1.信息化系统技术底层问题
（1）构建缺乏整体设计，各个系统之间没有打通，信息孤岛化严重，存在信息不完全、不准确、不及时等问题。
（2）现有数仓性能达到极限，超负荷运转，限制了技术能力的提升，进而制约了整体数字化转型。
2.数据管理问题
（1）缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。
（2）缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。
3.数据运营效率低
（1）数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。
（2）数据运营成本高，数据未服务化，导致数据拷贝多、数据口径不一致，同时数据重复开发，造成资源浪费。
主要面向航空航天领域中小型企业用户，为企业用户提供以下支撑：
（1）多源异构数据融合：数据统一汇入数据资源池，实现线上线下数据融合，提供强大的数据填报能力。
（2）业务指标体系构建：各业务领域管理指标体系构建，形成财务、人力、市场、生产、供应、运营等业务指标汇总并通过图表进行可视化展示。
（3）辅助决策：帮助企业全面洞察企业经营状况，多维度分析企业数据，基于洞察和精准预测，帮助企业实现数据驱动决策、智能化运营管理。
睿企（管家版）
睿企（管家版）聚焦数据服务，深度融合企业内部数据与外部数据，依靠强大的数据引擎进行数据的深度处理与关联分析，为企业提供健康运营看板、健康运营洞察、健康运营分析、企业数据填报、企业舆情五大核心业务能力，实现体系化指标预警、全链路指标分析、智能化全局搜索、实时性企业舆情、统一化数据填报，为企业数字化转型赋能。
企业驾驶舱
基于数据挖掘和数据分析，为企业提供洞察和预测，支持决策和市场营销活动。数据仓库连接各部门业务信息系统，将各部门数据库统一储存到数据仓库，并通过ETL和数据模型清洗、处理数据，进行分类分级管理。以全面视角展现企业整体的发展状况，打破数据孤岛，助力企业数字化转型。
企业经营分析系统
具备数据采集管理、数据存储集成、系统配置与数据源整合、数据可视化展示、全要素业务地图等能力，帮助企业实现数据驱动决策、智能化运营管理、资源利用优化，敏捷捕捉市场变化趋势，数字化转型快速落地。
（1）从安全、运行、服务、效益等角度，实时传输和处理数据，实现信息数字化、过程可视化、结果可量化、决策智能化。
（2）通过大数据技术对海量数据进行分析，强化企业数据挖掘、数据分析、数据运营，辅助企业实现精准决策和风险控制。
（1）充分运用大数据、智能服务等技术，对生产、市场、服务等关键环节进行数字化重塑。
（2）通过大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。
（3）基于大数据分析和市场洞察，帮助企业了解市场需求和趋势，优化产品和服务。
