高效地收集、存储、分析、挖掘、可视化大量数据，实现数据的采集、清洗、转换、存储、查询、计算、可视化

通过各种算法和模型，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，实现数据的分类、聚类、预测、推荐

提高数据的价值和意义，实现智能化和优化的决策和行动

支持传统数据和大数据平台，结构化数据和非结构化数据，以及不同的数据库和文件格式等多种类型数据接入

使用语义模型，将不同来源和类型的数据进行逻辑上的组织和关联，形成统一的数据视图，以便于用户查询和分析

利用数据融合技术提高数据质量

提供数据分析挖掘的能力

通过查询引擎、公式引擎、模板引擎、可视化引擎，提供交互式和动态的可视化效果，让用户更深入地探索数据，发现新的见解或获取更多细节

实现清晰和有效的信息传达，快速地理解数据的含义和重点，以支持决策和行动