内置自动化机器学习、深度学习和自然语言处理功能，结合可视化工具和模型部署功能，帮助快速构建、部署、管理和优化模型。利用分布式计算，加速模型训练过程，实现数据驱动决策、预测分析、智能推荐等应用，提升业务价值、竞争力和创新能力。

基于Unity Catalog实现全面的数据治理，包括统一元数据和血缘管理、细粒度访问控制、数据目录和分类、审计日志等。确保数据的安全性及合规性，支持高效的数据协作和分析。

定制化构建和开发数据平台，提供统一的数据管理和服务支持，为企业各业务部门提供高效、准确的数据共享和应用能力，提升业务决策的准确性和效率。如数据服务平台（DSP）、数据治理平台（DGP）、营销资源管理（MRM）等。

湖仓一体（Lakehouse）架构结合了数据湖的存储灵活性和数据仓库的高效查询性能的优势。数据湖极低的存储成本、自动扩缩容和流批统一数据计算，能够处理各种类型、规模及时效性要求的数据。

模版化的规则定义，快速生成数据质量六大维度的全面概要，轻松实现自动化数据质量检查和监控，确保企业数据的准确性，为业务决策提供真实、可靠的数据基础。

与Azure DevOps结合实现数据工程标准化、自动化，提供了一个端到端的解决方案。包括版本控制，CI/CD管道自动构建、测试、部署Databricks作业。促进团队高效协作，减少错误，快速交付数据工程任务，同步提升生产数量和质量。