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大数据技术

作为一家专业从事大数据产品研发和应用的高科技企业,运时数据近年来基于新的大数据技术----人工智能、区块链、大数据处理、大数据BI、数据可视化等技术研发相关数据分析模型、数据分析软件和行业应用产品取得有效进展。

人工智能

  • 基于政务数据、金融数据、企业数据以及互联网+数据,结合运时多年的行业分析应用经验,借助先进的人工智能技术,如神经网络、支持向量回归、随机森林、Lasso回归、Kmeans、C4.5算法、深度学习等多种人工智能算法,激发人工智能潜力,开展大数据征信、企业风控、税收风控、智能制造、金融风控、智能投顾、量化投资等多行业应用为政府、金融机构以及企事业单位创造价值。
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    区块链

  • 区块链技术是目前最有潜力触发第五轮颠覆性革命浪潮的核心技术。区块链应用与政务大数据各区块链应用紧密链接,结绳成网,充分利用块数据资源,做到实时监管。基于区块链技术构建互联网金融监管平台,利用区块链技术记录重要客户信息和交易信息,提供多方信任;保证交易可见的同时保护客户隐私;连通人民银行、监管机构和中介机构,确保用户身份识别和信用筛选,通过共识算法验证交易,保证监管机构对节点的控制和可见;以大数据企业征信辅助系统形成对共识算法主体的补充,形成惩罚禁入或是守信激励机制;为资金供给和需求进行匹配提供居间或撮合机制进行增值服务。
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    大数据处理

  • 大数据分析处理流程主要包括数据获取、数据ETL数据存储、数据分析与数据服务等,大数据处理的关键技术主要包括数据采集的ETL工具、用于数据存储的关系数据库,NoSQL等,作为基础架构支持的云存储、分布式文件系统,以及用于分析结构展现的云计算、标签云以及关系图等技术,运时数据结合行业应用特点,基于Hadoop、MongoDB以及流计算技术构建运时大数据处理关键技术,为大数据行业分析应用提供基础框架和系统解决方案。
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    大数据BI

  • 运时大数据BI(商业智能)技术的实现过程是通过收集来自于企业内部和外部各种数据源的不同数据,提取有用信息,经过数据清洗、转换、重构存入数据仓库或数据集市,然后通过合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具对数据进行加工处理,最终转化为知识。从大数据商业智能系统建立的技术角度来看,构建一个完整的大数据商业智能系统涉及到的核心技术主要由数据仓库(DW:Data Warehouse)技术、联机分析处理(OLAP)技术、前端分析展示技术以及数据挖掘(DM)技术等组成。
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    大数据可视化

  • 运时数据基于企业大数据、政务大数据、金融大数据以及互联网+大数据,与行业需求深度结合,采用数据实时渲染技术,利用各种大数据可视化技术,实现云数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,系统兼具顶级视觉效果与高性能操控,让用户更加方便地进行数据的个性化管理与使用。可广泛应用于政务应用、金融服务、企业风控、企业管理、工业监控等领域,帮助决策者发掘数据背后的规律,提高决策效率与能力。
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