智能化的内容生产解决方案
SightEngine 数据智能引擎
Unleash Power of Data & AI
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Simple steps to great results.
通过SightEngine的多源、多态数据融合与治理方案，企业每月可减少超过50%的人工整理时间。例如，某企业需处理来自三种形式（音频、视频、文字）的用户反馈，每月总数据量为500GB。借助SightEngine自动实现跨平台整合，帮助企业减少2,000小时的人工工作时间。
一家电商平台需要分析其每月100万条用户评价以了解产品反馈及市场趋势。传统分析需要10名分析师至少7天完成，而借助SightEngine的自动化智能分析，任务在4小时内完成，不仅节省了超过95%的人工时间，每月直接节约人工成本约50,000元。
某金融机构利用SightEngine的知识图谱功能，在处理每月5,000万条交易数据时，能够将数据检索与分析时间减少50%，每月节省约1,000小时的人工工作，同时通过发现客户交易行为中的潜在模式，该机构能够设计一个新型的高频交易产品，预计实现季度销售额18%的增长。
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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