DataFlux是上海驻云自研发的一套大数据统一分析平台，可以通过对任何来源、类型、规模的实时数据进行监控、分析和处理，释放数据价值。
DataFlux本身具有强大的数据查询、数据搜集、图表、监控能力。用户仅通过简单的操作，即可实现在各种维度上对时许数据进行查询、展示为图表。此外，借助图表分析模式，用户可以非常直观地在图表上进行数值变换、预测，展示变换或预测后的数据走向。
然而，DataFlux能做的并不仅仅是这些能够在帮助文档中找到的既定功能，依靠DataFlux附带的函数平台，用户可以根据自身所处行业、特定需求，进一步发掘、扩展DataFlux的无限可能性。
DataFlux函数平台是一个与DataFlux Studio底层整合的通用函数平台，有点类似Server Less平台。编写函数所用的语言为低门槛，且在数据处理领域具有绝对生态优势的Python语言。用户只需将满足特定要求的代码上传至DataFlux函数平台，即可由平台管理、运行这些用户代码。如：
- 生成API接口，允许外部调用者使用标准HTTP请求方式调用函数。
- 使用DataFlux函数平台自带的定时执行功能，定时自动调用函数。
同时，由于函数平台本身与DataFlux Studio底层整合，在用户代码中可以非常方便得访问DataFlux的时序数据库、内建消息中心等，开发成本相对于从零开始开发一套系统要低非常多。
事实上，DataFlux目前本身就已经内置了一些函数。比如在图表分析模式中，常用函数中的各种预测函数和转换函数，本身就是由DataFlux函数平台提供的函数实现。
此外，DataFlux触发器中检测功能，实际本质上也是由DataFlux函数平台提供的函数配合自动执行函数配置来实现的。并且，这些内置的函数在DataFlux Studio中也并不是以固定的硬编码形式实现的。也就是说，用户如果根据自身特定需求去编写了额外的预测、转换、检测函数，这些函数并不会仅仅孤立地存在于DataFlux函数平台，而是可以正常被DataFlux Studio获取并应用到图表、触发器中。
比如，存在淡季和旺季的行业，在监控人流量、销量等数据时，会受到额外的时间季节因素影响，通用的单纯数值预测并不能满足行业需求。而这类行业中本身就存在针对性的那么，通过在DataFlux函数平台额外编写更有业务针对性的预测函数。
再比如，一些专业领域的检测、诊断处理，由于并不仅仅是针对某个或某几个特定数值的大小比较就能得出结论，需要多方位多因素之间进行比较复杂的运算才能够得出最终结论。那么用户只需要根据其自身行业特点，编写对应的检测函数即可实现特定行业的检测功能，而无需单独部署单独的服务器、数据库，无需额外招募运维管理人员维护这些设备和应用。
此外，得益于Python自身的低门槛上手，以及在数据处理方面的生态优势，从关注销售额的销售人员，关注IT设备状态的运维人员，需要各种业务数据帮助作出决策的管理层，几乎任何人都能够根据自身需要编写所需的函数。正是由于这种可高度自定义化的设计，使得DataFlux本身并不仅仅是一套狭义的软件，更是一个高可定制化的监控平台。
