上至决策层，下至业务部门对于数据战略认知不充分。
数据孤岛、指标口径不一致、数据重复建设，需求影响速度慢、缺乏管理。
IT部门与业务部门在建设理念上存在分歧，难融合，无法根据企业的现状选择最优的建设路径。
数据中台建设是长期投入，数据中台的定位、价值体现应该如何搭建和规划。
九章数据自主研发的应用操作系统-“数据管理平台iDas”，立足企业场景需求，助力企业快速搭建安
全、易用的数据平台，帮助企业整合数据资产，最大化释放价值，实现数据资产驱动业务增长与创新。
一站式数据集成产品，用于企业多源数据融合。解决企业内关系型、半结构化、大数据、MPP、半结构化、分析型、NoSQL、实时、时序、接口等复杂异构数据源之间、大数据量高并发下的数据交互和数据同步问题，实现企业数据统一共享与分发。
提供全可视化、高并发量、高容错、一站式批计算处理平台，支持创建数据清洗、数据分析、数据同步等任务组成的工作流，以及编排任务依赖，将工作流任务提交、发布至生产环境进行周期调度。
提供简洁易用、高吞吐量、高容错的基于Flink的一站式流数据计算处理平台，覆盖实时数据开发全链路，可支持企业实时数仓构建、实时数据大屏、实时报表等企业给配实时数据处理场景的应用，助力企业快速搭建实时数据分析和计算服务。
提供数据建模、数据开发、数据质量、数据资产地图的一站式数据开发管理功能，赋能企业全链路构建和管理大数据能力，实现全域数据资产管理，实现企业数据价值最大化。
数据服务中心，保障解决数据开发应用的最后一公里，支持快速创建API并完全适配业务系统，提供数据服务API的完整生命周期管理，包含生成、发布、授权、审计、下线等功能。
运维中心对发布至生产环境的任务进行统一运维、监控，提供全面的监控告警机制，提高流批计算任务运行状态的信息及时性，保障企业业务系统的稳定运行。
全域数据资产建设，数据驱动业务决策
运用可共享复用的数据管理工具进行数据治理，形成统一的数据标准，并结合可视化工具，提升数据质量和数据管理效果。
通过构建通用的数据服用，并进行可视化处理，提升数据资产和服务的复用性，降低开发成本。
通过数据安全模块对数据进行敏感级别设定，运用数据加密、脱敏等功能，提升企业的数据安全。
通过数据治理形成可用的数据资产，降低数据开发难度，覆盖数据加工处理的全应用场景，为上层应用提供服务。
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