大数据
文化大数据平台
文化 大数据 平台:让文化产业更繁荣 云商店相关商品 随着互联网和移动通信技术的飞速发展,人们对于文化娱乐的需求越来越多样化。然而,当前文化产业发展中存在着一些问题,如文化内容同质化、传播渠道单一、用户体验不够优化等。为了解决这些问题,文化大数据平台的兴起为文化产业带来了一系列的机遇。 文化大数据平台是一种以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施,包括了统一的数据计算和存储中心、数采中心、运维管控中心、 数据治理中心 、开放共享中心和应用中心。这些中心共同构成了一个完整的生态系统,能够为文化产业发展提供全方位的支持。 首先,文化大数据平台可以为文化内容创作提供更加全面的数据支持。通过对海量的文化内容进行分析和挖掘,可以发现用户的需求和偏好,为文化内容创作者提供更加有针对性的创作建议。此外,文化大数据平台还可以为文化内容创作者提供更加精准的用户画像,从而更好地满足用户需求。 其次,文化大数据平台可以优化文化内容的传播渠道。通过对文化内容的数据分析,可以发现用户在不同平台上的行为习惯和偏好,为文化内容传播提供更加精准的渠道推荐。此外,文化大数据平台还可以为文化内容创作者提供更加智能化的宣传推广方案,帮助文化内容更好地触达用户。 最后,文化大数据平台可以为文化产业带来更加高效的运营和管理。通过对文化内容的数据分析,可以发现用户对于文化产品的反馈和评价,为文化产业运营和管理提供更加科学的数据支持。此外,文化大数据平台还可以为文化产业提供更加精细化的 数据治理 服务,帮助文化产业更好地管理和保护自己的数据资产。 文化大数据平台的兴起为文化产业带来了巨大的机遇。未来,随着文化产业不断发展和完善,文化大数据平台将会发挥更加重要的作用,为文化产业的发展提供更加全面、深入的支持。 云商店相关店铺
kyligence enterprise
kyligence enterprise：为中小企业提供的大数据分析利器 在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。然而，对于中小企业来说，如何高效地处理和分析海量数据却是一个挑战。为了帮助中小企业解决这一难题，上海跬智信息技术有限公司推出了一款名为kyligence enterprise的saas产品。 kyligence enterprise是一款基于 开源 apache kylin核心的大数据分析平台。它具备亚秒级查询响应和互联网级的高并发访问能力，能够在pb级 数据集 上实现olap分析和大规模bi应用。这意味着，中小企业的数据分析师和业务用户可以快速发现海量数据中的业务价值，驱动商业决策。 kyligence enterprise为业务分析师、数据科学家和it工程师提供了统一的分析平台。它支持无需编程的智能快速建模，并与主流bi工具无缝集成。这使得中小企业能够更高效地进行数据分析，提升业务创新能力。与传统的ibm cognos和greenplum等技术相比，kyligence enterprise在更多维度、更细粒度、更大数据量下的数据分析能力更为强大。 作为kyligence enterprise的开发商，上海跬智信息技术有限公司是由apache kylin核心团队创立的。公司的使命是通过 自动化 数据管理、发现、交互和洞察，提升客户的生产效率。kyligence enterprise是基于apache kylin的ai增强的 数据管理 和分析平台，帮助分析师和数据工程师轻松构建受控的数据服务。 kyligence enterprise已经得到了多家知名投资机构的支持，包括红点、思科、宽带资本、顺为资本和斯道资本等。全球客户包括欧莱雅、xactly、招商银行和华为等。公司在中国和美国设有双总部，分别位于上海和美国加利福尼亚硅谷圣何塞。 总之，kyligence enterprise是一款为中小企业量身打造的大数据分析利器。它能够帮助中小企业快速发现数据中的商业价值，提升业务创新能力。如果您是一家中小企业，正在寻找一款高效的数据分析工具，不妨考虑一下kyligence enterprise。
