隨著業務數據量不斷增長的同時，數據結構也變得越來越靈活多樣，數據不再局限于規整的結構化數據，半結構化、非結構化數據在數據域處理中的占比逐年上升，因此對不同模態的數據進行智能化數據處理的需求越來越迫切。
中國信通院在《數據庫發展研究報告（2021 年）》中指出，在后關系型數據庫階段，數據結構越來越靈活多樣、業務類型越來越復雜多變，為應對此類現狀，越來越多的用戶選擇通過多模型數據庫實現“一庫多用“，將各種類型的數據進行集中存儲、查詢和處理，滿足對結構化、半結構化和非結構化數據的統一管理需求。
ArgoDB支持關系型書存儲，寬表存儲、搜索引擎、事件存儲、圖存儲、鍵值存儲、時序數據存儲等全場景10種數據模型，滿足多種數據模型處理場景和復雜業務需求。ArgoDB多模支持大對象存儲，結構化和非結構化數據統一存儲，有效降低成本。
在架構上，ArgoDB基于存算解耦，實現了多模數據庫的“四個統一”：
統一的SQL編譯引擎，支持SQL 99/2003 標準語法，兼容TD，Oracle，DB2等多種方言，對不同模式的數據提供統一接口，將多個操作訪問入口變為一個入口，將多種數據庫語言變為一種語言，降低開發和遷移成本，簡化用戶操作。
統一的計算引擎，將多套計算引擎變為一套引擎，將多份計算資源變為一份資源，提供高性能的分析計算和執行效率，滿足跨模型數據復雜關聯分析場景。
統一的存儲管理系統，同時支持分析型行列混合存儲、支持具有搜索功能的文本存儲等多模異構存儲，并保證數據的強一致性，數據只需一次入庫，即可通過異構存儲的訪問能力支撐多樣化復雜分析場景，降低運維成本，將分散存儲管理變為統一存儲管理，極大簡化系統架構，減少開發運維成本。
統一的星環云原生操作系統，支持 ARM+X86的混合架構，用戶可以利舊硬件，大幅降低成本。
統一的元數據管理+統一的事務管理+完備的多模優化器支撐了對不同模態數據的統一讀取調度，高效便捷地實現多模態融合分析。
以國內某三甲醫院為例，經過十多年的信息化建設，該醫院已經初步建立了HIS（醫院信息系統）、LIS（實驗室信息管理系統）、PACS（影像歸檔和通信系統）、電子病歷等多套信息系統，并積累了大量的臨床數據。除了結構化、半結構化數據，還有海量、高價值的醫療影像等非結構化數據。為了存儲、查詢和處理這些不同類型的數據，這些系統獨立建設、缺乏集成、元數據不統一和標準不統一，給數據的查詢和處理帶來重重困難。為了解決這些問題，加速醫院業務數字化發展，醫院基于多模型數據庫ArgoDB建設了臨床數據中心底層大數據平臺，將醫院中各種類型的數據（例如電子病歷、醫療影像、檢驗報告、生物樣本和文獻等）集中在ArgoDB中存儲、查詢和處理，并能夠滿足跨不同數據模型的復雜分析需求，從而充分發掘醫療數據的寶貴價值，最終提高醫療質量、降低醫療成本。
隨著數據與業務的并行發展，對數據的融合分析處理逐漸成為數據庫技術發展趨勢。當數據倉庫與數據湖數據集市協同處理時，帶來的是數據孤島的打破，以及數據計算邊界的拓寬。
基于ArgoDB打造的湖倉集一體架構，能夠實現在同一平臺中，避免數據移動，將原始的、加工清洗的、模型化的數據，共同存儲于一體化的“湖倉集”中，既能面向業務實現高并發、精準化、高性能的歷史數據、實時數據的查詢服務，又能承載分析報表、批處理、數據挖掘等分析型數據集市業務，真正意義上為用戶提供湖倉集一體的場景解決方案。
通過ArgoDB打造的湖倉集一體方案，用戶可以基于統一訪問接口，將多種數據庫語言變為一種語言，最大程度上降低數據湖、數據倉庫、數據集市業務過程中業務接口的調整，降低用戶開發成本和使用門檻，提高數據處理效率。統一計算引擎將多份計算資源變為一份資源，降低集群復雜度和運維難度。統一存儲管理，將分散存儲管理變為統一存儲管理，對使用者屏蔽不同數據源的數據存儲，降低業務數據管理難度。
通過ArgoDB一體化多模數據庫架構實現全數據，全場景，全融合，最大限度降低企業TCO，打造面向數據模態融合擴展的湖倉集一體化平臺。
此外，基于ArgoDB打造的湖倉集一體方案可以無縫銜接AI技術，幫助業務挖掘更多數據價值。
