1.数据清洗功能
在大数据应用技术中，前端的数据清洗功能远比我们想象的更重要。没有好的清洗自然也不可能有后续的数据建模和数据挖掘。数据清洗功能不仅受技术发展的限制，也和数据类型以及数据量息息相关。
在大数据分析平台必须拥有兼容性强、查询速率快的数据清洗模块。面对海量的待处理数据和非结构化数据的增加，数据清洗功能的工作量和工作强度也必然会增加。正是认识到数据清洗功能的重要性,研发工程师才会不遗余力地加强大数据前端数据清理和数据兼容性的建设。
2.数据分析功能
数据分析能力是大数据平台的建设重心，也是大数据分析工具的存在意义。大数据分析平台的数据分析功能受到多个方面的影响，除了软件设计技术和内建架构，搭载的数据分析模型也相当重要，直接决定了大数据分析平台所能承担的数据分析任务。
3.数据可视化功能
数据可视化是当下最热门的大数据应用技术，数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析平台有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化效果，以满足用户的不同展示需求。