农业农村大数据平台
农业农村大数据平台：提升农业科技创新能力 随着科技的不断发展，农业领域也迎来了新的机遇和挑战。为了帮助中小企业更好地应对农业发展的需求，河南腾跃科技有限公司推出了一款名为农业农村大数据平台的saas产品。 该平台与多个农业科技创新中心合作研究，集成了最前沿的算法模型及分析工具，能够满足大项目、大课题的运算分析需求。同时，该平台还支持2d、2.5d、3d、虚拟现实智能场景，实现以图管地、以图管农、以图决策的智能农业农村时空一张图。 农业农村大数据平台的亮点在于其人机交互可视化工具。它提供丰富的图表和样式、动态装饰效果、快速风格转换，使得页面具有视觉冲击性效果。用户可以通过直观的图表和图形，轻松了解农业数据的变化趋势和规律，从而做出更准确的决策。 该平台还具备高质量算法搭建的特点。与河南农业大学、河南省农科院等科研单位深度合作，集成了最前沿的算法模型及分析工具。这些算法能够对农业数据进行灵活的分析挖掘，帮助用户更好地理解农业发展的趋势和规律。 另外，农业农村大数据平台还拥有丰富的数据银行储备。这些数据可以为用户提供准确的农业信息，帮助他们更好地了解农业市场和农业生产的情况。 总之，农业农村大数据平台是一款功能强大的saas产品，能够帮助中小企业提升农业科技创新能力。它通过人机交互可视化工具、高质量算法搭建和丰富的数据银行储备，为用户提供了全面的农业数据分析和决策支持。如果您是一位中小企业主，不妨考虑使用农业农村大数据平台，提升您的农业生产效益和竞争力。
农业农村大数据平台案例
农业农村大数据平台：提升农业农村管理效率的利器 温县农业大数据平台项目是一个成功的案例，利用农业农村大数据平台实现了农作物种植状况监测和产量预估、生产种植实时全程监测和智能分析预警、保障种子和农作物品质优良监测、农产品质量全程安全等目标。通过该平台，温县现代农业产业园成功实现了产量与经济效益的明显提升。 农业农村大数据平台采用大数据分析、动态可视图表等技术，为管理者提供分析舱种植业、畜牧业、产业发展、农村治理等专题决策服务。该平台通过业务模型构建和利用可视化引擎展现数据，为农业农村管理者提供了全面的数据支持和决策参考。 通过这些建设内容，温县农业大数据平台项目实现了农业业务管理的精准化，提升了农业农村管理的效率。该平台不仅为农业农村管理者提供了全面的数据支持，还为农业新型经营主体的产业衔接、市场预估和价格指导提供了重要的参考依据。同时，该平台还通过面向消费者的画像分析和营销指导，帮助农产品实现更好的销售和推广。 农业农村大数据平台的应用前景广阔。随着 信息化 技术和物联网技术的不断发展，农业农村大数据平台将在农业农村管理中发挥越来越重要的作用。通过大数据分析，农业农村管理者可以更好地了解农业生产的情况，及时采取相应的措施，提高农业生产的效益。同时，农业农村大数据平台还可以为农业产业链的各个环节提供数据支持，促进农业产业的协同发展。 总之，农业农村大数据平台是提升农业农村管理效率的利器。通过该平台，农业农村管理者可以更好地了解农业生产情况，做出科学决策，提高农业生产的效益。温县农业大数据平台项目的成功经验为其他地区的农业农村大数据平台建设提供了重要的借鉴和参考。相信在不久的将来，农业农村大数据平台将在全国范围内得到广泛应用，为农业农村管理带来更大的改变和发展。
云数据库 GaussDB(for Redis)推荐系统
