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工业大数据分析系统
应用场景：通过使用人工智能（机器学习、深度学习等）、大数据（Hadoop系统、Spark、SQL等）、云计算、物联网和其他先进的分析框架、技术和工具（例如Python、R、TensorFlow、PyTorch、Tableau等）来分析和解决复杂的数据科学和商业问题（如智能检测与分析、预测、推荐、自然语言处理、图像识别、供应链管理、营销和运营分析、系统优化等），以协助客户数字化和智能化、提升业务绩效和开拓新的业务机会

产品特点



– 用户友好的管理、展示界面

– 可实现实时、批量的数据分析处理

– 成功落地实施的工业大数据应用场景

– 支持结构化、半结构化、非结构化数据接入

– 标准化的数据集成方案，数据湖->数据仓库->数据集市

优势效果




大数据治理ETL工具，整合企业数据，打破信息孤岛





大数据低代码建模平台，提供拖拽式、便捷式建模工具






大数据BI展示




案例介绍


 

 ※ 客户为国际泛半导体的龙头企业



? 商业挑战

1. 数据孤岛

2. 缺乏大数据治理人才

3. 数据复用能力较弱




? 方案






? 方案落地效果

1. 整合企业信息数据，打破信息孤岛

2. 提高数据质量，改变传统数据结构

3. 提供5+场景应用，助力企业生产

4. 全流程数据治理，深度挖掘，发挥企业数据更大价值

5. 建立了工业大数据的流程体系



优势效果




大数据治理ETL工具，整合企业数据，打破信息孤岛





大数据低代码建模平台，提供拖拽式、便捷式建模工具






大数据BI展示




案例介绍


 

 ※ 客户为国际泛半导体的龙头企业



? 商业挑战

1. 数据孤岛

2. 缺乏大数据治理人才

3. 数据复用能力较弱




? 方案






? 方案落地效果

1. 整合企业信息数据，打破信息孤岛

2. 提高数据质量，改变传统数据结构

3. 提供5+场景应用，助力企业生产

4. 全流程数据治理，深度挖掘，发挥企业数据更大价值

5. 建立了工业大数据的流程体系



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