百度数据仓库 Palo for Apache Doris 百度数据仓库 Palo 是基于业内领先的 OLAP 数据库 Apache Doris 构建的 MPP 架构云数据仓库,支持海量数据高效导入、实时更新,能够同时满足企业对报表与 OLAP 分析两类不同需求,帮助企业快速且低成本地构建极速易用的云上数据分析平台。
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丰富的开放形态 信通院隐私计算联盟成员、Linux基金会CCC机密计算联盟成员;PaddleFL和Apache Teaclave 隐私计算与机密计算开源项目发起者。 成熟的行业经验 在政务、生物医疗、交通、制造等多领域拥有成熟的交付经验;丰富模型训练经验涵盖旧客挖掘、准入、反欺诈、黑产、风控等场景。
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代码开源 Teaclave开源项目是Apache孵化器第一个RUST且全票通过的开源项目,整个生态链丰富。 核心价值 针对数据流通共享和数据隐私保护提供多种方案,灵活支持不同场景需求 基于TEE安全硬件版本 基于硬件构建虚拟安全区域,实现“数据可用不可见”的情况下联合计算/联合建模。 查看详情> 基于联邦学习版本 基于密码学方案实现“数据不出域”的情况下联合计算/建模。
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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
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