云計算、大數據和人工智能的融合成為市場追逐的技術熱點。云計算作為底層為上層大數據處理提供支撐，加速應用開發與服務創新；另一方面，應用的豐富激發數據體量增長，人工智能技術落地實現，構成Artificial Intelligence + Big Data + Cloud的大數據行業發展趨勢。
該趨勢下，各個廠商都在尋求更好的ABC技術共建方式，以解決傳統大數據平臺的一些常見問題：
①數據孤島問題
傳統方式建設企業系統時，不同部門或團隊通常會構建獨立的數據庫，導致的問題有：同一份數據存在于多個業務系統內且內容不一致，缺少統一的數據標準、數據管理流程及可靠的管理工具，出現質量問題時往往無法有效追溯并修正。
②煙囪開發問題
“煙囪”式架構是傳統企業系統開發的弊病，不同團隊獨立建設、獨立開發服務和應用，帶來安全、運維、升級、部署等通用功能的重復開發和投入問題，這種開發的低復用率帶來了巨大資源的浪費，免備案空間 香港服務器，難以形成技術合力，也不利于團隊間的研發管控和質量提升。
③技術門檻問題
大數據和AI的應用與運維十分昂貴，無論是對于平臺建設、團隊建設還是業務探索而言都會帶來不小的開銷。將數據服務化、資產化、在線化，免備案主機，以方便客戶、技術開發人員和數據科學家使用，降低技術門檻是當務之急。
以上問題得到廣泛重視，許多企業（特別是跨地域多級別的大規模組織）都希望引入好用有效的數據管理與應用開發一體化平臺，實現高質量數據交換共享服務。
