不过，世易时移，近年来美国出现了智能投资市场，涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台，大大降低了财富管理的门槛，让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ?...什么是智能理财平台？ 这些智能理财平台将原先投资顾问的专业技能模型化，根据用户实际风险承受能力，推荐和匹配一个投资组合。...智能理财平台为什么会成功？ 现在看来，有两大因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先，ETF基金的出现大大降低了投资成本。...智能理财平台有哪些运营模式？ 在美国，我们见到了许许多多经营智能理财平台的初创公司。通过分析这些公司的运营，我们大致归纳出了五种平台模式。...第1种：基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据，全面了解客户的财务状况和投资现状，帮助客户对过去的投资决策做出回顾。
作者简介 Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。...一、平台现状 大住宿数据智能平台（简称HData）是一个为携程大住宿业务提供数据可视化的平台。...让权限大的用户通过Clickhouse请求数据，这样可以引流很大一部分用户。...离线T+1数据主要使用Zeus平台，通过Stream load的方式导入，以使用明细模型为主。...T+1数据我们通过携程自研的数据同步平台Zeus进行ETL和导入： 六、DR和高可用 携程对DR有着很高的要求，每隔一段时间都会有公司级的DR演练。
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在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为大快发行版DKhadoop的管理平台，它的四大功能分别是：管理功能，监控功能，诊断功能和集成功能。...管理功能已经给大家列举了一些做了说明，今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享分析。...DKH大数据通用计算平台.jpg DKM 提供了许多监控功能，用于检测集群健康，组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。...同时提供了各个作业所使用资源的许多统计，系统管理员可以通过比较相似任务的不同性能数据以及比较查看同一任务中不同执行的性能数据来诊断性能问题或行为问题。...同时，对集群的各项性能数据进行监控，例如CPU，内存，网络等，一方面能够监控集群的性能状态，一方面能够帮助性能调优。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...当平台融入大模型后，平台用户输入的问题会进入大模型进行语义解析，自动转化为 SQL 语句触发 OLAP 引擎开启数据分析与查询。...通过平台智能问答交互的方式，业务分析师不再需要依靠人工编写 SQL 提供查询分析结果，技术人员也不需要再制作过于固定或者过于定制化的产品工具。...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...平台基于大模型 + OLAP 的模式加速业务分析效率，减少技术开发成本，向智能化、个性化、实时化的全新业务服务模式更近一步。
按照S市大数据中心对市区两级大数据资源平台建设统一标准规范的要求下，以实际需求为导向，搭建m区大数据资源平台，加快推进与承接S市大数据资源平台的落地数据资源，归集区内各单位公共数据资源，按需实现共享交换...，逐步构建形成m区公共数据汇聚、整合、共享、应用、展示、评价为“六位一体”的大数据资源体系，构建m区数据基础库、专题库和主题库为核心的数据资产，充分挖掘与发挥数据应用价值，构建数据集成、数据共享、数据管理...、数据决策的综合管理服务体系 按照总集规划，对m区大数据资源平台中的数据智能子系统进行建设，数据智能子系统作为大数据资源平台的核心系统，包括：数据资产、数据治理2大核心管理；通过数据资产子模块管控整个大数据资源平台中的数据资产...，围绕数据资产的全生命周期进行管理；数据治理作为大数据资源平台中作为数据清洗、融合、挖掘的核心工具，对平台内的数据进行治理。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...当平台融入大模型后，平台用户输入的问题会进入大模型进行语义解析，自动转化为 SQL 语句触发 OLAP 引擎开启数据分析与查询。...通过平台智能问答交互的方式，业务分析师不再需要依靠人工编写 SQL 提供查询分析结果，技术人员也不需要再制作过于固定或者过于定制化的产品工具。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...平台基于大模型 + OLAP 的模式加速业务分析效率，减少技术开发成本，向智能化、个性化、实时化的全新业务服务模式更近一步。
值得指出的是，国内的大模型，除了文心一言、通义千问这类大模型外，百川智能和智谱AI的表现也较好，这也是Kyligence 选择接入智谱 AI、百川智能的重要原因。...Kyligence Copilot，一次将大模型引入指标平台的全新探索 讲完大模型，我们再来看看基于大模型所改造的指标平台。...此外，Kyligence还升级了智能一站式指标平台——Kyligence Zen，企业可以根据实际情况选择 SaaS、云上部署和本地私有部署不同的部署方式。...Kyligence Zen作为一站式指标平台，为管理者和业务人员提供高效、准确、全面的智能决策支持。...就在22 日，飞书宣布推出智能伙伴，Kyligence 成为首批生态单位，基于 Kyligence Zen智能一站式指标平台实现的 AI 数智参谋已内置到飞书智能伙伴，将帮企业对北极星指标进行层层拆解，
智能手机的笨拙已经不能满足消费者解放双手的需求。因此，便于携带的智能手表受到了消费者的青睐，而技术的不断创新也使得智能手表的功能越来越强大，转变甚至取代了智能手机的功能。...要点提示 为了应对日益缩短的产品设计周期，帮助智能手表品牌厂商快速准确地收集用户反馈，从而帮助提高产品质量，我们挖掘了智能手表的网上购买数据，我们从电商平台采集了多个品牌智能手表用户购买评价数据，并进行了数据分析...主题一 不同产地的智能手表价格和评价比较 2015年，智能手表行业迎来了井喷式的发展。在众多智能手表中，小米和华为作为国内智能手表品牌，在国内外市场都非常抢眼。...虽然国外品牌Apple Watch和三星Galaxy Watch在智能手表领域处于领先地位，但小米和华为等低价位厂商将以低价位智能手表制衡高价位智能手表。...总之，智能手表的功能将随着消费者多样化、个性化的需求而不断丰富，在未来，智能手表将成为人们工作和生活中不可缺少的帮手。 ---- 本文摘选《电商平台销售数据评测智能手表》
