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大数据工具概述

  • 性能

  • 易用性

  • 兼容性

  • 大数据工具

  • 超高

    PB级数据支持秒级查询,最快分钟级处理; 支持磁盘/SDD/内存不同IO吞吐情况下的性能优化定制方案。

  • 方便

    将数据采集获取,分析,使用三阶段工作细化抽象,各阶段成果可通过API市场进行售卖交易; 分布式系统设计,对故障容忍度高,同时灵活横向扩展,支持大数据量的和多种业务模式。

  • 全面

    支持异构数据源,如流数据、数据库、日志、文件、邮件、视频、图片、文本、机器数据、传感数据等,并兼容Hadoop/Spark的数据格式

大数据工具功能

  • 数据采集

    包括多终端数据采集,流式数据采集,批量数据采集和数据清洗。

  • 分析挖掘

    可构建业务模型,通用模型和挖掘模型,提供机器学习、部署管理、参数优化和部署管理的功能。

  • 数据工厂

    提供数据产品、数据审查、数据API、行业统一数据模型,数据Cube等功能。

  • 分析应用套件

    提供可视化报表工具、可视化高级分析、商业情报分析、人物关系分析、情感正面分析、销售优化分析等套件。

应用场景

  • 数据分析

    通过大数据工具所提供的数据分析与探索挖掘能力,用户可快速对企业在超大规模下的大数据进行可视化的数据分析,在复杂的商业数据中快速分析得出结论,协助商业决策。还可通过大数据工具中的机器学习功能进行更深度挖掘,不断发掘数据中的价值。

  • 数据化运营

    根据不同业务基于数据开发使用和分析数据的工具,将大数据加工后的结果直接导出至业务系统,作为业务数据的一部分,实现数据化运营。

  • 数据仓库

    大数据工具支持数据抽取、转换、加载、建模、分析、报表呈现、数据治理等数据仓库建设环节,用户可借助大数据套件在公有云、私有云、混合云或其他环境中快速建设企业数据仓库。

文档资料

敬请期待

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