
Synapse 協助企業轉型所需的解決方案建議、服務與支援工具,你能根據數據需求採行專屬的實施步驟與展現配置,漸進式推動企業轉型。
如果您想在當今世界取得成功,就必須不斷調整自己的業務。 規劃這種持續發展不僅要求您準備好進行更改,而且還需要更改工作完成的方式。
企業的數位轉型應當實現以下幾個主要的目標:
數位經濟時代,數據已成為重要的生產要素,對大數據的應用程度成為了提升企業競爭力的主要手段。大數據時代下企業經營環境的最大特點是以數據為決策的依據。企業管理者要對大數據的駕馭和掌控,其核心並不在於擁有多大規模的資料,而是可以通過企業內外部多樣化的資料來源進行融合與捕捉,以提升企業管理效率,開拓更多的商業價值。
我們提供技術支援和數據工作白皮書建議。儘早讓企業實現投資價值,並在五年內將總擁有成本降低多達20%。在整個公司數位轉型中,提供最佳的經費節省,最佳的執行效率和最佳決策。
Synapse iQ系列提供包括機器學習(ML)和人工智能(AI)在內的預測分析,我們有助於減少對數據科學家的依賴。
增強型分析提供了與商業智能相同的許多好處,例如改進了報告和決策制定,但它們還提供了一定水平的速度和準確性,而且必須依靠人工智能和機器學習。 以下是增強分析特有的一些效益:
分析師花費大約80%的時間來準備數據進行分析。 增強的分析使該過程自動化,從而使分析師騰出更多精力進行更有價值的活動,並同時減少了錯誤。
數據科學家通常需要數週建立模型,但是機器學習模型可以使復雜的分析自動化。挖掘的結果和數據可視化可以立即生成並提供給用戶,因此他們可以花費更少的時間來挖掘數據,而將更多的時間用於解釋見解,向領導層講述數據故事以及進行變革。
它可以從多個角度檢查更大的數據集,並且可以找到人眼看不見的統計相關性,關係和模式。 它可以快速,大規模地理解數據,以公正的見解增強人類智能,並告訴用戶應將注意力集中在哪裡。
對話式AI技術使業務用戶可以通過對話方式提問。自然語言的生成為他們提供了完整的圖表,數據或鑽探的答案,並加以總結或解釋結果。
沒有業務背景的見解是沒有意義的。 通過使分析民主化,高管和長期僱員可以通過他們的群組知識以及對業務模型和運營的理解來增強洞察力。
Synapse平臺基於 MPP (大規模並行處理)架構,具有強大的內核技術,包括資料水準分佈、並行查詢執行、專業優化器、線性擴展能力、多態存儲、資源管理、高可用、高速資料載入等。
我們充分利用擁有可用的硬件,以盡可能快地處理每個查詢。單個查詢的峰值處理性能超過每秒2 TB 。在分佈式設置中,運行狀況良好的副本之間的讀取會自動保持平衡,以避免增加延遲。
我們支持多主機異步複製,並且可以跨多個數據中心進行部署。所有節點都是相等的,這可以避免出現單點故障。單個節點或整個數據中心的停機時間不會影響系統的讀寫可用性。
它簡化了您的所有數據處理:將所有結構化數據吸收到系統中,並且立即可用於構建報告。SQL語法允許表達期望的結果,而無需涉及在某些替代系統中可以找到的任何自定義非標準API。
可以配置為位於獨立節點上的純分佈式系統,而沒有任何單點故障。它還包括許多企業級安全功能和針對人為錯誤的故障安全機制。
我們無縫連接任何應用程序,設備或數據源。通過API的集成,在雲,本地端或設備上連接所有的數據源,
使開發人員和業務用戶能夠使用新的結構模式和低代碼可視化設計工具更快地構建事件驅動的應用程序,
以實現數位轉型。
智能化統一數據,以實現更好的存取,信任和控制。
各種元數據,參考數據,主數據,交易數據,我們用一種管理有序的方式來管理這種多樣性,並達到統一的目標。
通過更智能,更身臨其境的分析實時識別見解,並根據這些見解採取行動,
以做出數據明智的決策並獲得更好的業務成果。我們使您能夠探索您的數據(結構化,非結構化和流式傳輸),
從而在最快的時間內發現見解,構建和管理機器學習管道,並提供可信賴的智能,
以實現敏捷和自適應的運營以及出色的客戶體驗。