摘要在大数据时代，企业决策正越来越依赖数据分析。然而，面对海量数据，传统分析工具常因效率低下而无法满足需求。本文探讨如何设计基于 AI 的数据分析平台，通过智能化分析和预测帮助企业高效决策。...传统的数据分析方法耗时且对人工依赖较高，而 AI 驱动的分析平台则通过自动化和智能化方法，大幅提升了数据处理和分析的效率。...基于 AI 的企业数据分析平台能够高效整合多源数据，通过机器学习和预测分析模型生成商业洞察。本文将以 Java 为主要语言，介绍如何构建一个基于 AI 的数据分析平台。...平台架构设计核心架构数据层：包含数据采集模块、存储模块及预处理模块。分析层：包括数据分析引擎和预测模型。可视化层：提供结果展示和交互功能。管理层：用户权限、任务管理、日志记录等模块。...未来展望未来，该平台可以：集成更多数据源。引入深度学习模型以提升预测精度。提供更加智能化的可视化工具，提高用户体验。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司...， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。...基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。
爱分析认为，正在兴起的新一代数据智能平台需要具备云原生、AI增强、敏捷开发与应用、实时数据处理与分析四大核心能力。...企业在生产和运营中存在越来越多的实时决策场景，如何快速查找、分析和获得数据洞察是当前数据平台面临的一大挑战，需要从平台的架构设计、计算和存储引擎，以及业务流程优化上满足数据分析的实时性需求。 智能化。...图 3： 数据智能平台的四大核心能力 2.2.1 云原生 云原生是指在应用的设计阶段就为了云的运行环境而设计，包含微服务、容器化、DevOps、持续交付等特征。...第三，完成了“T+0”实时五大报表的建设。平台将成员行五级机构、三级科目、30倍裂变数据处理的报表查询响应时长，从5分钟提升至“T+0”，完成了五大会计报表的实时计算和展现。...明略科技的数据中台以云原生和数据资产图谱平台两大支撑能力为支撑，以多维数据的感知和汇聚能力、基于知识图谱的数据融通打通能力、基于智能数据引擎的数据自服务能力，赋能客户的中台建设，实现客户数据的资产化、智能化和服务化
，做成数据集市和数据立方，因为“提取”就意味着转移。...创造数据的人很多，但利用数据的人却很少。 原文翻译： 如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？...第一诫：不要转移大数据 转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。...第八诫：要利用智能工具 在提供基于数据的可视图方面，BI工具已经证明了自己的能力。现在则轮到在模型和缓存的自动维护上下功夫，这样一来，终端用户就不必操这个心了。...第十诫：不要只是站在数据湖边，等着数据科学家来干活儿 不管你是把大数据当成数据湖还是企业数据中心，Hadoop已经改变了数据的处理速度和存储成本，我们每天都在创造更多的数据。
的产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案...5、产品功能 Stratifyd是一个产品导向型公司，其平台被广泛的银行业务人员使用，自行接入多维度的内外部结构与非结构化数据 1、利用Stratifyd的人工智能分析定制相关的业务可视化的报表和仪表盘的功能...6、产品优势 1、全方位360度智能核心提炼Insights - 有效对内外部数据进行清洗，提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。...以用户为中心的智能大数据分析平台Stratifyd，是公司目前的主打产品，兼具实时交互、图像可视化、非结构化数据和结构化数据分析能力，帮助大中小型企业快速、科学、精准的定位客户、员工以及市场中的海量文本反馈信息...已有15家福布斯全球 500 强公司以及多家国际主流企业如Kimberly Clark、Ally Financials、Intuit 都采用了Stratifyd的新型大数据智能分析平台，公司销售收入在以
以下内容整理自大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础》同学们的期末答辩汇报。 各位老师大家上午好，我们组的题目是智能网联汽车大数据基础平台的构建。我们的指导企业是西部智联。...因此，重庆市政府西部科学城、重庆高新区管委会和我们学校的李克强教授团队共同策划成立了智能网联汽车领域的研发机构——西部科学城智能网联汽车创新中心。...西部智联也是广泛开展业务，推进产业协同发展，促进智能网联汽车产业的规模化落地。 智能网联汽车云控平台的用户主要是普通车主、政府以及企业用户三个部分。...对于市场前景的话，智能交通市场未来的发展也在持续增长，整个市场规模也是非常巨大的，车路云一体化是实现整个智慧交通商业化落地的一个最可行的方案。因此我国也正在大力推动智能网联汽车示范区的建设。...提出到2025年，智能网联汽车将会覆盖全国的所有城市。
以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。 大数据平台具有集群规模大、数据量大、组件多、模块间交互复杂等特点，而腾讯云需要面对不同的应用场景和业务需求。...本演讲介绍了腾讯云大数据团队如何通过引入机器学习、实时计算等技术提升集群运维效率和质量，最终实现为客户打造智能化的大数据平台。...1545285960121.png 腾讯云大数据面临的挑战 在为云上客户提供大服务的过程中，我们意识到，除了满足客户基本的功能、性能诉求之外，如何把原本复杂的大数据平台更稳定可靠的提供给客户使用，然后尽力帮助客户节省运维成本...智能化大数据平台最佳实践 – 发现问题 接着让我们来看下如何发现问题，这里我以流计算产品为例来介绍。...智能化大数据平台最佳实践 – 优化问题 我们再来看一下优化问题的场景，我们以EMR产品做例子。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process...可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。
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