开源数据库升级 随着应用的大量增加,开源数据库备份、运维管控、数据备份等能力不足的弊端显现,产生升级和替代需求。 互联网场景需要 营销类等业务直面互联网用户,对底层数据库的服务并发性、数据处理能力提出高要求,需要可支持分库分表、灵活弹性扩展的分布式数据库。
方案架构 数据平台建设 满足海量数据存储和分析需求,具有自动化报表、可视化BI等能力,支持统一运维,降低运维成本 长效数据治理 搭建面向数据资产管理和应用运营的数据门户,赋能数据治理与资产化、数据要素综合管理、数据运营与服务化、数据价值发现,让数据好管理、好找到、好理解、好应用 深度价值挖掘 通过数据建模挖掘,为企业综合管理、智能营销、智能生产、企业风控、业务创新等业务场景提供数据支持 方案优势
简单易用 大数据及数据库引擎层面实现了可视化管理及运维,对IT工作进一步降本增效。本方案提供全过程Low-Code、拖拽式处理&展示数据功能,数据工程师、数据科学家、分析人员可以快速自主的完成数据流处理以及数据报表开发,进而提高金融创新应用研发效率。 安全可靠 银行业高度关注安全策略,本方案提供系统层、引擎层、存储层、基础设施层全方位一体化的数据管理及安全管控策略。
大数据实训室解决方案 依托百度10多年ABC经验、领先的产品技术能力和教学资源,为高校提供专业、高质量的大数据实践教学服务 立即咨询 解决方案架构 方案优势 配套教育服务 商务咨询 解决方案架构 通过建立大数据实训室,旨在培养擅长大数据分析、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的的实用型高端人才。
方案优势 数据管理更高效 构建数据资产目录,同步管理和展现元数据信息、数据质量、数据血缘等数据详情,方便数据分析和应用人员高效了解数据、找到数据。 数据治理更有序 数据标准规范统一,解决数据共享难、数据同名不同义、沟通成本大的问题;构建数据资产关系图谱,方便了解组织数据资产情况,指导战略决策。
立即咨询 业务挑战 方案架构 方案优势 客户案例 商业合作 业务挑战 数据资产化 企业数据资产化过程中存在着数据采集难、数据治理难、价值呈现难、成本控制难四大难点。 知识挖掘 企业从海量结构化及非结构化数据中提取知识的技术及能力不足,导致数据价值难以被挖掘,造成数据的浪费。 知识体系化 企业知识大多处在离散状态,不成体系,需要以人为主系统为辅来解决问题,难以支撑系统为主的智能化应用。
百度数据仓库 数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris(百度自研的分析型数据库引擎)构建的企业级MPP云数据仓库。 数据可视化 Sugar 自助BI报表分析和制作可视化数据大屏的强大工具,组件丰富,开箱即用,无需SQL和任何编码。 咨询服务 根据您提交的需求,将指派解决方案专家与您联系,定制专属解决方案。 立即咨询
金融行业文档数据结构化 银行、证券、保险、借贷等金融机构天然存在大量非结构化数据,传统人工方式处理,难度大且效率低。将人工智能技术应用到大量非结构化文本数据中,提取信息、获得洞见并简化手工任务,大幅度提升业务效率,并节省大量时间和成本。
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