数据诊断和清理
国内金融机构在建设数据仓库、数据集市和数据中心时，普遍没有对原始数据开展全面彻底的诊断和清理工作：
“脏、乱、差、错”现象广泛存在于数据的入、存、出等过程，没有得到清理和更正；
没有形成数据产生、传输和存储的标准。
综合解决方案的数据诊断和清理功能将对每一个数据源、数据表、数据变量（字段）和记录进行全面深入的诊断和清理：
更正各种数据错误，产生干净的数据；
统一数据产生和存储的标准；
形成定义准确、内容详细的数据字典，便于分析和使用；
为开展核心系统和其它系统的提升工作提供科学依据。
数据集成系统功能建设
目前，国内金融机构原始数据：
基本上是“以产品为中心”产生的；
没有形成数据整合的统一标准；
散落在核心系统和其它各种系统中，事实上形成“数据和信息孤岛”；
在不改变现有系统结构的基础上，综合解决方案的数据集成系统功能将各种历史数据整合成“以客户为中心”的统一视图。
数据集成系统功能具备下述特点：
技术上可行，并尽可能优化，节省资源，提高效率；
便于开展数据分析工作；
便于科学决策应用。
数据分析和预测模型建设
历史数据中存在着很多有关客户、产品、渠道、区域的特点和规律，数据分析是发现这些规律有效的方式；
综合解决方案的数据分析和预测模型建设功能是核心的部分，是国际先进金融机构多年探索和实践积累的宝贵经验结晶，也得到了国内金融实践的有效验证；
通过对历史数据（尤其是交易明细数据）开展全面深入的分析工作，找出针对各个业务主题的特点和规律。事实证明，很难通过常规方式发现这些特点和规律；
对于某些具有应用意义的重要规律，通过定量分析技术发展成预测模型，形成智能化的提前预警能力。