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专业代码管理

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

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项目高效协同

对于“大数据”（Big 与代码深度关联 所有代码改动都可与需求/任务/Bug 紧密关联，研发过程清晰可回溯 灵活层级结构 企业内多项目管理，多级父子任务、关联任务，支持紧前紧后任务关系 可视化进度管理 强大的多维看板、甘特图、燃尽图等可视化工具，直观了解研发进展与分布

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研发效能改进

对于“大数据”（Big 多维成效统计 全流程数据沉淀，多维度统计指标，帮助团队度量研发效能、判断改进方向，了解成员贡献，从而持续提效 企业内源治理 支持企业内部开源场景，将开源的实践应用于企业内部，帮助建设工程师文化，提升内部代码复用 企业知识沉淀

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全面安全防护

完备安全策略 可限制仓库强推，控制访问协议及 IP 白名单，关键行为二次验证、即时安全告警，防患于未然 完整操作日志 对企业资源的一切操作留痕，方便追溯和定位问题 仓库自动快照 自动数据备份策略，无惧数据丢失及人为损坏

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