通过交互式可视化数据分析能力，降低大数据开发门槛，让用户快速上手大数据开发。

使用熟悉的语言（如 Python 和 SQL）以交互方式轻松浏览、直观呈现、分析和转换数据，同时集成常用机器学习和深度学习的算法，降低算法使用的门槛，使用SQL语句（MLSQL）就可以做模型训练，应用和评估，提高用户数据分析和可视化的能力。

实时处理线上数据并应用，辅助线上问题快速定位和实时业务决策。

用户只需要会使用SQL即可实现实时数据处理，通过SQL配置实时计算、存储，通过拖拽式工作流，提供秒级，分钟级，甚至毫秒级的实时数据处理能力，辅助业务构建实时数据应用。

将人工智能应用于运维领域，基于游戏的海量运维数据（日志、监控等）将人工总结运维规律的过程变为自动学习，通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维不能解决的问题。

提供低门槛的AIOps平台服务，通过场景化，Notebook和拖拽式多种建模方式，提供从样本管理，模型训练，模型评估到发布的完整ML Pipeline，业务可以快速构建适合自身业务的算法模型，并直接作用到业务运维场景中，辅助运维决策，实现被动监控运维向主动智能运维管理转型，提高自动化运维管理效率。