如今各大企业拥有大量的 OA、CRM、ERP、WMS、PLM 以及 SaaS
等系统，他们并不
连通，形成了数据壁垒，无法进行有效的数据联合分析，导致数据无法发挥其最大价值。
数据处理效率低多业务系统的多源异构数据，没有办法统一处理，数据质量参差不齐、口径不一致，ETL/ELT数据开发复杂
数据采集时效性低业务场景数据实时性要求高，实时采集压力大，需要多种处理工具甚至代码实现，采集成本高
数据管理难度大分散的业务系统数据分析难以在统一平台管理，权限管理繁琐，处理和运维需要依赖专业IT技术人才，无法高效进行数据共享
降低运营决策效率在需要进行运营决策而提供数据分析的时候，需要提前2～3天甚至1周更长的时间进行数据处理
FineDataLink可快速融合企业的多源异构数据，解决数据孤岛问题
从高效专业的角度出发，致力于为企业提供质量更高、更利于应用的数据
数据平台的各个使用环节，均采用拖拉拽式进行流程化数据开发，降低产品使用门槛
具备数据实时同步能力，且高效的数据处理效率，为数据的高时效输出使用提供了保障
流程化ETL、ELT开发，快速上手，更高的易用性带来更高的开发效率
数据管道任务
数据开发平台
数据服务平台
系统监控平台
基于CDC、binlog、LogMiner等技术实现实时增量同步数据，避免了对源数据的影响，响应大数据量数据实时同步需求。
ETL、ELT两种数据处理模式，可视化开发模式，构建复杂的调度依赖，打造符合企业级数仓的功能模块，为数字化转型提供支持。
面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，快速完成API接口发布，同时提供监控和分析能力。
提供协同任务开发平台，实时监控企业上下游数据变化与异常情况，以及进行平台级任务运维监控管理，提高维护效率、降低风险。
中国人寿保险股份有限公司
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