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业务挑战 客户数据分散在多个平台和部门,数据整合困难,难以全面综合客户信息 客户行为具有实时性,要求即时分析客户数据和做出快速反应 客户数据涉及隐私和敏感信息,需要保证数据安全和合规性,确保客户数据受到保护 解决方案 将分散的客户数据整合到统一的数据平台中,进行标准化处理,保证数据唯一性和完整性
该解决方案有何用途? 该解决方案可以帮助您在华为云云服务器上轻松搭建基于副本集的高可用MongoDB集群。MongoDB是一种开源的NoSQL数据库,将数据存储为一个文档,数据结构由键值对组成。副本集是MongoDB常用的实现高可用的技术,用来构建具有自动故障恢复能力的MongoDB主从集群。 方案架构
提供垂直行业可复用的领域知识库,涵盖行业数据标准、行业领域主数据模型、数据分析模块,快速构建端到端的解决方案 全链路数据治理管控 数据全生命周期管控,提供全自动元数据采集和关联,智能化映射和落标,数据处理全流程质量监控,异常事件实时通知 AI增强分析实现洞察 言出数随,智能问答,以对话方式查询和分析数据。问题一
云和恩墨(北京)信息技术有限公司 云和恩墨在数据管理(数据库基础软件、数据库云化管理平台、数据技术服务)、承载(分布式存储、数据持续保护)、加工(应用开发质量管控、数据模型管控、数字化转型咨询)和应用(数据服务化管理平台、数据智能、隐私计算数据联邦平台)领域为各个组织提供可信赖的产品
自主研发共享交换、数据集成、数据治理、组织关联和态势感知等完善的系列数据产品,组织关联产品在行业内拥有先发优势 行业方案成熟度高 专注政务数据全景建设并深耕十年。曾经承接九个省部级政务大数据平台建设及服务三个国家级项目数据业务,政务领域实践经验丰富 政务服务处于领先地位 参与了数据开放、政
钟,实现数据快速迁移。 可扩展 后续根据业务需要,可以增加DataGuard中的备库数量,实现架构扩展。 高可用 客户端和华为云ECS之间采用Oracle DataGuard架构实现数据同步,为数据提供容灾保护。当客户端宕机或数据库出现故障,可以切换华为云ECS上的数据库为主库,保证业务正常运行。
便捷使用、全流程一站式的开发工具,面向开发按需使用。建设平台数据开发服务模块,包含数据治理服务、数据API服务、数据产品服务、应用开发服务等。面向数据运营商、企业、社会开发者提供丰富的数据开发服务,实现数据资源到数据资产、数据产品应用能力 统一市场运营管控 面向数据要素流通,进行统一产品上线流程,并全流
专家咨询 打通数据治理全流程 打通数据治理全流程 业务挑战 数据质量良莠不齐,数据墙林立 数据安全性难以保证 数据转化成数据资产有待开发 解决方案 数据集成与交换管理:实现数据统一、高效、安全共享 实时计算存储:海量数据分布式高效存储和统一管理 数据管理:理清元数据,统一数据标准,提高数据质量
能力,和客户共建创新应用 一站式车联网数据处理 实时、批量、AI全场景的数据处理能力;2万+节点大集群能力,支持海量数据统一处理;实时入湖、增量同步,PB级数据多维查询秒时延 海量数据低成本存储 湖仓一体,减少数据在不同引擎间复制、转换,数据冗余降低20%以上;存算分离,采用并行
提供丰富开放的数据接口、规则引擎、数据储存能力,可以快速对接车企业务系统以及各类中间件、数据库和云服务 数据便携传输 将MQTT消息和物联网数据流传输到Kafka,无需编码和复杂设置,即可实现设备和企业应用之间双向通信和实时大规模数据处理 为什么选择映云科技车联网数据基础设施解决方案
ES)等数据同步。支持上传插件自定义同步转换业务,提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。 方案部署架构 该解决方案基于华为云部署DBSyncer数据迁移环境,帮助您在华为云上快速实现Mysql、Oracle等数据库迁移上云环境。 基于DBSyncer快速实现数据库迁移 上次更新日期:2024年2月
实践 选择普元元数据资产管理解决方案能为您带来什么 “互联网+数据服务”通过数据协同推动数字化转型 建体系 完善的数据治理体系,组织架构+管理流程+规章制度+管理工具,使数据治理工作可落地并形成常态化 提质量 发现异构系统(数据中台数据、自开发系统源端数据)的数据质量问题,提供问题明细数据+统计分析,推动数据质量提升
性和可用性 数据库采用主备架构云数据库RDS for MySQL,同时开启定期备份功能,确保数据安全,缓存使用华为云分布式缓存服务Redis主备实例,增强服务稳定性 从接入层、应用层到数据层都集成华为云的安全服务,比如Web应用防火墙 WAF,主机安全,数据加密服务等,全方面保障应用和客户数据的安全可靠
跨部门的证照数据逐级集中;从技术手段上看,要求多层级的数据实时同步交换,面对复杂多变的数据交换,必然会造成建设成本高、实施周期长等问题。 证照数据产生、归集和使用部门间存在可信协同问题 传统电子证照库存在数据产生部门、数据归集部门和数据使用部门之间可信协同问题。数据归集部门在证照
端到端解决方案,助力企业智能提升 大数据开发 数据清洗和转换:处理数据提高质量,并将数据转换成适合分析的格式 数据分析和挖掘:应用统计学、机器学习等技术提取洞察和模式,并使用算法来发现数据中的潜在价值和关系 数据可视化:创建图表和图形来直观展示数据分析结果 大数据治理 数据质量管理:确保数据准确性、完整性和一致性
合的消费者运营解决方案 连接业务及IT人员,完成数据价值的提炼及洞察分析,将数据转化为人群/标签/画像,放大数据价值,实现降本增效 集业务中台、技术中台于一体,支持前端业务B2B、B2C、B2B2C、O+O等全渠道业务场景,让数据流通更即时、商业决策更畅通 进一步了解 您的 数字化营销
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