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产品特色

  • 全流程
    产品功能覆盖“汇聚-治理-分析-决策”的数据价值跃迁的全流程
  • 模块化
    通过组件化设计,产品模块可灵活组合,满足不同行业,不同阶段客户对数据资源平台的诉求
  • 智能化
    预置多种AI算法,提升数据处理和服务的智能水平
  • 灵活性
    以标准产品、OPEN API等多种方式提供产品能力,支持被各行业客户灵活使用
  • 跨平台
    支持多种计算平台,以数据应用场景视角完成异构平台下的任务编排与调度

企业痛点

  • 企业数据孤岛,数据治理难
    企业内部信息系统诸多,但系统数据间互相孤立、标准不统一、质量差,互通性弱,数字化转型困难
  • 方法论不足,大数据实践难
    缺乏理念、方法论指导及完整的数据全流程使用机制,在具体实践过程中重复不断试错和产生认知偏差
  • 使用门槛居高,业务探索难
    业务人员通常不会写代码,而数据挖掘通常又成本高企、周期长,且丰富的经验无法沉淀到系统之中
  • 数据庞多繁杂,价值体现难
    数据业务属性弱,数据价值密度低,应用距离远,内部数据价值无法发挥,难以支撑业务决策和发展

根据您的需要,选择不同的应用场景

数据资产运营
提供完善的标准、模型建设和资产管控工具,体系化评估并提升企业数据的时效性、完整性、一致性和准确性,形成高质量、可运营的数据资产,帮助企业实现数据的体系化运营。
  • 解决痛点

    数据孤岛,找数据难,数据脏乱差,数据无标准,数据语义难理解,数据不可控,数据难分享使用。

  • 使用角色

    数据开发者/数据管理者/数据运营人员

客户画像分析
提供客户业务标签体系建设和客群圈选分析能力,全方位展现全景画像,掌握企业目标对象的核心特征,实现目标客群的精准触达。
  • 解决痛点

    客户标签数量多,生产复杂,业务人员无法自助生产和使用标签,无法精准获取用户群体特征属性和偏好概况,以适应营销策略变化,实现精细化用户运营。

  • 使用角色

    数据管理者/数据开发工程师/市场运营分析师

业务洞察决策
以智能化的手段在企业海量数据中找到异常原因,并可根据业务需要动态调整决策路径,实现业务问题的快速发现和快速应对,提高企业整体的决策效率。
  • 解决痛点

    无法快速精准的挖掘潜在规律和异常支撑业务决策,业务人员无法自助灵活的参与调整决策策略以及时响应业务变化。

  • 使用角色

    业务分析师/策略开发者

输出方式

公共云版

开箱即用,云上客户首选

专有云版

部署至客户IDC,支持多种计算引擎

敏捷版

轻量部署至客户IDC

产品架构

客户合作