可视化分析是一项对复杂数据进行分析的技术；其应用原理是使用自动化分析技术，来发掘不同数据源的关联价值；进而使用可视化技术，直观地展示关联数据的动态变化趋势。

数据挖掘算法，指的是依据数据特点进行数据分析，随后有针对性地创建数据挖掘模型的一组试探法和算法类别。应用数据挖掘算法，能够发掘巨量数据中的潜在价值。常见算法包含决策树算法，k-均值聚类等。

预测性分析是一种通过分析当前历史数据，来预判未来事件走向的分析技术。其工作原理是先根据一组输入变量建模，再训练模型预测未来数据。常见类别涵盖回归技术、ML 技术、决策树等。

语义引擎由 ML 提供支持可以极其快速有效地处理大量数据；用户可以通过语义引擎在无限大的数据集里快速找到高质量信息；语义引擎已经远超传统分析工具，在一定意义上来说，它可以根据用户的意图来快速高效处理大量数据。而且对于需要定期进行海量信息挖掘的用户来说，语义引擎效能显著。

数据质量管理，是一种对数据从计划、集成、维护、应用等全生命周期管理的过程，并在整个周期中通过一系列管理活动来提升数据质量。一般而言，数据质量管理可分为人工比对、程序比对、统计分析3个层次。

数据仓库，又称企业数据仓库，信息的中央存储库，是为企业所有级别的决策提供数据支持的战略集合，也是商业智能的核心组件，主要用于汇总报告和数据分析的系统性技术。通过集成不同时段的具体数据，数据仓库可以为整个企业输出员工分析报告。