一、多源大数据的采集和处理能力
只有实现对大量不同结构的原始数据准确、实时的采集，并实现对不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。
二、数据挖掘算法能力
数据挖掘和算法将集群、分割、孤立的分析，通过内部探讨和挖掘，通过各类工具，能够从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决好数据量和速度的问题，成为大数据智能分析的内核助力。
三、预测分析能力
数据挖掘算法让数据分析能够更好的理解数据，通过建模对数据挖掘结果进行可预测性的判断尤为重要。可以说，预测分析能力是大数据智能分析的本身要义。
四、数据质量管理能力
通过对不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，从而构建合理的不同类型的数据库，是进行大数据智能分析的关键。
五、可视化能力
数据可视化是大数据智能分析最基本的要求，通过可视化可以直观的展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。
六、智能分析技术产品化能力
数据产业发展至今，数据分析技术已不再是护城河。未来数据是竞争要点，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，让智能分析技术尽快实现商业化落地。
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