终于把隐私计算联邦学习多方安全计算机密计算差分隐私全搞清楚了!亿信华辰

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

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THE END
1.如何确定计算方式?计算在哪些领域有应用?股票频道教育领域也逐渐引入计算技术,个性化学习方案的制定、在线教育平台的优化等都需要计算的支持。 总之,计算已经渗透到我们生活和工作的方方面面,正确确定计算方式以及充分利用计算在各个领域的应用,对于提高效率、解决问题和推动创新都具有重要意义。 看全文https://stock.hexun.com/2024-12-16/216196359.html
2.大数据机器学习算法概论腾讯云开发者社区大数据 机器学习 算法概论_大数据_02 可以看出手机购物时,当我们搜索某家商店的某件商品时。系统会根据我们的搜索历史和购买历史进行相似物品的推荐。 分类算法(医学上的肿瘤判断) 如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢?肿瘤细胞和普通细胞,有差别。但是,需要非常有经验的医生,通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式,https://cloud.tencent.com/developer/article/2479107
3.大数据的数据来源和类型有哪些列举大数据的数据来源和类型有哪些? 大数据的数据来源主要有以下几种: 1. 传统商业数据:来自于企业ERP系统、各种POS终端及网上电商支付系统。 2. 互联网数据:特点是大量化、多样化、快速化。 3. 物联网数据:通过射频识别装置,传感器、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与https://www.hq66.cn/a/xpyqlx743.html
4.www.stats.gov.cn/zsk/snapshoot?reference=33e2b9cdb6391521c5知识库 知识分类:|知识来源: |发布日期:https://www.stats.gov.cn/zsk/snapshoot?reference=33e2b9cdb6391521c53328be6244e40b_8EC2B931E96309B121FA411C24B82731
5.大数据和云计算:它们如何融合及其优势数字经济观察网增强数据分析能力:云平台提供了强大的数据分析工具,如机器学习、人工智能和大数据处理框架,这些工具帮助企业从海量数据中提取有价值的洞察,推动业务创新和优化。 总结 大数据与云计算的融合代表着企业信息管理和数据使用方式的一场革命。这种技术的结合不仅降低了企业的IT成本,还提升了灵活性、可扩展性和决策效率。随着这https://www.szw.org.cn/20241219/68496.html
6.证券消息不会做大数据计算?10年数据分析师整理,一文给出解决方案据报道|不会做大数据计算?10年数据分析师整理,一文给出解决方案2024-12-18 10:30:59 来源: 金羊网 作者: 谷沙洋 金羊网记者 谷沙洋 报道 另wai,近xie年受jing济下xing、大gui模减shui降费、楼市tu地市chang低迷deng影响,地方cai政收ru受到yi定冲ji,而gang性支chu有增wu减。zai财政shou支矛dun不断jia大http://www.lieren2000.com/wap/colormethod_view.asp?/www/linux/11249220_20241217.shtml
7.Spark简介以及与Hadoop对比分析云计算技术计算中间结果的存储 在内存中维护,存取速度比磁盘高几个数量级 落到磁盘,IO及序列化、反序列化代价大 Task维护方式 线程 进程 时间 对于小数据集读取能够达到亚秒级的延迟 需要数秒时间才能启动任务 2. Spark 生态系统 2.1 大数据处理的三种类型 1. 复杂的批量数据处理 时间跨度在数十分钟到数小时 Haoop MapRehttps://www.jb51.net/article/221228.htm
8.大数据计算引擎之二:数据处理三种类型大数据处理的三个类型【大数据】计算引擎之二:数据处理三种类型 在深入介绍不同实现的指标和结论之前,首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。 1.批处理系统 批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集,并在计算过程完成后返回结果。 批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/102989401
9.数据中台计算方式有哪些帆软数字化转型知识库数据中台计算方式包括:批处理计算、流处理计算、交互式查询、内存计算、大数据计算、实时计算、分布式计算、图计算。批处理计算是数据中台的一种基础计算方式,通常用于处理大规模历史数据,具有高吞吐量和高延迟的特点。它通过预设的调度策略,将数据划分为多个批次进行处理,适用于数据量大但实时性要求不高的场景。例如,日https://www.fanruan.com/blog/article/638752/
10.[原创]云边智能:电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与同样地, 边边协同也有三种模式: 1)边边计算协同. 云端的超算中心对模型和算法进行训练, 根据边缘节点的情况将已训练好的模型进行下发, 每个边缘计算服务器只执行一部分算法, 最终通过协同的方式完成应用任务; 2)边边分布式训练协同. 边缘计算服务器有完整的模型和算法, 并利用边缘端数据承担模型和算法的训练任务,https://wangfeiyue.blogchina.com/972904091.html
11.首页广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室?东省?数据计算基础理论与?法重点实验室于 2021 年经?东省科技厅批注立项建设,依托香港中学(深圳)。本重点实验室以“大数据计算基础理论与方法”为主题,面向数据科学与大数据技术中核心的理论与计算方法,深入探索大数据理论与计算方法中的核心难题,并将大数据的方法以创新的方式应用到社会运行核心行业https://gklbdc.cuhk.edu.cn/
12.科普物联网和大数据云计算之间的关系摘要:在此文中,我们将讨论物联网,大数据和云计算这三种技术之间的相互关系。其背后的原因是大量的物联网数据生成将为大数据系统提供数据。因此,对于上述两点,我们明确认为需要为物联网和大数据采用基于云的系统。 我们现在的社会正在步入物联网、大数据和云计算时代。这些技术中的每一个都会有瓶颈,例如可伸缩性差安全https://www.ucloud.cn/yun/126053.html
13.大数据的矩阵计算基础培训炼数成金课程现开始接受报名,报名方式 网上报名 请点击:大数据的矩阵计算基础 咨询Email :edu01@dataguru.cn,edu02@dataguru.cn 课程入门讨论咨询群:303917420(群内有培训公开课视频供大家免费观看) 咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线) 技术热点、行业资讯,培训课程信息,尽在炼数成金官方微信,低成本传递高端知识!技术成就梦想http://www.dataguru.cn/article-4621-1.html
14.深入浅出学大数据(一)大数据发展历程及大数据的简单介绍根据IBM前首席执行官郭士纳的观点,IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革。在2010年前后爆发的第三次信息化浪潮期间,由于信息逐渐增加,为了解决信息爆炸问题,物联网、云计算和大数据相继兴起了起来。下图为三次信息化浪潮发生时间、标志、解决问题以及代表企业。 https://blog.51cto.com/14683590/4909933
15.云计算的三种模式IaaS/PaaS/SaaS/BaaS对比:SaaS架构设计分析所以在云计算的三种模式 IaaS/PaaS/SaaS,SaaS 面对的用户最多,如同 C 端,应用程序的任何更新或者修复漏洞操作都是由软件提供商负责实施和处理的,由于租户是通过互联网获取软件服务,所以租户端无需下载任何的升级包或者修复补丁,是一种开箱即获取最新软件产品的服务方式。 https://xie.infoq.cn/article/14235db9f2e88cc58cde08228