依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。

API开发功能提供零代码配置式开发方式，使非编程人员也能参与API的开发工作，通过直观的界面进行API的设计，包括URL格式、输入参数、输出参数、转换规则等信息，无需深入了解编程语言和技术细节。

依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。

各行业积累了大量的结构化和非结构化数据，如何高效地处理和分析这些数据，进而从中挖掘有价值的信息，是当前面临的重大挑战。建立一个高效、可靠的大数据开发平台，能够为数据分析和应用提供强有力的支撑，是大数据时代的必然选择。面向具体的数据标签、数据指标、可视化报表等应用场景，提供简单易用的数据开发、处理和分析功能，有助于更好的释放数据价值。

数据质量规则是一组定义和规范，用于指导数据的收集、处理和存储的过程。它要求参与者遵守一定的标准来确保数据的有效性、准确性、完整性和一致性。

数据共享交换平台已逐渐成为推动跨部门、跨组织、跨系统间数据互通与整合的重要工具。一个完善的数据共享交换平台管理体系对于确保平台的高效运行、数据的安全可靠以及资源的充分利用具有重要意义。数据共享交换平台的管理体系包括平台架构、数据安全、资源共享、目录管理、权限控制、监控日志、运维支持以及法规遵从等方面。

API接口管理能力包括API开发、测试、发布、维护、运行到下线的完整周期，以及API安全管理、监控预警、统计分析等综合管理能力。

API平台是以对API进行全生命周期管理为核心，提供全面、精简的API统一管理服务，涵盖无代码API开发、API测试、API编排、外部API接入、内部API共享、版本管理、协议转换、鉴权授权、流量控制、数据加密、黑白名单、集群部署和监控预警等。广泛适用于系统集成、能力整合、连接伙伴和能力变成的应用场景。

依据国家标准、行业标准、地方标准、团体标准，建立事前、事中、事后的数据质量监测和全面评价指标，建立数据质量考核评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关算法，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理体系和运营体系，而第三方数据质量管理服务则侧重于监测源头的数据质量，发现源头问题，并推动源头解决问题。

数据共享交换平台依照安全性、易用性、高可靠性、可扩展性以及整体性原则，助力客户实现数据的互联互通。