大数据 - 推荐系统 突破了开源Redis缓存场景局限，GaussDB(for Redis)是一款高可靠、低成本、大容量的持久化KV 数据库 。为用户画像、标签功能、特征工程等业务场景带来巨大价值，可以胜任重要用户数据的存储及高并发访问。 优势 - 低成本、大容量存储 标签、特征工程需要大量离线数据存储，在这类场景，GaussDB(for Redis)是极佳选型。 - 丰富数据结构 string、hash、sorted set等数据类型提供了极强的业务数据抽象能力 - 高性能 GaussDB(for Redis)并无开源Redis OOM宕机问题。全部节点可读可写、多线程并发计算，适用于批量灌入数据，实时读取&分析。 - 高可靠 实时持久化落盘，数据三副本冗余存储，0丢失。节点故障能秒级完成接管，业务流程不受干扰。
数据湖探索产品功能
All in SQL 无需大数据背景，会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink/openLooKeng 完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Presto生态和接口，线下应用可无缝平滑 迁移 上云，减少迁移工作量；一份资源支持流处理、批处理、交互式分析多种计算 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索 企业级多租户 支持对计算资源和数据按租户进行细粒度授权管理，满足中大企业使用数据中台时对权限管理的需求
MapReduce服务能源行业
能源 为光伏电站运营商提供企业级大数据 云服务 ，轻松运行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大数据组件，实现设备的预测性维护 优势 统一大数据平台 使用MRS服务搭建，具备企业级大数据的平台能力，并提供了丰富的大数据组件，灵活搭配，同时满足客户实时/离线等混合复杂业务处理诉求 海量数据采集 利用MRS Kafka/Sqoop实现多种数据采集方式，实现百万级消息实时接入 简单易用 基于多维数据，支持SQL接口查询，轻松实现数据探索分析 场景适用服务： MapReduce服务 MRS、 对象存储服务 OBS、 云数据迁移 CDM 、 云数据库 MySQL
数据治理中心数据分析
业务痛点 数据异构多源，数据准备耗费大量人力投入 计算、存储资源不易扩展，无法应对业务数据峰谷变化和快速分析需求 核心需求 异构数据快速集成，自动数据转换 快速构建数据处理流程作业，支持高性能数据计算 资源 弹性伸缩 ，快速应对数据和业务变化 优势 - 一站式可视化数据开发平台， 集成大数据和AI数据作业开 发，支持百万级别任务调度。 - 实时数据集成，分钟级数据准备，支持直接基于原始数据 分析。 - 存储和计算分离解耦，资源弹性伸缩，支持业务高峰的海 量数据快速计算。
表格存储服务位置大数据应用
车联网：位置大数据应用 在车联网中，通常会包含几类数据：车辆、驾驶员等基本信息，车况、电池、电机等监控数据，车辆行驶路径数据。CloudTable的引入了地理大数据处理套件GeoMesa，可以帮助物联网存储和分析海量时空(spatio-temporal)数据，提供路径查询、区域分布统计、区域查询、密度分析、聚合、OD分析等功能 优势 多模数据库能力 针对不同的数据提供不同的索引能力，为其提供最优的性能和查询分析能力 丰富的查询分析函数 GeoMesa提供高性能路径查询、区域分布统计、区域查询、密度分析、聚合、OD分析等功能 无缝对接分析能力 时空数据库可以和UQuery服务无缝对接，提供对于时间+空间数据的良好分析能力，例如热力图等 建议搭配使用： 实时流计算服务 CS、 数据接入服务 DIS、 数据湖探索 DLI、设备管理 IoTDM、 对象存储 服务 OBS、云 数据迁移 CDM
MapReduce服务车联网行业
