大数据时代的自动化
通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工。
形成大数据资产，减少重复建设，提升企业业务效率
全企业的信息地图
通过自动化的多源头元数据采集，自动分析汇总，形成完整的企业数据地图，使用户能够从全局视角审查企业整体数据状况。
数据变更的影响分析
当信息供应链某一个上游数据变更时，可以使用元数据产品找出下游哪些系统可能运行出错或数据发生异常变化，从而进行及时的修正。
数据来源的追溯
使用元数据产品能够，方便内部管理、审计或外部监管的需求追溯业务指标、报表的数据来源和加工过程。
增强数据理解
无论是企业的业务部门还是IT部门，很少能完整的拿出一套企业各项数据的业务含义、口径、技术标准、分布情况等的说明，使用元数据管理可以自动化的获取整个企业的数据业务含义，帮助理解数据。
良好拥有成本
实施成本低，相对于国外相同档次管理软件，实施、维护、运营成本低，无需依赖其他基础平台就可以快速部署； 优化成本低，度量规则、检核方法根据需要随时新增调整，基于检核方法的界面配置功能可满足不同系统、不同用户对展现的个性化要求； 定制成本低，对标准功能通过定制即可完成，快速通过机构、伙伴、客户自身定制开发个性系统与功能。
良好投资回报
通过QualityCube的应用帮助企业提升效率、降低成本、规范管理，从而提升企业数据质量水平。
提升效率：集中统一的数据质量管理平台，基于统一的质量检核和数据质量监控，确保管理和业务相关人员及时获取信息、处理相关工作。避免不同业务系统导致的信息竖井，最大限度减少同一数据的重复检核和处理。
降低成本：数据质量管理统一建设、统一实施，避免各系统各自为政进行数据质量功能模块的重复建设和开发，降低建设成本、提高实施效率、有效降低企业成本。
规范管理：基于统一的数据质量检核体系，检核类别明确、规范可管理流程使得管理规范化。通过数据质量问题处理流程及相关功能实现与管理使问题的发现和处理达到闭环管理、规范化管理提升数据质量。
