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高级企业版
多平台数据源支持
考虑到目前社会化媒体及各种平台数据对于企业的运营带来了很大的影响,大数据魔镜对多种平台数据源采取支持,全方位地提供数据分析 服务,从而保障企业数据分析的精确和全面
淘宝API支持
支持连接淘宝的API接口,提取电商数据用于分析。
微博API支持
支持新浪,腾讯等主流微博网站的API接口连接,提取关系型数据用于分析。
多平台API支持
支持分析数据的多维扩展,可以连接多种开放式API接口的数据分析。
简介
高级数据分析和挖掘预测工具
大数据魔镜高级企业版适用于中大型企业,帮助公司进行数据转型,它包含了大数据魔镜标准版的所有功能,同时实现自动建模、路径规划 、关联分析等多种功能,1000多种数据挖掘算法和全国领先的数据可视化效果库及最丰富的数据源连接库,为企业和用户提供了更多数据 分析和挖掘的空间,满足了更多业务的数据使用、分析和管理需要,帮助企业更快成功,变数据为黄金。
动态炫酷图表
动态报表实时地展示数据库最新数据,灵活而生动地帮助使用者和决策者直观看到数据的动态和变化,更有效而快速地在脑海中产生决策依 据和行动策略。
自动构建数据挖掘模型
用户使用大数据魔镜,直接通过简单的拖拽就一步生成分析模型, 比如精准营销、客户分析、用户画像等,有力支持管理者进行商业决策,提高核心竞争力
跨表分析、多源图表
大数据魔镜支持在同一个图表中,分析同一数据库的多张表的组合分析, 在同一个仪表盘中,用户可以在多个图表的展示中使用多个数据源的更新, 全方位地从各个来源得到想要的分析结果,保证了分析的灵活和有效。
智能分析
大数据魔镜内置了聚类分析、挖掘预测、相关性分析、决策树、营销解决方案等高端数据挖掘功能模型, 同时整合了多种数据挖掘功能并根据行业和客户需求持续更新。
增值和定制化模块
针对于不同企业和用户的需求,大数据魔镜提供了多个增值和定制化模块,包括机器学习,自动建模,可定制化图表支持,跨数据库、数据 源支持,行业数据分析(项目),可定制视化分析组合,定制化分析挖掘模型和解决方案等。
机器学习
用户根据给定的训练样本对分析系统输入输出之间的依赖关系进行估计,使它(这种关系)能够对未知输出做出尽可能准确地预测。 通过 使用魔镜,用户则根据现有的数据状况进行自动建中间表,学习和优化客户的分析性能。
自动建模
用户可通过魔镜实现自动建模,降低了建模的复杂程度。
可定制化图表支持
支持鱼眼,关系网图等上百种定制化图表的分析组合。
跨数据库、数据源支持
支持多个来源数据库和多个数据来源在同一图表中的分析组合。
海量大数据处理
大数据魔镜支持对海量数据的分析和挖掘,处理数据达到PB级别。 大数据魔镜在Hadoop上实现高效海量数据挖掘,基于Hadoop搭建高效数据挖掘框架, 利用数据库来模拟链表结构,管理挖掘出来的知识,提供树形结构、图模型的分布式计算方法。 很多传统BI采取基于内存式的数据计算,在数据量较大时,会占用较大的内存资源, 对服务器的性能要求很高,导致计算缓慢或出错。 同时在大数据量情况下,很容易造成系统不稳定,影响操作的便捷和安全感。
数据仓库
数据仓库
大数据魔镜通过数据获取,数据清洗,数据整合的技术, 针对企业不同需求,为企业建立数据仓库, 包括传统数据仓库,hadoop数据仓库
动态数据仓库
动态数据仓库六要素
其一,动态访问。动态访问是指一线用户可以动态, 或者说实时地访问所需要的信息。 传统数据仓库用户只针对高端管理层,比如说,一个银行也许只有几十个到几百个用户可以访问。 如果要实现成千上万的客户经理和客户代表同时访问,对传统数据仓库来讲是一个很大的压力。 所以,尽管动态数据仓库和传统数据仓库采取相同的技术架构,却采用了不同的技术手段, 从而能够实现动态访问。
其二,动态数据加载。传统数据仓库的数据加载与动态数据仓库的数据加载所需的技术设施几乎相同。过去数据仓库往往先加载好数据,再 去支撑业务查询。对动态和实时的要求就是要同时加载, 同时查询, 而且动态加载的负荷不能影响用户使用数据仓库。动态数据仓库的数 据加载要考虑到这些实时加载的需求, 在数据仓库的设计和建设中需详加考虑。
其三,动态事件。业务事件存在着一定规则, 而且规则的定义也是不固定的。例如,一个银行客户突然有一笔相对大额的钱到账, 这可能 存在着潜在的商机。那么,这个客户是否服务,是要贷款还是购买基金,还是需要其他投资产品? 银行必须要在这笔款转出之前,成功抓 住这个业务机会。如果能够掌握这样的机会并及时采取相应的行动,就能大幅度促进销售业绩。从事情发生到采取行动时间越短,销售成功 的命中率就越高, 所获的价值也越高。
其四,动态负载管理。动态数据仓库管理有策略动态负载管理和操作动态负载管理。两种管理对响应速度的要求完全不同:操作动态负载管 理一般都是比较简单的访问,不需要看太多的信息;而策略动态负载管理则需要实施复杂的数据挖掘。这两种管理的用户对其数据库的反应 速度也不同:策略动态负载管理不需要给出立即的反应,而操作动态负载管理则要求快速的反应和查询。将两种不同的负载管理放入同一个 系统中,协调管理就显得尤为重要。
其四,动态负载管理。动态数据仓库管理有策略动态负载管理和操作动态负载管理。两种管理对响应速度的要求完全不同:操作动态负载管 理一般都是比较简单的访问,不需要看太多的信息;而策略动态负载管理则需要实施复杂的数据挖掘。这两种管理的用户对其数据库的反应 速度也不同:策略动态负载管理不需要给出立即的反应,而操作动态负载管理则要求快速的反应和查询。将两种不同的负载管理放入同一个 系统中,协调管理就显得尤为重要。
其五,动态企业集成。企业需要将所有系统都很好地整合在一起,形成一个闭环, 从而实现流程的自动化,而不是一个独立的系统。流程 的自动化可以确保信息的自动流动,由此也产生了大量的数据。动态数据仓库具有可以容纳大量数据的特点。 其六,动态可用性。因为动态数据库已经不是一个纯粹的后台系统,而是业务运营的一部分,所以说可靠性、稳定性变得很重要。