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Paper大数据应用集成平台

2018-04-11 作者:luoc【收藏】

企业信息:

北京软通云网科技有限公司

  • 所属分类(大类):大数据应用类
  • 所属分类(小类):其他

基于的开源框架: Hadoop、Spark、Tez、HDFS、Hbase、hive

应用领域:电信、金融、工业、医疗、交通、电力/能源、政务、零售业、电子商务

主要技术特征:

    海量数据分布式存储计算:日均10亿条数据实时处理能力,累计5PB数据存储与计算能力上千台分布式集群连续5年不间断运行能力
    深度学习:通过对云平台的建设,提供高可靠、弹性的基础资源,全网同一的模型和运行管理数据,为进一步使用计算推理、逻辑推理、关联搜索等深度学习算法,形成知识模型,由计算机智能自动处理替换人工操作奠定基础。
    人群行为分析:通过人脸识别、语音识别、车辆识别、搜索引擎、文本挖掘、语义分析、地址识别等技术,并结合生产制造、零售电商、金融保险、智慧城市等行业,实现社会人群在异常用电分析、人群价值分析、金融转帐关系、人群偏好分析、隐患识别、危险预警、人员调度等方面的全生命周期分析


运行平台要求:

VM(虚拟机)或服务器40台,最低配置为:4核CPU,4G内存,100G硬盘,Centos6.4操作系统


产品应用及销售情况:

应用模式
本产品默认的服务模式为SAAS,为了满足客户本地化和混合云的需求,Paper支持混合云的部署模式以及完全本地化部署模式。
  SAAS:通过浏览器访问Paper服务。
  混合云:通过下载的JRA包在本地远程调用Paper服务。
  本地化部署:将Paper以及所需的底层环境安装到企业内网,然后在内网访问Paper服务。

应用场景:
    辅助市政决策:提高市政融合指挥能力,增强市政数据传递、整合与应用价值和意义
    设备故障隐患发现:通过设备故障关联模型帮助燃气公司建立和发现短期乃至中长期的设备隐患问题
    网点布局优化:结合区域设备的新旧程度、人员技能熟练程度、区域用气量大小、区域管网分布的复杂程度、区域交通的特殊情况等因素,合理布局网点,优化人员编制以及整体工作量,提升客户购气和用气体验
    电力反恐分析:通过用电数据,增加反恐信息来源渠道,准确定位和排查恐怖分子信息
    客服语音识别:提升客户服务质量,界定业务责任,提高整体经营效率和效益
    人员画像分析:提高客户管理的精细度,预测和发现客户需求,从而提高客户粘性
    转账关系分析:如何识别多重资金流向,多张银行卡,多个交易关系,从而获取客户信用和风险水平
    零售客户分群:提高客户管理效益,将有限的资源投入到高价值和高回报的客户,增加投资回报率
    商品销售提升:从商品角度提高销售机会和购物转化率,通过关联法则进行场景化的购物推荐

销售情况:
1、某公安部门应用该产品,通过对海量用户用电情况的分析,找到异常用电居民并缩小侦查范围,以协助其做反恐方面的侦查工作。
2、某大型烟草公司,通过该产品对其销售区域、销售对象、经销商等销售渠道的画像进行分析,从而得到销售指导并辅助于销售策略指定。
3、某图书销售公司,通过该产品对其分散数据做统一整合,并将结构化和非结构化数据经过整理、清洗和汇总后,形成统一的数据检索平台,以提高其数据查询、分析效率。


产品详细描述:

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平台认证状态:

本产品已经过本平台认证

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