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              2. 云和大数据解决方案

                云和大数据给我们带来的不仅是工作模式和生活的改变,更在于一种对数据新的体验。随着云计算和大数据时代的到来,各行各业将通过数据分析挖掘数据背后的价值,显著提高企业信息化水平,提升用户体验。

                行业趋势

                云计算为大数据提供弹性可扩展的数据服务

                云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境和数据服务,大数据则为云计算提供了新的商业价值。随着云和大数据在各领域的深入,助推了金融机构的战略转型和政务大数据共享进程,加速能源产业发展及商业模式创新,构建智能交通和推动智慧城市发展。

                云和大数据热门业务场景

                帮助非专业的人士通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用

                一站式数据服务交易平台,即提供数据定制服务提交和现有数据资源查询等功能

                未来物联网围绕政府、企业、消费者将衍生出多样化应用,持续提升社会价值

                对多个数据中心各业务单元分散数据进行高度融合,汇聚采集,挥数据价值,进行数据资产化

                数据可视化平台

                基于大数据和互联网时代设计,它是一款自助式的大数据可视化工具,为您提供丰富的图标效果展示,帮助您洞察大数据的潜力和价值。

                支持多个报表在页面上灵活布局,自由组合,一目了然,快速响应用户需求。

                1、多样的数据源集成:提供数据源配置管理功能,支持传统关系型数据库mysql\Oracle,并提供接入适配器,可解析DaaS(数据服务平台)、Gaia(大数据管理平台)等内部系统,也能定制化接入Poseidon、Amber等外围系统。
                2、丰富的主题组件:数据可视化平台提供标签组件、图形组件、视频组件、flash组件、表格组件等组件,并开放第三方组件接口,允许第三方组件按照规范接入和应用。
                3、便捷的可视化设计:用户通过界面设计器进行拖拽方式的页面设计,基于代码生成器自动生成交互代码,有效的提高数据可视化设计交互能力。基于代码解析器和发布器实现数据的动态展示,具备易用、适用、可靠等诸多特性,广泛应用到PC、电子大屏、PAD等可视化展示应用场景。


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                数据处理平台

                提供便捷的数据加工体系,大幅提升数据开发的效率;构建数据服务集市和面向行业数据服务资源应用,打造可持续的生态数据运营体系。
                1、数据资源服务型:提供热门数据接入服务接口。热门数据包含快递查询、交通违章记录查询、全国天气预报等;
                2、信息交流服务型:提供一站式数据服务交易平台,即提供数据定制服务提交和现有数据资源查询等功能;
                3、行业化服务型:提供专业电商大数据分析。囊括历年淘宝各个行业、类目、品牌营销数据。


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                物联网采集平台

                未来物联网围绕政府、企业、消费者将衍生出多样化应用,提升社会价值。物联网服务对象可划分为政府、企业、消费者三类。
                1、在政府领域物联网应用包括公共资源/能源管理、智能交通、平安城市、智慧政务、智慧农业等。

                2、企业领域物联网应用包括升级到工业4.0(设备远程管理、数据管理、自动化等)智能物流、利用机器学习和人工智能对未来做预测解决商业问题等。
                3、在消费者领域车联网、可穿戴设备、智能家居和复杂娱乐将成为物联网重点应用领域。

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                大数据接入平台

                对企业、政府、事业单位多个数据中心各业务单元分散数据进行高度融合,汇聚采集,以发挥数据价值,进行数据资产化,以提高生产效率。
                1、接入适配层:接入适配层能处理主流数据库数据协议,非结构化文件采集以及特定业务协议数据,并能编程定制特殊通信数据接入协议。适配的协议包括Mysql binlog,oracle,JDBC,FTP,HBASE,企业WS,REST风格协议等。
                2、存储层:存储层能充分利用分布式高冗余架构特点,存储结构化,NOSQL数据以及块数据。并提供高可靠的,安全的数据提取和访问服务
                3、平台价值: 提供复杂数据源解析方案,对数据质量进行事中监控,事后分析,进一步提供高质量的数据,为数据分析和数据挖掘打下基石。

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