可视化统一大数据编程平台


产品概述


当前行业数智化应用缺少高效易用的大数据分析处理与编程计算能力支撑,一直面临平台不统一、大数据技术门槛高、普通行业技术人员难以学习运用等难 点。鸿程可视化统一大数据编程平台集成当前主流大数据存储与计算系统,跨平台实现数据存储管理、计算处理、智能分析等多种大数据计算模式,并可通过可视化拖拽方式,无需代码编程,方便快捷地开发大数据算法模型与分析应用。



产品架构



产品功能


· 可视化拖拽式与程序代码双编程模式

支持基于可视化计算流图和算子免代码拖拽式编程,可视化流程图和算子可提供算法名称与业务名称双模式显示。同时也支持Python、R、Scala程序设计语言代码编程开发模式


· 多模式跨平台统一大数据分析处理

跨平台统一大数据编程计算环境,支持数据查询、图计算、机器学习、深度学习、流式计算等多种计算模式,可集成使用Hadoop、Spark、Tensorflow、Scikit-learn、Flink等主流平台


· 多数据存储管理系统支持
支持HDFS/Alluxio等分布式文件系统、HBase/Hive分布式数据库、MySQL及Oracle等关系数据库、以及Neo4j等图数据库,并可根据企业需要集成各种数据源的存储系统

· 丰富的数据分析处理算法
以算子形式提供近百个数据分析处理算法,涵盖常用数据处理、数据查询、统计分析、机器学习、深度学习、图计算、文本分析算法,并能支持用户自定义复合算子,提供行业复杂业务算子构建能力


· 高效的模型管理与共享使用能力

支持用户开发共享复杂业务模型,对计算流图中的分析模型可进行一键保存进入模型库,保存后的模型可共享复用,并支持快速部署上线服务,并能以RESTfulAPI接口对外提供模型预测服务


· 丰富的可视化数据分析与展现

集成Echarts报表可视化插件包,支持柱状图、散点图、饼图、热力图以及网络关系图等丰富多样的数据可视化展现方式,同时支持常用算法模型可视化,帮助用户了解建模流程中的数据变化


产品优势

· 多模式跨平台统一大数据分析处理


· 多数据源无缝集成


· 可视化拖拽式与代码编程


· AI算法算子功能丰富,满足多元需求


· 集成AutoML自动化AI建模技术


· 数据可视化,辅助数据洞察


· 模型一键建部署,快速上线服务


· 用户管理,多租户资源共享


· 系统运维,保证高可靠性


成功案例


银行信用评分卡建立


银行信用评分卡是银行根据客户的相关数据去评价用户风险得分的重要工具,得分的高低会直接影响到用户授信额度。传统的评分卡建立流程需要业务人员和开发人员合作,业务人员梳理业务、开发人员编辑代码,整个过程耗时长、人员参与多、沟通成本大。


利用大数据可视化分析平台,用户可以方便快捷地将用户流水数据、用户资产负债数据、央行征信数据导入。在无需编程的情况下,用户通过拖拽分组聚合算子求出用户6个月的流水总额,并对表中的缺失字段进行填充。通过数据集的连接构建出可以用于建模的数据,将该数据与逻辑回归相连接并进行预测打分,最终评估准确率,构建完毕的模型可以一键保存部署上线,帮助银行对用户信用风险进行打分。