服务，利用 API 网关技术可避免将数据资源直接与外部应用系统打交道，从而起到保护原始数据的作用。
只使用数据，不保存数据，达到“数据不出门、数据不留存、数据可用不可存”的数据安全保护目标。
不需要做繁琐和复杂的物理数据归集、转换和入库等 ETL 工作，可以直接在数据源（数据湖和其它）上开展实时大数据分析与共享，大幅降低开展数据分析工作的硬件、软件和人员投入费用。
强大的跨库、多表、多格式、海量数据任意组合（JOIN）查询，支持 AI 驱动的数据准备、数据目录、数据读取加速等大数据技术，支持超高速接口标准（Arrow Flight）。
采用智能数据平台先进的“虚拟数据仓”技术，以市现有数仓中存放的数据作为数据源，业务部门根据业务需求自助创建“虚拟主题数据仓”，然后直接在“虚拟主题数据仓”上开发应用或开展数据分析。由于去掉绝大部分的数据交换平台及物理“主题数据库或专题数据库”等中间环境，数据链路大规模缩短，数据交换共享体系更稳定。整个数据交换共享的建设、使用和运维工作变得非常简单，数据共享交换平台的采购、建设、使用和运维的费用大幅度降低。
