近年來，大數據處理與分析已經成為全球性問題，引起歐美各國政府和產業界高度重視，美國政府於2012年3月率先發布了《大數據研究與發展計畫》，Google,Amazon、Facebook、IBM、EMC、SAP等國際領先網際網路和仃公司都在相關技術領域和套用進行布局，力圖在大數據產業浪潮中搶得先機。
隨著我國經濟社會信息化和自動化水平不斷提高，在政府管理、公共服務、科學研究、商業套用等許多領域也而臨大數據問題，也需各種有針對性和經濟有效的解決方案，快速提升我國在大數據領域的整體實力和國際競爭力。
RichData大數據平台提出基於網際網路和數據中心、面向服務的大數據分析平台解決方案，以滿足日益增長的用戶需求，為我國開展大數據分析技術的研究和實踐提供借鑑和參考。
產品定位
RichData 從產品定位上，主要為行業大數據提供處理能力，是一個數據分析挖掘平台。因此，RichData的客戶目標定位為具備大數據場景的行業客戶。
RichData產品定位RichData作為一個大數據商業智慧型的基礎平台，以RichData作為支撐，與行業具體的解決方案結合，可以延伸出行業化的數據產品族。
產品架構
1、管理子系統：主要包括集群管控、元數據管理、調度管理、數據服務管理、系統管理五個功能模組。2、ETL子系統：RichETL以元數據驅動的方式提供強大的抽取、轉換和載入(ETL)能力。
RichData產品架構3、計運算元系統：以HDFSFederation和YARN為核心，在YARN集成了各種計算組件，包括HBase、Hive、Tez、Storm、Kafka等。
4、服務配置工具：通過可配置式個性化開發，大大降低了平台實施和使用的技術門檻，對平台的大部分二次開發不再需要專業的開發人員，業務人員就可以實現對數據計算的定義、腳本實現並通過定義規則驅動數據計算。
5、報表和分析工具：包括自定義報表工具和自定義分析工具。
6、數據服務子系統：對外提供各種數據服務，開放多種數據接口，外部系統/用戶可通過服務認證、數據API等方式按許可權訪問相應的數據。
技術架構
通過採用當前業界先進的大數據處理技術和模式，構建與具體業務松耦合的中間性的大數據統計、分析和挖掘平台。
RichData技術架構利用大數據平台，通過資源的線性擴展，可以實現單條信息秒級的線上處理性能、TB級數據離線分散式處理、PB級數據的存儲。
產品特性
配置化的安裝部署
系統可實現跨平台、跨網路、跨區域分散式部署。將大數據平台各組成部分封裝成統一的產品安裝工具，實現界面化的嚮導式安裝。
平台採用嚮導式過程安裝，自動檢測資源，自動化安裝。用戶只需指定機器資源，平台自動進行資源檢測、資源規劃、平台各模組的安裝，真正做到嚮導式安裝，無人值守式安裝。
元數據驅動的平台運行體系
平台採用分散式架構，彈性管控集群資源。平台運行以元數據為基礎，元數據包括數據源元數據，數據倉庫元數據，結果元數據，數據服務元數據，任務元數據，平台信息元數據等。
全域的系統監控與管理
管理模組是大數據平台信息的匯聚點，通過管理子系統獲取的信息可以知道系統的總體運行情況。實時查看平台運行的業務，對業務進行調度，優先權配置，多維度的業務報表。
通過管理平台的信息呈現，用戶可以清晰地知道當前系統運行的變化趨勢，從而把握系統的穩定性及健康狀況，可動態管理集群。
具備集群監控、集群管理（節點管理，異常管理，用戶管理，安全管理等）、元數據管理、調度管理、數據服務管理、系統管理等功能。
開放的數據服務
對外提供各種數據服務，開放多種數據接口，外部系統/用戶可通過服務認證、數據API等方式按許可權訪問相應的數據。採用可視化的圖形，列表等頁面展示方式。
標準化的接口訪問協定，為各類數據服務提供統一入口，提供便利，全面的數據服務。
統一控制，對用戶訪問和數據訪問的統一管控，訪問日誌記錄，保證數據安全。
統一數據快取機制，接口訪問穩定性和速度的提升。可擴展，可定製，滿足未來的數據訪問需求。
完善的安全管理策略
多層面的用戶許可權管理機制，設定嚴格的數據管理機制。內置了用戶操作記錄機制，全面監控用戶對平台的使用情況。
豐富的函式模型庫
對常用的統計函式，數值計算函式，字元函式進行封裝。對常用的數據挖掘模型、算法進行封裝。
外掛程式式的函式模型庫，可動態增加新算法模型。
提供行業分析模型及類似BI的分析和展示工具。
多來源多格式適配的數據採集
以元數據驅動的方式提供強大的抽取、轉換盒載入（ETL）能力。適配多種數據源，支持從檔案、DB、數據流中導入數據。靈活的數據轉換配置和任務配置，提供給了直觀的圖形界面設計器，大大縮短了數據抽取的開發周期，並且容易維護。設計界面友好，提供了工作流設計模式，滿足各種場景的實現。
服務以集群方式部署，支持多任務並發，自動負載均衡，支持大數據量的抽取轉換處理，執行效率高，提供了豐富的異常處理功能，能滿足各種異常處理需求。
可視化的自助分析工具
自定義報表工具，實現了基於XML的定義檔案來可程式性地生成報表的能力。圍繞著報表引擎，開發用戶圖形界面，用戶可以使用嚮導，無需編程，通過工具配置一步接一步完成創建一個報表。
數據展示格式靈活，能更大程度上滿足用戶的數據需求。
多維分析工具，提供豐富的圖形化展現界面和接口。
用java語言開發支持MDX（多維表達式）的查詢語言、分析型XML和olap4j的接口技術規範，實現了從SQL和其他數據源讀取數據，在記憶體緩衝區中生成集合數據。
統一的分散式存儲
以HBase作為數據存儲的統一格式，MapReduce、Hive通過接口使用HBase數據。做到一份存儲，多處使用。
配置式的服務配置工具
通過配置完成計算任務的配置，降低平台實施和使用的技術門檻。通過統一的配置模板實現對數據計算的定義、腳本實現並通過定義規則驅動數據計算。
模組化的平台架構
平台採用分散式架構，彈性管控集群資源。平台各功能組件之間通過數據進行互動，實現松耦合。平台各子系統既是一個獨立的功能模組，又能通過數據的互動構成一個整體。
