中国信息技术经过多年的网络化发展，形成了富含价值的海量数据，但也形成了许多相互脱节、私密独立的非公开化的信息孤岛，数据得不到有效利用。
如今，打破信息孤岛已成为大数据发展的重大需求，成为了制约大数据价值链上下游的“卡脖子”技术，将数据融合才是大数据的真正价值所在。
而现实是绝大多数企事业单位在打破信息孤岛、实现数据融合的道路上行进异常缓慢，面临一系列历史问题：
1、原有信息主干系统老化，但保留了大量的核心数据，且无法改造或升级；
2、信息化的投入增加，但与主干系统的数据交互却愈加困难；
3、跨地域、跨系统的离散数据无法管理。
数据融合管理平台整合云计算、大数据和人工智能三大技术体系于一体，整合企业内部多数据源，进行统一数据口径、业务规则清洗等自动化的数据处理与验证，在此基础上实现多源异构数据接入汇聚，通过自动化的集中管理和数据治理，面向各种业务场景提供数据赋能，确保汇聚的数据可以被有效使用，从而充分挖掘数据价值，促进数据增值，助力行业用户实现数字化转型。
解决的问题
数据融合管理平台，提供多种数据源的实时采集与建模，开放全端API实现数据打通，为企业信息数据建设解决以下问题：
1、新旧系统业务逻辑错综复杂，数据交互困难；
2、数据分散、冗余，业务流程割裂；
3、数据私有化、应用部门条块化；
4、数据的连续性不好，监管质量不高；
5、数据的分析结果单一，可阅读性不强，不易理解。
技术架构
该数据融合管理平台采用应用编程接口（API），降低系统各部分的相互依赖，提高组成单元的内聚性，降低组成单元间的耦合程度，从而提高系统的可维护性和可扩展性，实现应用程序间的数据共享。
同时，运用RPA技术，通过模拟并增强人类与计算机的交互过程，实现工作流程中的自动化，从而来执行我们定制好的流程进行数据交互。
同一家企业，因为数据采集手段和应用目的的不同，对应的数据处理工具五花八门。
数据融合管理平台通过强大的连接功能来连接数据来源端及目的端，将不同系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库，从而把企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
一站式解决上述所有的数据难题，无论是关系型数据、图数据、空间数据、文本、XML、JSON、AP、TP等各种类型甚至包括区块链相关数据，无论是数据分析或数据交易，都能实时性解决。
