操作型数据湖
操作型数据湖（ODL）是操作型数据存储（ODS）的新型替代品。ODL允许从更昂贵的OLTP和数据仓库系统支撑实时报表和分析，以及为ETL过程执行聚合和转换操作。
与使用纵向扩展技术的传统ODS相比，ODL通过横向扩展技术提供20倍的性价比优势。它还可以处理半结构化和非结构化数据，作为更大的基于Hadoop的数据湖的一部分。
ETL加速
ETL处理是大多数IT部门的隐性负担，对于大数据而言，ETL流程已成为依赖数据的应用和分析师的瓶颈。通过使用LongDB RDBMS替换像Oracle RDBMS一样不堪重负的操作型数据库，公司可以将ETL延迟从几天和几小时缩短到分钟级和秒级。LongDB RDBMS整合了全世界最优秀的技术——RDBMS的事务完整性和成熟的Hadoop横向扩展和Spark的内存计算性能。因此LongDB提供了一种更轻松的方法来加强ETL处理能力。
替换旧有数据仓库
企业级数据仓库市场巨大，曾被类似Teradata、Oracle、IBM等巨头垄断，这些公司通常使用自有的分析型数据库系统承担数据仓库建设工作。随着数据仓库客户业务的发展，企业数据仓库系统开始面临数据量膨胀速度快，数据分析类型更复杂、企业对数据响应速度高的压力。这迫使分析型数据库系统要具备更强的存储和计算能力，才能满足企业客户数据分析需求的演进，但是扩展数据库硬件的成本和运维费用也比较高昂，加之开源社区活跃，不满足需求的分析型数据系统开始逐渐被市场淘汰。而在这样的背景下，LongDB作为Hadoop上的新型数据库替换旧有数据仓库系统成为了最佳的选择。
物联网应用
现有的工业物联网大数据处理平台很多是基于开源的技术"DIY"而来，往往为了一个功能而引入一个组件，这就容易造成平台经常只关注功能而忽略“质量与约束”，在复杂之上堆积复杂，致使客户商业成本、技术成本以及运维成本高昂。
LongDB数据平台除了有自己独到的创新与灵魂，还能将自己扎根于用户，替客户解决实际的生产问题，同时可以降低客户的商业成本、技术成本以及运维成本，并且保证不会给客户带来新的问题。
LongDB使用创新性的架构，既支持批处理与支持实时处理，能够应对数据多样性，具有容错功能，能实现复杂性分离，既能处理流式数据也能处理历史数据。
