• 数据分析平台

  • 应用场景

  • 金融服务业、电信业、制造业、保险业等数据统计、分析、建模和数据挖掘

  • 客户业务挑战/痛点

  • 数据量持续增长，问题日益复杂，面对堆积如“山”的数据无法进行探索

  • 业务需求不断变化，新兴技术层出不穷， 客户需求不断改变，缺少分析治理

  • 速度缓慢的工具和技术孤岛无法发现洞察结果， 不能及时推动运营创新

  • 缺乏数据和应用的控制， 使维护、 隐性成本、 治理和合规问题变得更为严重

  • 方案介绍

    数据分析平台是一种开放式云就绪内存基础架构，具有随时快速、 准确给出分析结果所需的各种功能。弹性的基础架构，以其灵活扩展的容错处理环境， 支持当前复杂的分析，可在今后毫不费力地加以扩展。

    数据分析平台有着丰富数据采集、数据管理、数据分析和信息展现的能力，又使之成为决策支持的不可或缺的工具。系统的软件能够帮助企业堆积如“山”的数据中“挖掘”出隐藏着的规律性，以支持企业正确的经营决策。

    数据分析架构图：

  • 功能介绍

    云就绪、灵活、可扩展

  • 可在私有云和公共云环境下灵活扩展，分析型内存计算适用于无约束环境，而且可针对受限环境加以调整

  • 伸缩处理自动适应需求和可用资源根据需要增加或减小计算能力

  • 灵活扩展便于快速尝试不同场景，对大量动态数据进行更加复杂的分析

    数据访问

  • 系统可以从任意一种文件，包括变长记录、二进制文件、自由格式数据，甚至从数据混乱或丢失数据的文件当中，读取任意格式的数据

  • 系统XML引擎可导入和导出多种多样的 XML 文档

  • 可以应用系统任何一个或全部数据访问接口，扩展Base软件的数据访问能力,该接口提供了与领先数据库管理系统的直接接口

    数据管理

  • 可以分类和合并多种数据源，帮助您显著提高数据处理效率

  • 支持结构化查询语言(SQL)

  • 支持SPDE技术(SPDE是平台 SASLIBNAME 引擎)，它通过使用多个CPU 提供并行 I/O 来读取 SAS 数据并快速将数据传递给应用程序

    数据分析和数据表现

  • 提供了强大的数据分析工具，可以建立分析，精确地汇总您的数据，如频度统计和交叉报表

  • 可以使用软件系统完成大量、详细的统计计算，包括平均值、求和、方差、标准偏差等。计算关联、聚类 、多路交叉报表及推理统计

  • 还可以通过其它专用模块（如STAT，OR，QC，ETS），扩展软件系统的分析功能

  • 可以制作从一个数据集的简单列表，到自定义、包括各种复杂关系的各种报表并打印输出

  • 数据分析平台特性

  • 使用灵活方便、功能齐全

  • 语言编程能力强且简单易学

  • 数据处理和统计分析溶为一体

  • 扩展性强

  • 适用性强

  • 应用面广

  • 方案优势

  • 统一分析环境为开发、 部署和管理整个分析生命周期的所有任务提供通用一体化集中式系统环境

  • 支持语言编码如 Python、 Lua和 Java， 以及相同的通用分析方法接口

  • 能够治理数据基于 SAS 或其他语言构建的分析模型，具有单个分析库， 综合治理基于 SAS 以及其它编程语言构建的模型

  • 分析问题能力强，利用伸缩内存管理和分布式处理，调整分析洞察规模时不需要重新编码

  • 适用环境灵活，结构设计可随处进行分析处理， 随处部署分析，无论数据库、 内存、 数据流、 设备、 Hadoop， 还是在私有云和公共云，分析架构始终处于可控的安全状态

  • 客户价值

  • 可以全面整合分析生命周期的各种任务，便于管理和治理所有分析

  • 可利用多种方法调用各种解决方案，优化了日常工作流程，提高生产效率

  • 不需要使用不同工具管理数据访问、 准备、挖掘、 模型开发和部署任务，降低多个代码库维护管理成本

  • 采用的技术适合任何业务要求， 可帮助企业满足不断变化、日益增长的分析需求,都可以快速获得分析结果

  • 具有弹性处理能力， 便于扩展，代码可以移植，可随处运行应用， 无需重写

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