概述
公有云原生應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用集成、應(yīng)用整合服務(wù)，采用第三方BAT、Azure，AWS，Google云平臺及技術(shù)能力，提供云原生、數(shù)據(jù)智能、零售、金融、制造等多個領(lǐng)域的智能化應(yīng)用解決方案。業(yè)務(wù)能力覆蓋數(shù)據(jù)處理與計算，高效化運營，智能制造，智能營銷，用戶數(shù)據(jù)挖掘，風(fēng)控預(yù)測等。
行業(yè)應(yīng)用
在線教育解決方案
為在線教育機構(gòu)提供高質(zhì)量的負載均衡服務(wù)、云服務(wù)器、云數(shù)據(jù)庫、云存儲以及點播直播服務(wù)，可以根據(jù)教育行業(yè)流量特點進行彈性伸縮。
家居行業(yè)解決方案
通過IOT互聯(lián)技術(shù)，提供靈活的云邊一體化架構(gòu)，支持3類云邊協(xié)同計算方式。組態(tài)化開發(fā)，模塊化集成，減少80%的開發(fā)時間，降低工廠的數(shù)字化成本。
商超連鎖全渠道方案
中臺有機銜接穩(wěn)定的后臺系統(tǒng)和靈活多變的前端業(yè)務(wù)場景，通過抽取后臺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以共享服務(wù)中心的方式，為前臺的各種業(yè)務(wù)場景提供統(tǒng)一調(diào)用服務(wù)，保證數(shù)據(jù)一致性。
購物中心智慧營銷解決方案
會員業(yè)務(wù)中心提供統(tǒng)一的數(shù)字化觸點連接方式，打通所有觸點會員身份識別體系，為后臺大數(shù)據(jù)分析提供OneID的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，底層數(shù)據(jù)中臺進行數(shù)據(jù)整合、標簽萃取、服務(wù)調(diào)用等能力，為前臺的各種業(yè)務(wù)場景提供智能化數(shù)據(jù)營銷服務(wù)。
美家全域潛客運營方案
借助第三方平臺能力打通線上、門店周邊、到店和離店鏈路，將數(shù)據(jù)沉淀到數(shù)據(jù)中臺，經(jīng)過萃取加工后，反饋到營銷端，高效獲客。解決人群不精、觸達方式有限、到店率低、流資成本高、到店轉(zhuǎn)化率低、離店無法運營的問題。
數(shù)字門店解決方案
提基于巡跡的客流數(shù)字化與基于云價簽的貨架數(shù)字化相互作用，進行客流統(tǒng)計、動線分析、動態(tài)調(diào)價并優(yōu)化貨品陳列和客流動線，同時輔以商品RFID、門店游戲互動手段開啟線下門店數(shù)字化之路。。
保險數(shù)據(jù)中臺解決方案
險企數(shù)據(jù)中臺統(tǒng)一數(shù)據(jù)、形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)。它是險企數(shù)據(jù)化的業(yè)務(wù)抽象，不僅能降低重復(fù)建設(shè)、減少信息流轉(zhuǎn)中煙囪式協(xié)作的成本，也是險企差異化競爭優(yōu)勢所在。
傳媒大數(shù)據(jù)解決方案
傳媒大數(shù)據(jù)解決方案致力于融合傳統(tǒng)傳媒產(chǎn)品、運營、市場的數(shù)據(jù)需求，實現(xiàn)支撐用戶運營管理與服務(wù)的“數(shù)據(jù)+平臺+應(yīng)用”的三層體系，是推動傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型升級，贏得未來的必由之路。
航空公司電商解決方案
基于云計算技術(shù)搭建靈活可靠的系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施，整合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建電商業(yè)務(wù)中臺，并在安全防范和智能營銷推薦提供優(yōu)異的解決方案，提升訪問速度，提升營銷準確。
公司特色服務(wù)包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載ETL工具開發(fā)，主數(shù)據(jù)管理，云原生應(yīng)用開發(fā)，ESB企業(yè)總線實施，大數(shù)據(jù)計算集群監(jiān)控管理，邊緣計算平臺構(gòu)建等。從數(shù)據(jù)端的采集到計算分析及機器學(xué)習(xí)模型建立，到最終的業(yè)務(wù)應(yīng)用分析全生命周期的大數(shù)據(jù)云計算應(yīng)用實施。
采用第三方BAT、Azure，AWS，Google云平臺及技術(shù)能力，提供云原生、數(shù)據(jù)智能、零售、金融、制造等多個領(lǐng)域的智能化應(yīng)用解決方案。業(yè)務(wù)能力覆蓋數(shù)據(jù)處理與計算，高效化運營，智能制造，智能營銷，用戶數(shù)據(jù)挖掘，風(fēng)控預(yù)測等。 查看案例
