随着大数据技术的深入发展，业内通常将企业级数据分为前、中、后三层结构，具体为前台应用、中台服务、后台存储计算，其中：前台是具体的数据应用，重点关注客户应用场景、解决企业消费者的实际问题；中台是数据交换与服务，重点关注数据的质量管理及如何安全共享；后台是存储与计算，重点关注数据处理速度与成本。

公司大数据系列平台软件是支持企业大数据管理及有效使用的基础平台，能够实现大数据开发、加工、共享服务和数据治理。基于公司大数据咨询服 务体系和数据治理系统实施能力，可帮助企业建立数据治理体系，实现企业在数据规模大、关系错综复杂情况下对数据的有效分析利用。

公司的元数据平台（MetaCube）、数据质量平台（QualityCube）、数据服务共享平台（DSP）等产品帮助企业建立数据标准及数据质量控制体系， 保证企业数据可用。公司新一代大数据集成交换平台（DI）等数据管理产品，主要解决企业数据质量及安全共享问题，帮助企业管理和有效利用数据 资产。 公司大数据中台软件基于高性能、高可靠的数据传输技术，支撑大数据交换与清洗加工；基于元对象设施（MOF）、自动化分析技术，对企业超亿级规模的数据模型进行管理；基于微服务和高性能分布式技术，可实现高性能的数据共享服务能力。公司基于上述产品与技术服务，为企业建立可管控的大数据中台，帮助企业有效的管理和利用数据资产。

关于大数据

大数据(BigData)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据应用相比于传统的数据应用，具有数据体量巨大、数据类型繁多、查询分析复杂、处理速度快等特点，大数据技术就是提供从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力，其核心是数据集成、数据管理、数据存储与数据分析。

公司主要为客户提供大数据集成、管理与分析的支撑性基础软件和相关解决方案，包括具有自主知识产权的大数据集成平台、数据治理平台、智慧数据应用平台产品以及大数据治理解决方案及相关的服务，帮助客户提高大数据集成能力、保证数据质量、提高数据分析准确度，降低大数据分析与运行成本，利用大数据进行分析、决策，提高企业的经营管理能力和客户服务水平。

2008年，卡耐基.梅隆大学的兰道尔?布赖恩特(Randal E. Bryant)、加利福尼亚大学伯克利分校兰迪?卡兹(Randy H. Katz)、华盛顿大学的爱德华?拉佐斯加(Edward D. Lazowska) 发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》，标志着“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可。2011年，麦肯锡等知名机构对这种数据驱动的创新进行了研究总结，随即在全世界兴起了一股大数据热潮。“整体而言，全球的大数据应用处于发展初期，中国大数据应用才刚刚起步。”（工信部《大数据白皮书》（2014））。