伴随着永洪科技BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。
数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取，并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的，慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难，为此，诞生了对统一企业数据平台的需求，来实现企业级之间的数据交互。
永洪科技敏捷bi数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。
如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。bi商业智能系统应用主要是结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。
大数据应用的数据来源应该包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，包括用户点击的习惯/特点，发表的评论，评论的特点，网民之间的关系等，这些都构成了大数据来源。
在电信行业，计费系统实际上是对各种数据进行整合后的结果，是一个缩小的数据。借助大数据应用，运营商可以原始大数据进行分析，例如分析传感器数据是否有异常，从而判断设备异常等，这些都是一些用传统BI工具无法实现的分析，其结果往往会出乎意料，帮助运营商提高服务水平以及用户的满意度。
在互联网行业，通过分析手机上网轨迹，永洪科技可以分析了解客户群，了解用户的偏好，此外，获取地理位置的信息，也具有特定价值。从这些行业大数据应用分析来看，一个是视频影像处理，一个是日志分析，另外一个是处理特定文件格式的分析处理，彼此之间显然没有任何通用性的特点，其共同点就是利用了廉价的大数据处理平台。