数据库作为一种数据管理的技术，起源于上世纪60年代，战争中对于情报管理的需要，而出现。但是促使数据库系统，在短短10年间快速发展，取得突破性进展的，却是航天事业。
上面这张图，是土星五号的整体结构示意图。
来自百科中关于土星五号的介绍:“土星5号仍是人类历史上使用过的自重最大的运载火箭，高达110.6米，起飞重量3038.5吨；总推力达3408吨，月球轨道运载能力45吨，近地轨道运载能力118吨。它曾9次将宇航员送上月球。”
土星五号作为一个超级工程，有约200多万个零部件，而为了精确追踪每一颗零件，从生产制造到安装成型的整个过程，复杂程度之高，以至于NASA需要管理一个数据量庞大的巨型清单，来确保项目的正常运作，如期完成。
为此，IBM、北美航空、卡特彼勒联合，为 NASA 开发了一套数据管理系统 IMS。于是，人类一不留神，创造出了当今信息化技术中最重要的一部分——“数据库系统”。正是依靠这项技术的助力，才最终将“登月”这项人类壮举从图纸中，变成了现实。
在20世纪70年代，人类不仅进入了星际时代，同时也进入了名为数据化的时代。
之后的50年里，随着互联网的兴起，在互联网的加持下，全球各国的企业都建设了大量的信息化系统，每天都会将真实的世界转化为数据，永远的保存在数据库中，这些日积月累下的巨量数据，就像是过去世界的影子，让企业逐渐意识到，自己的业务系统每天生产的数据，变成了一座取之不尽的金矿。
但是如何充分利用大数据这座金矿，使之成为黄金？随着这个问题的出现，理所当然的，就会涉及如何获得数据、如何加工数据、如何做数据分析等等问题。我们掰开揉碎的来讲，首先谈谈如何获得数据?
当前市面上种类繁多的数据库，关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等等，着实令人眼花缭乱。甚至企业内部，不同部门的数据库类型都是不一样的，这就很容易造成数据互通存在某种壁垒。
想要随时高效的获取数据，第一关便是对于这些数据源的对接和数据获取能力的考验。需要关注对各种不同数据源的实际对接能力，能在很短的时间内和各种各样的数据源进行连接，并且可以随时获取其中的数据。
第二关，拿到了数据，但是拿到的数据中存在比如，数据缺失或者用0、1、2、3这种字符，代替了实际意义“异常的”、 “不干净”的数据；或者例如拿了订单数据，但是却没有关于哪个客户下的订单，这种“缺少相关数据字段”的问题，那就需要对数据进行“清洗”和“补充”。但是一般这些操作都是由技术人员通过sql或者ETL工具完成的，怎么让不懂这些技术的同事也能够进行这部分工作呢？利用可视化技术，通过UI封装复杂的代码环节，最大程度的减少不懂技术所带来的负担。这同样也可以间接的减少IT部门在开发报表方面工作。
第三关，数据准备好了，如何做数据分析呢？最普遍的数据分析方法，就是对比，较上年利润率提升了多少，具体的利润结构如何，利润结构中的某一部分增加了还是减少了等等。
一般情况下，我们会拉张报表，看看结果如何。可是受制于制作报表的工具，很难做到深度纵观全局的联动分析效果。比如，我想看企业整体收入结构，和其中主营业务相关的数据，仅仅是这个场景下，我们就需要看至少两张不同的报表，甚至还要去不同系统中去翻找。
但若做了数据下钻这种功能后，就可以直接从整体收入结构中层层下钻，下钻到不同业务分类中。再配合数据可视化，可以最大化的提升数据的利用效率和利用率。
例如下方的两张图，从全国下钻到华中大区，看到每个省份的具体数据，当然，如果数据粒度足够，仍可以继续下钻。
第四关，做了基本的数据分析后，企业常规的数据分析需求已被解决，可以随时随地查看到企业常规的一些报表和报告。而某些特殊的数据分析需求，比如需要利用海量的数据作为深度分析的基础，训练某种可以用于预测的深度分析模型。在实现过程中，我们发现，深度学习所使用的数据，就是来源于企业自己的业务系统，同样需要做数据准备的工作，在模型计算完成后，预测结果同样需要和实际结果进行对比。那么在同一个数据分析系统中做深度分析，显然是可行的，也是必要的。
所以能够在一套系统中同时满足自服务数据准备、探索式分析、深度分析和企业级管控的工具——BI（商业智能），便应运而生。而YonghongBI正是为了解决如何提取大数据的价值这个核心问题，而推出的一站式的大数据分析平台。
那么什么是YonghongBI一站式大数据分析平台？
永洪科技是这么定义的：
它必须能够提供了一个完整的用户体验——把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台下，进行统一管控；
它支持全部云端OS，支持公有云、私有云和混合云等多种架构；
它能够让用户轻松、快速地得到动态报表和可视化展现；
它不仅能被IT人员掌握，也能让业务人员轻松操作。
目前，永洪科技一站式大数据分析平台（注：以下行业案例中缩写为Yonghong Z-Suite）核心功能包括：自服务数据准备、探索式分析、深度分析和企业级管控，提供三款核心产品：敏捷BI、深度分析和MPP数据集市。
产品特点包括：简单交付、轻松上手、移动跨屏、大数据处理能力。
当前，有哪些人在使用一站式大数据分析平台？
从用户分类情况来看，主要有四类用户群：
第一类用户是报表的开发者，需求是快速开发；
第二类是高级用户，大部分是数据分析专员或者业务专家。需求是深入洞察分析；
第三类是普通用户，部分是经理，团队管理人员，需求是轻松上手及真正接触数据；
第四类用户是高层管理人员，需要报表一目了然，便于操作，需求是随时随地查看数据，提供决策支持。
很多人有疑问，一站式大数据分析平台的深度用户是不是只有大数据量的企业？其实不然。永洪科技在实际项目中发现，一站式大数据分析平台一方面适用于政府、金融、电信、互联网公司、医疗、零售快消、大型制造业/传统企业等这类数据量比较大的客户，也同样能够更好地适配于数据量比较小的中小企业，大型企业中有独立信息系统的业务部门。
所以，一站式大数据分析平台的深度用户没有数据量大小之分，它本身的天然特性决定了其具有更强的适用性，能够适用于各行业、各种类型的客户群体。