采用第三方BAT、Azure，AWS，Google云平臺及技術(shù)能力，提供云原生、數(shù)據(jù)智能、零售、金融、制造等多個領(lǐng)域的智能化應(yīng)用解決方案。業(yè)務(wù)能力覆蓋數(shù)據(jù)處理與計算，高效化運營，智能制造，智能營銷，用戶數(shù)據(jù)挖掘，風(fēng)控預(yù)測等。
GIS 交通 v2x 智慧交通 智慧城市 道路監(jiān)測
建設(shè)面向交叉口、路段、道路、區(qū)域不同空間維度的標準化指標體系，形成標準指標庫，提升指標監(jiān)測權(quán)威性?；诘讓臃治鲋笜?，構(gòu)建交通流態(tài)勢、違法態(tài)勢、事故態(tài)勢、天氣態(tài)勢業(yè)務(wù)模型，形成對交通流、交通違法、交通事故、天氣的基礎(chǔ)評價，作為分析評價系統(tǒng)的基礎(chǔ)能力。交通流態(tài)勢下基于多維指標體系的核心應(yīng)用，通過監(jiān)測指標變化，展示交叉口、路段、道路、區(qū)域的運行狀態(tài)。（1）交叉口運行監(jiān)測在交叉口維度下，通過服務(wù)水平、飽和度···
查看詳情為汽車零部件生產(chǎn)行業(yè)構(gòu)建的一套工廠 KPI報表自動化管理系統(tǒng)，以取代三級手工錄入現(xiàn)狀，提升工作效率。系統(tǒng)部署在內(nèi)網(wǎng)中，支持員工及管理人員PC端登錄和會議室大屏展示能力，直觀高效的取代各個層級手工重復(fù)錄入的工作。系統(tǒng)采用Python3.8開發(fā)語言，Django3框架開發(fā)基于Web的應(yīng)用系統(tǒng)， 數(shù)據(jù)庫為SQL Server 2016 Express版本。系統(tǒng)基于公司自主研發(fā)的快速開發(fā)平臺而構(gòu)建，前后端分離技術(shù)。軟件功能包括AD域統(tǒng)一登錄，組織結(jié)構(gòu)及角色···
查看詳情為3C制造行業(yè)設(shè)計開發(fā)一套供應(yīng)商訂單管理系統(tǒng)。系統(tǒng)支持傳統(tǒng)訂單方式的采購。ERP中的采購訂單（PO）以電子訂單方式在系統(tǒng)中發(fā)布、處理，供應(yīng)商通過系統(tǒng)進行電子訂單的確認，修改和送貨。系統(tǒng)支持JIT的采購方式。由企業(yè)的生產(chǎn)投料計劃和庫存信息直接自動生成對每個供應(yīng)商的原料供應(yīng)計劃，雙方對供貨計劃進行協(xié)商確定，供應(yīng)商按供貨計劃進行連續(xù)生產(chǎn)送貨，直接滿足企業(yè)的生產(chǎn)需要。系統(tǒng)支持VMI/Consignment的采購供應(yīng)模式。企業(yè)在生產(chǎn)···
查看詳情數(shù)據(jù)倉庫 企業(yè)信息化 制藥 ETL 數(shù)據(jù)集成
SSIS（SQL Server Integration Services）是Microsoft SQL Server的一個組件，用于數(shù)據(jù)集成、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）過程。ETL代表提取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和加載（Loading），它是將數(shù)據(jù)從各種源系統(tǒng)提取出來，經(jīng)過必要的清洗、轉(zhuǎn)換和聚合后，加載到目標系統(tǒng)中的過程。SSIS提供了一個平臺和工具集，用于創(chuàng)建、管理和執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)。它允許用戶從不同的數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、清洗和加載，然后將數(shù)···
查看詳情大數(shù)據(jù) 用戶行為分析 智能推薦 海量數(shù)據(jù) 云原生
用戶行為分析平臺是一種針對電信運營商用戶行為數(shù)據(jù)的分析和挖掘平臺。該平臺通過收集、處理和分析用戶在使用電信服務(wù)過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，幫助運營商深入了解用戶的行為習(xí)慣、需求偏好和消費模式，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提升用戶體驗、增強市場競爭力。運營商用戶行為分析平臺的主要功能包括：數(shù)據(jù)收集：平臺通過部署在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集工具，實時收集用戶的通信記錄、上網(wǎng)行為、消費記錄等各類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理：平臺具備強大···
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