数字资产管理系统（开发tell￥138.28812723）与源中瑞数字资产交易所搭建、BI大数据分析系统开发的深度集成，可以简化您的组织内部与外部数字机构策划、制作和分发的数字资产。通过数字资产管理系统，数字资产可以很容易地被找到、分享、评论、修改和发布。数字资产管理系统采用全局可访问的存储库，基于权限共享，访问数字媒体资产。它采用基于网络的共享工作空间和基于工作流的理念分享和提供营销材料、视频和图像库，并提供7X24小时自助服务。
在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。
(1)迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。
(2)容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。
(3)参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。
这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。