Java架构师
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钢铁业务
长期推动钢铁制造业信息化与工业化深度融合,形成了以“全层次、全流程、全生命周期”为特征的全面服务能力，打造更加智慧高效的管理方案，以解决各个部门之间数据难以流通，信息流转速度过慢，无法为决策者提供较为明确的信息等问题，从而使得整个钢铁行业换发出新的生命力。
大交通业务
以自有软、硬件产品为核心，提供面向轨道交通业务的“产品-工程-服务”整体解决方案，致力于为轨道交通各级管理者提供”全层次、全生命周期”服务。业务涵盖信息化系统规划与建设、线网指挥与大数据分析、在线监测系统、线路综合监控系统、运营与维保管理系统、资产管理系统、行车后备监控系统、通信系统、环控节能、交通枢纽综合管理系统等。
金融业务
支持在银行、交易中心、证券公司、基金公司、保险公司及财务公司等金融机构和单位实施大中型信息化项目，具备提供金融企业信息化解决方案、软件产品及互联网金融平台搭建及后续服务等能力，可为金融企业提供软件产品及运营服务、开发及测试服务、机房托管服务、云计算、大数据分析及运营服务、各类“互联网+”平台延伸金融服务。
陆泰宗旨
应用技术
底层基础支撑+基础技术
云计算技术深入人心，是信息技术领域目前流行的几个概念之一。考虑到云计算技术涉及的技术方向比较多，大多数云计算技术提供商都不能够把握客户的真实需要，为客户提供量身定制的云计算服务，甚至不能发掘出用户的真实需要。
北京陆泰数据服务的每一个客户在经过一段时间的了解后，都能够深入理解云计算技术对自身的特定意义。简单地讲，云计算技术的根本目的在于提高硬件的使用效率；目前有些厂家设备重复购置，大量浪费；有些厂家经费有限，不能购置足够的硬件设备。针对这些问题，云计算技术都能迎刃而解。
云计算技术的核心技术是虚拟化技术，北京陆泰数据在这个方向有深厚的技术积累。虚拟化技术的分类方式有很多种，主流的分类方法是分成三类，计算虚拟化，网络虚拟化以及存储虚拟化。在这三者之中，在用户层面，感受最多的是，计算虚拟化和存储虚拟化；计算虚拟化和网络虚拟化的主要考核目标是，在多大范围和多大程度内，为客户节省硬件成本；当然，在价廉的基础上，还需要物美，那就是安全性，维护性，拓展性，这三个方面可见链接。
总结一下，云计算技术作为当今的流行技术，对于每一个希望提高自身信息化水平的企业来讲，都是必须的。
如果把云计算技术理解为现代信息系统的硬件基础的话，大数据技术就可以理解为现代信息系统的软件基础。云计算和大数据共同构成了现代信息系统的核心基础设施。
云计算技术和大数据技术互为表里，相辅相成；云计算技术使得大数据技术有了应用的可能，大数据技术使得云计算技术有了发挥的空间。北京陆泰数据希望所有的企业都能够享受到大数据技术所带来的的便利。说道这里，大数据技术的便利是什么呢？通俗的讲，就是，数据能够存得住，能够找得着。反观云计算技术和大数据技术出现以前，数据的存储和维护是相当困难的；而今这一切都在发生变化，企业可以用很低的成本，安全的存储大量历史数据，这一变化在信息技术发展史上是有里程碑意义的。
下一个问题，企业能够大量存储数据，意义是什么？简单讲，海量的数据是人工智能技术的基础。对于企业而言，海量数据不单单代表对历史数据的查询，对当前数据的分析；更加代表企业拥有了对数据进行整合的能力，从而拥有了对企业的生产经营进行智能化决策的能力。
大数据技术出现之前，很多前导技术已经纷纷涌现，他们为大数据技术的出现打下了基础，到现在，这些前导技术也是大数据技术领域研究的热点。比如分布式计算和存储技术，现代数据库技术等等。
北京陆泰数据致力于让每一家企业都享受到大数据技术所带来的便利，大数据技术并不神秘，每一家企业都能够利用大数据技术建立起自身在行业内部的竞争优势。
北京陆泰数据提供的数采平台，包括数采终端，物理网络连接，服务器几个部分，解决了当今数采技术中的几个关键问题。
第一个，通用性和兼容性的问题。数据采集装置的应用场合千差万别，采集对象五花八门，北京陆泰数据的数采平台能够适应千变万化的实际应用环境；
第二个，采样精度和采样速度的问题，这两个指标是一对矛盾，应用北京陆泰数据的数采平台，精度和速度皆可兼得，实现数据的实时高速高精采集；
第三个，海量数据的采集问题，在实际应用中，我们往往面临着大量被测对象同时出现的情况，这时候，需要能够同时控制大量数采终端在同一时间进行数据采集；北京陆泰数据解决了这个过程中的几个关键子问题，包括数采终端的自组网问题，传输数据的压缩问题及安全问题，服务器的异步接收问题等等，从而很好地实现了海量数据的实时采集。
数据存储作为数据处理的关键一环，考虑到数据存储对于任何信息系统来说，都是头等大事，北京陆泰数据在此倾注了很多精力。存储要解决的几个关键点包括：
第一个，经济性问题，也就是说保证企业用较少的投资获得好的存储服务；
第二个，实时性问题，也就是说，数据在进行查找的时候，能够快速的响应客户的需要；
第三个，数据量问题，也就是说，存储能力要强，要能够完成大数据量的存储；
第四个，安全性问题，包含两个层面，其一是数据由于系统自身原因被破坏后能够恢复，其二是数据能够避免被外界力量盗取或者损坏；
第五个，维护性问题，也就是说，数据要定时整理，定时清理。
北京陆泰数据依托超融合技术，圆满的解决了上述问题，能够实现经济的，快速的，海量的，安全的保存检索数据。
当数据经过了采集过程，进入信息系统之后，就开始数据的分析过程了；数据的分析过程分为两个部分：
第一个部分，根据客户需要进行分析，也就是说，信息系统响应客户请求，被动进行数据分析，输出分析结果；
第二个部分，信息系统主动进行分析，这个过程包括执行例行常规分析任务，比如生成每日报表，每周报表等等，也包括执行与人工智能相关的数据分析任务，保证信息系统的人工智能模型能够持续迭代，不断精进。
数据的分析也是各种平台应用的基础支撑，比如ERP业务和MES业务，这些应用都需要数据分析系统实时地做出响应。在具体应用中，有些是对静态数据进行分析，有些是对流动数据进行分析。北京陆泰数据依托自身在大数据技术上的深入研究，能够顺利地处理各种平台应用对后台数据分析系统的请求。
数据经过各种处理之后，信息系统和客户经过多种交互之后，数据处理的最终结果也出现了，北京陆泰数据的数据展示系统能够将数据以直观的方式，也就是利用数据可视化技术展示给数据的最终用户。
目前来看，3D展示技术大行其道，北京陆泰数据也有很好的3D展示技术，能够将物理世界和数据世界完美地融合在一起，也就是说，能够把各种感官的直观体验和理性的客观分析结合起来，从而挖掘数据背后所代表的真实含义。
3D展示技术对硬件的要求比较高，展示效果和硬件设备的能力息息相关，这是大多数数据可视化服务提供商所面临的共同问题；除此之外，数据展示系统的接入方式要多种多样，也就是说不能再以客户端的形式（C/S架构）出现，而是应该以浏览器的方式（B/S架构）出现，实现多平台多场合的灵活快速接入。