车联网 基于开源生态，提供快速高效数据处理计算引擎，帮助车联网企业快速上云，灵活构建开放、统一、全栈式的数据分析大数据平台 优势 统一全栈式大数据平台，灵活弹性 MRS具备企业级大数据的平台能力，计算和存储分离，灵活方便，省事又省心 拥有多引擎混合负载处理能力 MRS提供了丰富的开源组件，灵活搭配，满足客户实时、离线等混合复杂业务处理诉求 高性能，低成本 可以通过MRS Kafka和Storm实时获取流数据，实现高吞吐量、低延时的实时计算、分析能力 兼容开源标准接口 MRS基于开源，拥抱开源，完全兼容开源Apache Hadoop生态API 场景适用服务：MapReduce服务 MRS、云数据库 MySQL、对象存储服务 OBS
MapReduce服务功能
一站式融合平台 提供Kafka、Flink、Spark、HBase、ClickHouse、Presto等全栈大数据引擎，支持 数据湖 ，数仓、BI、AI融合，助力客户走向融合的一站式大数据平台 一键式平台搬迁 100%兼容开源大数据生态，提供一键式搬迁工具，能够帮助客户快速完成自建平台的平滑迁移，整个迁移过程可做到“代码0修改，业务0中断” 资源灵活弹性伸缩 资源灵活配比，可以选择鲲鹏/x86不同配比的Flavor规格，集群异构混合部署，峰谷任务灵活配置策略，自动弹性伸缩，百节点分钟级发放，大大降低TCO 企业级驾驶舱管理 可视化的企业级集群管理系统，精细化集群监控告警，支持在线变更配置和集群补丁更新，保障业务不中断，日志在线检索，支持多集群统一管理
云数据仓库数据湖分析
数据湖分析 整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。DWS Express可直接对存储在 对象存储OBS 上的大数据平台集成、处理后的数据进行分析 优势 统一分析入口 以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据 实时交互式分析 针对即时的分析需求，分析人员通过DWS Express，可实时从大数据平台中获取信息 弹性伸缩 客户可使用DWS Express提供的由成百上千节点组成的加速集群，相比本地托管集群，效率提升数百倍。 建议搭配使用：数据湖探索 DLI、MapReduce服务、数据湖治理中心 DGC
云数据仓库传统数仓替换
传统数仓替换 传统数据库或数仓产品面临数据存不下、查不出、扩容难、成本高的痛点。GaussDB(DWS)作为新一代全场景 数据仓库 ，具备极致性能、高扩展、极简易用、一站式分析等特性，满足大数据时代企业构建新型数仓的需求。 优势 平滑迁移 提供配套的迁移工具，可支持Teradata、Oracle/Exadata、Greenplum等数据分析系统的平滑迁移 完备的数据库及SQL能力 支持SQL 2003标准，兼容Oracle/Teradata的部分语法和数据结构，支持全局事务、存储过程、数据强一致性保证 库仓一体 逻辑集群，支持一套集群容纳数据集市、数据仓库 建议搭配使用：数据接入服务 DIS、云数据迁移 CDM、数据湖治理中心 DGC
MapReduce服务大数据上云
线下大数据平台迁移上云 快速将自建大数据平台（IDC、CDH、Hortonworks等）平滑搬迁上云或将其他大数据云服务平台平滑迁移至MRS，将客户业务和数据一次性搬迁到云上大数据服务MRS中，并基于云上环境快速构建云下系统，满足客户未来业务快速增长需求 优势 计算存储分离 MRS具备计算存储分离的先进架构，鲲鹏加持，多核高性价比 统一数据存储 再无数据孤岛，一份数据，多种计算引擎, 实现一份数据服务多个业务、跨业务数据可连接、可分析、可共享 灵活弹性伸缩 资源灵活配比，可以选择多种计算和存储资源进行组合，按需自动弹性伸缩，大大降低上云成本 完全兼容开源 100%兼容开源生态接口，存算分离数据迁移，支持屏蔽OBS接口，业务无感知，客户业务代码“0”改动 搬迁简单快速 搬迁工具齐全，简单快速完成无业务中断迁移方案 场景适用服务：MapReduce服务 MRS、对象存储服务 OBS、云数据迁移 CDM
