数据处理

行业现状

应用场景、功能单一

现有使用的多为单一数据处理系统,不同软件、不同部门之间的数据信息不能共享,数据无法交流,出现脱节

兼容、扩展性低

传统数据处理平台无法与主流大数据处理框架整合部署、构建存储、计算一体化处理平台

数据处理难度大

当前数据除结构化数据外, 更多的为非结构化数据,数据来源丰富,部分数据无法根据业务场景直接利用

成本高效率低

采取人工筛选处理方式,从系统中把数据逐条的“复制出来,再“粘贴录入到相应平台,对于海量数据,此过程浪费人力,降低工作效率
解决方案
  • 通用系统平台
    具备大数据场景下数据分析计算服务,动态扩增分析算法服务。服务全程监控,多结构导出,满足多类场景
  • 高性能匹配
    系统性能随节点数扩展,高效应对海量数据大规模并发;以数据管理为核心,服务于数据获取、加工和使用
  • 动态可扩展
    依数据体量动态扩增环境配置,多角度多方向自定义清洗规则,满足大部分数据提取清洗需求,可配置可扩增
  • 功能多样提升效率
    数据处理、分析、打包或再利用的功能于一身,丰富的可视化管理,便捷的数据导出、查看等服务
方案优势

数据处理方案实现对采集的数据进行大数据环境下的非结构化数据宽表存储服务。包含对原始数据库的管理功能,有效管理源数据,提供源数据的清洗服务,可动态配置不同数据的不同清洗规则,提供去重、去残、格式转换等清洗功能。对清洗后的数据进行分层存储达到最大利用价值,对数据提供非结构化的分析服务,包含对关键词提取、自动摘要提取服务、提供相似性、聚类等大数据算法服务,最终将数据整理为高质量数据,提供数据的多格式导出。

产品架构

  《数据处理》解决方案主要包含原始数据库管理、清洗规则管理、清洗库管理、数据服务管理、数据转换管理五部分内容。以大数据架构体系为核心,涵盖源数据的全量存储,对于源数据提供自定义多种清洗流程自由搭配设定,对于清洗后的数据分层存储,达到数据逐步处理提纯的目的,系统提供结构化与非结构化数据大批量处理服务,包含文档解析,关键词自动摘要提取、相似性计算等,有效提升数据质量,达到数据加工的目的。

应用成效
数据处理解决方案可提供全面丰富可配置化的数据处理服务,灵活的规则定制提供高质量的加工数据,实现与现有开发平台无缝衔接。通过自动化技术手段对重复、混乱数据进行探查、分析处理,将不统一、残缺、错误、丢失的数据加以整理、规范、补全,矫正,形成规整有效的企业全局数据,确保数据的一致性及准确性,以提升企业数据价值及挖掘效率。
相关应用
为各行各业提供不同的数据特色解决方案,帮助用户在不同应用下解决不同使用大数据问题

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