原生态的跨行业、跨领域数字化解决方案
新一代大数据人工智能应用开发引擎
Data + Analytics + AI
Unleash the Power of Data and AI
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基于行业领先的模型驱动架构与数据虚拟化技术，实现广泛数据类型的统一治理与融合，支持数据清洗、数据映射、数据集成、数据规范化等。数据类型包括但不限于文档、图片、音频、 视频、时间序列数据、传感器数据、文本数据等。
对动态、复杂、连续的高维企业大数据进行分析与建模，将隐藏在数据中的商业信息进行萃取和提炼，并应用统计表、统计图等可视化方法，将数据洞察转换为业务经理可看、可理解、可解释的情报，帮助企业经营者和管理者进行有效的判断与决策。
运用先进的机器学习、知识图谱、深度神经网络等人工智能技术，通过对当前数据与历史数据建模，对未来的事件做出预测与预判，帮助企业识别未来趋势、行为与商机，并以此为企业提供解决业务需求或运营问题所需的最佳方案。
Separate the functionality of a product or a system into independent, interchangeable modules, and each contains everything necessary to execute only one aspect of the desired functionality. Modularization makes it flexible to create different requested configurations, while reducing the number of unique building blocks needed to do so.
通过将一个产品或系统的功能分离成独立的、可互换的模块，每个模块只执行一方面功能并包含执行该功能所需的一切，使产品或系统能够快速灵活地创建不同的配置以及新的应用，减少冗余与重复，以及产品系统的成本。
Advanced data virtualization technology to leverage existing enterprise data lakes and abstract a unified data model from the underlying source system, thereby minimizing data redundancy across enterprise data stores and reducing data center and cloud storage costs.
先进的数据虚拟化技术，通过构建虚拟化的逻辑数据层，整合所有分散在不同系统中的企业数据，通过对数据的统一管理以实现集中化的治理与安全，并实时提供给企业用户。可以最大程度地减少企业内部数据存储的冗余，降低数据中心和云存储的成本。
The model-driven architecture provides an "abstraction layer" that allows developers to build enterprise Big Data and AI applications by using conceptual models, instead of writing lengthy code.
模型驱动架构提供了一个“抽象层”，通过使用概念模型来构建不同应用场景下的企业级大数据和人工智能应用，无需编写冗长的代码。一个应用程序所需要的所有元素，都可以在模型驱动的架构中通过模型来表示与实现。
让数据说话，加速企业数字化转型
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