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產(chǎn)品及解決方案
產(chǎn)品體系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)工具 云計(jì)算系列產(chǎn)品 大數(shù)據(jù)系列產(chǎn)品解決方案技術(shù)解決方案關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)治理
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達(dá)夢(mèng)啟智數(shù)據(jù)治理平臺(tái)數(shù)據(jù)全生命周期治理&應(yīng)用 -
達(dá)夢(mèng)啟智數(shù)據(jù)資源管理系統(tǒng)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理和共享發(fā)布平臺(tái) -
達(dá)夢(mèng)啟智資源目錄系統(tǒng)集合不同數(shù)據(jù)資源的編目檢索系統(tǒng) -
達(dá)夢(mèng)啟智數(shù)據(jù)質(zhì)量管理系統(tǒng)輕松高效的數(shù)據(jù)質(zhì)量全過(guò)程管理 -
達(dá)夢(mèng)啟智數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)全域數(shù)據(jù)監(jiān)控&自動(dòng)監(jiān)控報(bào)警 -
達(dá)夢(mèng)啟智數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的服務(wù)化封裝&對(duì)外發(fā)布 -
達(dá)夢(mèng)啟智數(shù)據(jù)共享交換系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理與交換設(shè)計(jì)&可視化數(shù)據(jù)交換監(jiān)控
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- 關(guān)于達(dá)夢(mèng)
達(dá)夢(mèng)啟智大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
達(dá)夢(mèng)啟智大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)基于達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)中心整體解決方案，支持對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析處理，支持交互式的數(shù)據(jù)分析探索過(guò)程，是用戶建立業(yè)務(wù)分析模型的有力工具。
達(dá)夢(mèng)啟智大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
面向業(yè)務(wù)專家的“探索式”建模分析平臺(tái)
簡(jiǎn)介
? ? ?在目前大數(shù)據(jù)云計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景下，達(dá)夢(mèng)啟智大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是業(yè)務(wù)專家整理分析各類海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的有力工具。達(dá)夢(mèng)啟智大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)基于達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)中心整體解決方案，能夠支持不同來(lái)源的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析處理，支持交互式的數(shù)據(jù)分析探索過(guò)程，支持海量數(shù)據(jù)的高性能并發(fā)查詢。
? ? ?達(dá)夢(mèng)啟智大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以為用戶提供直觀可視的大數(shù)據(jù)分析處理體驗(yàn)，由業(yè)務(wù)專家定制數(shù)據(jù)處理過(guò)程，輸出流程和結(jié)果服務(wù)于各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)?？山Y(jié)合DMUDB等大數(shù)據(jù)解決方案，可以打造各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案。
核心特性
高性能分析處理引擎
充分考慮大數(shù)據(jù)環(huán)境的特點(diǎn)，支持分布式的數(shù)據(jù)查詢引擎，支持各種異步的調(diào)度任務(wù)。
“所見(jiàn)即所得”流程設(shè)計(jì)器
從業(yè)務(wù)專家的角度設(shè)計(jì)的流程設(shè)計(jì)器，把業(yè)務(wù)專家從SQL中解放出來(lái)，將編程人員從業(yè)務(wù)模型設(shè)計(jì)過(guò)程解放出來(lái)。使業(yè)務(wù)專家可以嘗試自己打造需要的業(yè)務(wù)模型和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
多種數(shù)據(jù)源支持
支持“關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模式”和“大數(shù)據(jù)模式”兩種數(shù)據(jù)管理方式，同時(shí)支持各種規(guī)模的數(shù)據(jù)中心應(yīng)用。
支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法
數(shù)據(jù)分析中支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、線性回歸、K相鄰算法、邏輯回歸算法、樸素貝葉斯算法、隨機(jī)森林、決策樹(shù)算法等。
核心應(yīng)用場(chǎng)景
離線分析場(chǎng)景
海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)后，需要擁有強(qiáng)有力的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)系運(yùn)算，完成各種跑批作業(yè)和分析作業(yè)。
定時(shí)跑批場(chǎng)景
海量數(shù)據(jù)中，常常需要配置一些預(yù)計(jì)算的數(shù)據(jù)表，可以通過(guò)本平臺(tái)進(jìn)行這種定時(shí)流程的規(guī)劃及設(shè)計(jì)，作為跑批計(jì)算支撐工具。
情報(bào)分析場(chǎng)景
業(yè)務(wù)專家可以根據(jù)自己的理解，嘗試組合各類數(shù)據(jù)，碰撞探索出自己需要的業(yè)務(wù)內(nèi)容，同時(shí)探索的過(guò)程可以記錄下來(lái)，作為業(yè)務(wù)分析的依據(jù)。
