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大数据可视化分析与挖掘系统

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甲上大数据洞察软件,以自控、敏捷、可积累为关键出发点,针对领域数据研究应用而开发的数据洞察平台。具有功能灵活实用,简洁高效,行业应用丰富的特点,可应用于电力、银行、航空、电信、石油等行业。其面向领域的专业数据、灵活的模型框架、丰富的挖掘算法库和行业应用库、面向大数据的可视化应用建设功能,是开展行业数据探索和专业研究平台建设的有力工具。平台在Hadoop/关系数据库基础上,构建了数据采集、数据存储、数据管理、数据挖掘及分析应用的完整数据探索平台,基于该平台可快速配置扩展各类行业应用,大大降低企业大数据应用开发的成本和技术门槛。

一、主要功能
——数据收集

支持多种数据源(DB、WebService、Http、文件、BAPI、网页);内嵌的各种爬虫程序,满足对公共数据的自动获取。支持对从简单到复杂的数据结构中的  大量数据进行收集、集成和转换。支持大数据和 Hadoop使您能够直接访问分布式文件系统上的大数据。支持近乎实时的数据集成,以及数据源和应用之间的连通性。并且易于使用,可以提升构建、部署、更新和管理数据集成基础架构的速度、灵活性和有效性

——元数据管理

要能够迅速做出决策,对数据有信心是关键。清晰而强大的元数据管理工具可以有效提升数据的集成与治理水平。解决方案的用武之地。甲上元数据管理工具,从数据采集、任务监控、数据字典以及数据血缘等多个角度对数据进行可视化的管理;该工具可以为业务元数据和技术元数据提供完整的管理并提供元数据的完整视图,提供多种元数据导入导出功能。甲上元数据管理可以在整个数据集成项目中跟踪和维护信息的关系,从而提高 IT 对业务人员的透明性和 IT 的响应能力。还可以提供丰富的元数据分析,为整个信息供应链的元数据提供全程的数据流报告,提供基于字段或作业的数据沿袭(也就是数据世系分析或血缘分析)、影响分析和系统相关性分析等。并图形化的显示出该路径上的所有对象,方便查找在哪个环节出现问题。

——可视化报表分析工具

甲上可视化报表分析工具可以提供更智能的自助功能,帮助您快速且自信的挖掘洞察力,并据此采取行动。它提供丰富的图表组件,并支持扩展,能够满足多样化的展现需求。它提供极富吸引力的体验,让业务用户能自行创建和定制仪表盘与报告;同时,它还能为 IT 人员提供久经验证且可扩展的解决方案,而且,IT 人员能够以企业预置模式或云模式部署这些解决方案。

甲上可视化报表分析工具可支持多种主流数据源(关系型数据库和Hadoop等),能够快速实现对业务数据的可视化展现。工具将提供丰富的图表组件,并支持扩展,能够满足多样化的展现需求。提供功能强大、简单易用的BI报表工具,让不懂编程的用户,通过简单拖拽,即可轻松实现复杂的数据分析。

• 面向数据探索和报告的集成式解决方案
• 提供指引式体验,帮助您访问数据,创建仪表盘/报告
• 在所有设备提供一致的线上线下 Web 体验

——数据挖掘工具

数据挖掘是对大规模数据进行自动或半自动的分析,以提取过去未知的有价值的潜在信息。甲上数据挖掘工具是基于大数据的数据挖掘、预测分析平台软件,拥有简单的图形界面和高级分析能力,能够发现结构化和非结构化数据中的趋势,使得企业和分析师增加生产力,获得前所未有的深入了解和预测。主要特点:
• 可在业务流程中直接部署并嵌入数千个预测模型
• 测量和维护每个模型的最佳性能,并根据需要安排更新。
• 从数据准备到模型的构建、评估、部署和监控,管理整个预测建模生命周期。
• 利用自动化和配置功能,在几天内完成预测模型的构建,并且完全不需要编写代码。
• 轻松访问各种机器学习算法。
• 可在本地对大数据进行预测建模
• 提供基于R语言的扩展接口,以此应对各种个性化业务需求。

——行业应用库

一般的大数据应用平台,主要聚焦于数据的查询、统计、挖掘和展现功能,侧重在技术层面,缺乏固化、组合行业分析方法的应用。而数据应用的真正价值其实是对某个特定领域内面向行业特点的数据分析研究方法的固化和综合利用。甲上数据洞察软件,是面向行业数据应用需求而开发的,凝聚行业业务数据分析精髓,尤其适合于常态化数据探索。内嵌针对行业基础的、固定的和具有业务价值的业务进行数据应用功能建设,其高效的数据统计、分析、数据挖掘算法库,能够快速的针对特定分析应用构建完整的解决方案。当前已经构建了电力、银行、航空、电信、石油等特定领域的分析算法包,并持续扩展。

二、平台主要特点

— 数据接口开放,可配置融合多类数据源
平台数据接口开放,支持多种数据源,包括关系型数据、Hadoop、文件、非结构化数据、流数据。
— 数据分析可视化,支持面向用户自助式分析
平台提供丰富的数据分析工具,包括可视化的驾驶舱,且各类分析应用设计开发技术要求低,业务用户可自助实现。
— 数据挖掘模型可配置、可扩展,数据挖掘过程可视化
平台提供预测、分类、聚类等经典算法模型的可视化配置,无须编程开发即可实现数据挖掘建模,同时实现数据挖掘应用时参数可视化处理。
— 海量的数据挖掘模型
该平台模型库的构建遵循“理论驱动”和“数据驱动”两大原则,集成了常规分析方法、现状分析、相关分析及各类预测方法四大模块。该功能采用模块化管理,支持灵活注册、参数配置、模型预测结果评估、预测精度优化、远程更新等。
— 丰富的行业应用库
甲上数据洞察软件,针对各个行业数据挖掘应用进行研究,形成了涵盖数据获取、挖掘模型、修正机制和应用流程的行业应用库。当前已经构建了电力、银行、航空、电信、石油等特定领域的分析算法包,并持续扩展