OLAP 数仓分析
**需求场景：**OLAP数仓分析场景，主要面向政府企业，在数据统一汇聚的基础上，希望深度挖掘数据价值，通过建设数仓，以数据可视化和数据应用的方式赋能业务，TCHouse提供数仓开发处理、分层建模，搭配海量数据查询引擎，提升海量数据查询性能，满足实时/在线数据分析的需要 。
产品优势：【极致性能】全并行分布式架构，节点间、节点内、算子间全并行处理，高效向量化执行引擎，延迟物化技术，万亿级关联查询秒级返回；【行列混合存储】支持高效行列混合计算，列存引擎支持多种压缩算法压缩级别，提供自适应压缩能力和高压缩比。【安全高可用】支持三权分立、数据透明加密、数据脱敏，强制访问控制及全方位审计能力；支持多级容灾高可用；【自动化运维】自动化管控平台对集群、节点、资源、租户等信息进行全方位管控。
多模态大数据平台
**需求场景：**随着企业数据平台的发展，需要在云环境下构建高效数据存储和计算分析能力，用于： 支持数据分析人员进行海量数据的探索性分析； 为数据科学家存储和管理训练数据集，训练和部署机器学习模型； 通过数据管道为企业提供实时分析和决策支持； 为业务智能平台提供数据存储计算能力保障； 方便不同业务部门之间的数据共享和协作。
产品优势：【多模数据管理】采用Lakehouse架构统一接入和管理多模态数据，并内置向量库高效存储向量数据。【智能分析】基于函数实现对大模型能力的封装，可基于SQL实现对结构化和非结构化数据的融合分析；同时针对业务模型和业务知识库进行自动智能优化，通过优化后的模型可实现智能问数。【智能运维】整合大数据运维知识库与系统运行指标，实现部分故障的自动化恢复、事前预警以及事后根因分析，有效降低运维成本，提高平台的整体可靠性和维护效率。
云原生数据湖
**需求场景：**随着企业数据平台的发展，需要基于海量数据构建高效存储和计算分析能力，用于支持数据分析人员进行探索性分析；为数据科学家存储和管理训练数据集，以及训练和部署机器学习模型；为企业提供实时分析和决策支持；为业务智能平台提供数据存储计算能力保障；方便不同业务部门之间的数据共享和协作。
产品优势：【创新架构】采用对象存储、Iceberg、Luoshu 等组件搭建高性能数据湖架构；【极致性能】从数据入湖、存储、计算、探索分析等维度大幅提升数据接入和计算的实时性、湖内外流转的性能和稳定性； 【降本增效】 资源弹性综合利用率提升30%+；存储成本降低20%+。
湖仓一体
**需求场景：**随着企业AI场景发展，存在大量创新性数据分析和应用需求，但传统数仓式建设的层级结构复杂、修改困难，而企业缺乏高效的自助开发能力，导致无法快速响应需求。 企业在不同发展周期会产生独立的数据仓、数据湖以满足需求，同时也带来了数据的冗余和混乱，缺乏统一的湖仓平台能力对孤岛数据进行联动管理和应用。
产品优势：【开放敏捷】采用开放标准分层解耦设计，架构敏捷灵活，易扩展；【弹性伸缩】云原生架构设计，极致弹性；【混合负载】实时离线一体化，计算隔离无干扰，减少数据移动；【集约成本】存算按需伸缩，智能调优，易用性高，维护成本低；【融合架构】统一数据存储和元数据管理，严格事务一致性，以融合架构支持湖仓平台建设。
信息检索分析
**需求场景：**企业在数据应用过程中，往往存在大量日志分析、信息检索、商业智能构建的业务场景，这些业务往往面临数据存储分散、种类繁多、规模庞大问题，以致应用困难；需要一款检索引擎来提供精确查询、全文查询、向量检索的能力。
产品优势：【高效可靠】总体效果：写入性能提升10%-50%+，查询性能提升 10%-50%+，GC 下降接近一倍，存储成本降低30%-80%；【运维管控】提供易运维的、可观测的、多维管理的ES集群管控能力；【开箱即用】提供了开箱即用的可视化分析工具及强大的聚合分析能力，方便用户实现海量数据的实时检索分析和结果呈现。
数据迁移
**需求场景：**在市场导向的大趋势下，大量金融行业、国有企事业单位需要将原有存量的CDH大数据平台迁移到国产XC大数据平台，但存量数据平台存在大量数据生产应用，不允许出现大面积停服带来的风险；需要一套高效、安全、渐进、自动化、可回溯的迁移方案和有经验的专业团队，保障平台迁移升级动作不会中断/影响业务应用。
产品优势：【平滑适配】TBDS开源兼容自主创新，能无缝对接CDH开源hadoop生态；【端到端产品】提供了一套CDH平滑迁移标准产品服务，包括组件迁移、数据迁移、工作流业务迁移方案；【高效可靠】同时考虑了迁移效率、准确性、容错性、自动化能力，迁移效率提升80%，全链路数据校验，准确性达99%。