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核心产品

OUR PRODUCTS

产品定义
DataCanvas RT 是一个分布式流数据实时处理和分析平台,能够将多种数据流接入实时处理并分析,将ETL、业务模型、机器学习、人工智能、可视化扩展到实时的大数据产品。
产品优势
通过流数据实时平台提供风险监控、精准营销、实时预警与事中分析等多种分析手段,结合强大的数据分析处理能力为企业多种业务场景提供实时处理的支撑。为企业提供面向未来的大数据技术和人工智能计算架构的支撑,流数据实时处理平台全面考虑实际应用的业务场景与技术指标要求,为企业未来的大数据技术提供高效可靠的基础设施。
强大的模型处理
  • 指标计算

    指标计算是将一系列交易事件,组合计算成一个指标,为后面规则计算引擎提供数据支撑。

  • 规则引擎

    规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件,实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来,并使用预定义的语义模块编写业务决策。

  • 模型加载管理

    在模型加载时实现管控,确保需要的模型加载到系统中处理数据。

实时的计算存储架构
  • 流数据

    可实时处理流数据,做到即入即出的处理速度,方便做出闪电决策。

  • 内存数据库

    利用分布式内存缓存技术,提供高性能,高可用,可横向扩展的内存缓存。

全面贴合生产化的业务场景
  • 灵活的热配置

    确保系统在线的时候实现配置,无需关闭系统或暂停系统。

  • 高可靠设计

    内置成熟的功能组件,各组件之间完美协调,确保整个系统运行稳定可靠。

  • 离线系统对接

    支持在离线的情况下对接第三方系统,满足了线上线下的系统对接需求。

产品特点
实时性
  • 提供实时的业务支持,实现毫秒级的结果反馈。

高性能
  • 拥有较高的性能优势,支持每日上亿级别的报文处理。

高可用性
  • 集群生产级高可用。

  • 集群具有自愈能力,在单节点异常下线的情况下,数据自动进行均衡。

易扩展
  • 利用成熟稳定的开源技术,支持组件性能的纵向扩展,成本低、实用性强。

易维护
  • 利用生成器、规则引擎、参数配置、界面操作等完成需求配置,得到需要的信息,从而减少系统维护的成本。

前沿技术
  • 采用业界前沿的技术,例如分布式存储、高性能计算、高并发、高可靠等,加速前沿技术落地应用。

一体化功能
  • 支持实时数据的在线处理和批处理,包括数据采集、数据存储、作业调度和数据处理多项功能,同时还具备完善的系统故障检测和定位功能。

丰富的接入能力
  • 支持丰富的数据源,提高了接入的灵活性,如Kafka,RocketMQ, IBM WebSphere MQ等。

  • 支持丰富的数据格式,提高了接入的便捷性,如金融行业主流的JSON,XML,8583,SOP等。

完善的应用开发能力
  • 自主研发的开发框架。

  • 丰富的流处理功能模块库。

RT在金融领域的典型应用场景
电子银行客户足迹分析
客户足迹分析是预测客户消费行为的基本条件。通过分析客户在不同地点的消费情况,构建出客户的消费偏好和消费行为变化,同时也是判断客户消费范围扩大和缩小的重要依据,从而得到客户消费情况的动态变化轨迹。
客服大数据分析
客服是金融机构服务质量的直观体现,直接关系和影响到企业的声誉,因此对客服的分析十分必要。利用实时数据对线上线下的客服服务情况进行统计分析,得出最佳客服人员和最差客服人员的不同特征。通过比对找到影响客服服务质量的因素,进而提升服务质量。此外,还可以获得不同营业网点的客服服务质量,快速直观地洞悉营业网点之间的服务差异,为营业网点的服务质量改善提供参考依据。
