操作型數據湖
操作型數據湖（ODL）是操作型數據存儲（ODS）的新型替代品。ODL允許從更昂貴的OLTP和數據倉庫系統支撐實時報表和分析，以及為ETL過程執行聚合和轉換操作。
與使用縱向擴展技術的傳統ODS相比，ODL通過橫向擴展技術提供20倍的性價比優勢。它還可以處理半結構化和非結構化數據，作為更大的基于Hadoop的數據湖的一部分。
ETL加速
ETL處理是大多數IT部門的隱性負擔，對于大數據而言，ETL流程已成為依賴數據的應用和分析師的瓶頸。通過使用LongDB RDBMS替換像Oracle RDBMS一樣不堪重負的操作型數據庫，公司可以將ETL延遲從幾天和幾小時縮短到分鐘級和秒級。LongDB RDBMS整合了全世界最優秀的技術——RDBMS的事務完整性和成熟的Hadoop橫向擴展和Spark的內存計算性能。因此LongDB提供了一種更輕松的方法來加強ETL處理能力。
替換舊有數據倉庫
企業級數據倉庫市場巨大，曾被類似Teradata、Oracle、IBM等巨頭壟斷，這些公司通常使用自有的分析型數據庫系統承擔數據倉庫建設工作。隨著數據倉庫客戶業務的發展，企業數據倉庫系統開始面臨數據量膨脹速度快，數據分析類型更復雜、企業對數據響應速度高的壓力。這迫使分析型數據庫系統要具備更強的存儲和計算能力，才能滿足企業客戶數據分析需求的演進，但是擴展數據庫硬件的成本和運維費用也比較高昂，加之開源社區活躍，不滿足需求的分析型數據系統開始逐漸被市場淘汰。而在這樣的背景下，LongDB作為Hadoop上的新型數據庫替換舊有數據倉庫系統成為了最佳的選擇。
物聯網應用
現有的工業物聯網大數據處理平臺很多是基于開源的技術"DIY"而來，往往為了一個功能而引入一個組件，這就容易造成平臺經常只關注功能而忽略“質量與約束”，在復雜之上堆積復雜，致使客戶商業成本、技術成本以及運維成本高昂。
LongDB數據平臺除了有自己獨到的創新與靈魂，還能將自己扎根于用戶，替客戶解決實際的生產問題，同時可以降低客戶的商業成本、技術成本以及運維成本，并且保證不會給客戶帶來新的問題。
LongDB使用創新性的架構，既支持批處理與支持實時處理，能夠應對數據多樣性，具有容錯功能，能實現復雜性分離，既能處理流式數據也能處理歷史數據。