风险实时类预警
风控一直是金融机构的重点工作,如何做好风控对企业的平稳发展尤为重要。通过实时分析可以迅速发现波动较大的交易,能够让相关的工作人员更快地采取措施,应对异常交易等问题。同时,实时的风险分析可以更快地发出预警信息,大幅降低风险造成损失的几率。
资金变动营销
银行客户的资金总是不断变化的,利用实时数据分析可以更快地发现客户资金流入,从而给客户提供及时的理财方案或其他投资建议。同时,实时的数据分析能够让银行更快地做出决策,抓住转瞬即逝的机会,在其客户资金增加的同时通过多种营销方式实现自身营收的增加,保持自己在激烈竞争中的优势。
RT应用案例
项目介绍
解决方案
客户价值
通过DataCanvas RT产品实现了该银行数据快速分析,数据快速处理,风险快速预警的既定目标,拥有了秒级完成事件处理的平台能力。银行根据实时分析的结果可以更早地发出预警,更快地做出决策,减小风险的影响;此外,银行可以更快、更直观地查看各个网点之间的服务情况,可以快速直观地比对服务差异,发现不足,找到亮点;另外,银行可以更快地发现客户的资金变动,对某段时间内有大量资金流入的客户推送营销方案,进一步提升公司的盈利水平。
项目背景
某银行的需求:分析客户足迹,了解客户的分布情况和消费情况;分析自有客服人员的服务情况,以进一步提高客服服务质量;同时对各类风险做出预警提示,以便在风险真正形成之前解决风险;监控客户的资金变动,方便做出更具针对性的营销方案。但是现有的报表系统整合信息慢、效率低,无法满足实时结果分析的需求。因此,急需一个实时数据分析平台来解决该银行迫切的需求。
解决方案
DataCanvas RT产品为某人寿公司提供实时反欺诈解决方案,使传统的事后跟踪转变为事中控制:
在线分析
从数据加工、分析、建模到应用的一站式解决方案,简化流程,快速上线。通过融合互联网交易、社交网络、医疗等外部数据,为欺诈检测提供更广泛的决策依据。
模型验证
通过关联规则引擎、异常检测、深度学习等数据分析方法构建混合模型,为欺诈检测提供更精准的分析模式。
机器学习
通过集成机器学习,提供无约束、易使用、可扩展的模型库,为应对可能出现的新型欺诈手段提供强有力的支撑。
客户价值
    通过DataCanvas RT产品实现了该银行数据快速分析,数据快速处理,风险快速预警的既定目标,拥有了秒级完成事件处理的平台能力。银行根据实时分析的结果可以更早地发出预警,更快地做出决策,减小风险的影响;此外,银行可以更快、更直观地查看各个网点之间的服务情况,可以快速直观地比对服务差异,发现不足,找到亮点;另外,银行可以更快地发现客户的资金变动,对某段时间内有大量资金流入的客户推送营销方案,进一步提升公司的盈利水平。
项目背景
    某银行的需求:分析客户足迹,了解客户的分布情况和消费情况;分析自有客服人员的服务情况,以进一步提高客服服务质量;同时对各类风险做出预警提示,以便在风险真正形成之前解决风险;监控客户的资金变动,方便做出更具针对性的营销方案。但是现有的报表系统整合信息慢、效率低,无法满足实时结果分析的需求。因此,急需一个实时数据分析平台来解决该银行迫切的需求。
解决方案
DataCanvas RT产品为某人寿公司提供实时反欺诈解决方案,使传统的事后跟踪转变为事中控制:
在线分析
从数据加工、分析、建模到应用的一站式解决方案,简化流程,快速上线。通过融合互联网交易、社交网络、医疗等外部数据,为欺诈检测提供更广泛的决策依据。
模型验证
通过关联规则引擎、异常检测、深度学习等数据分析方法构建混合模型,为欺诈检测提供更精准的分析模式。
机器学习
通过集成机器学习,提供无约束、易使用、可扩展的模型库,为应对可能出现的新型欺诈手段提供强有力的支撑。
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