【云端大事件】上海宽数EDF入驻华为云市场,助力数字化转型

网友投稿 596 2022-05-30

2018年年3月30日,上海宽数EDF产品正式入驻华为云市场,在华为云市场发布了数据智能产品,能够提供大数据集成、数据治理、数据管理、数据检索、数据敏捷分析等数据智能的能力,帮助企业和用户快速便捷解决构建新一代企业级数据仓库难的问题。这款产品有哪些功能,又如何使用呢?一起来了解一下。

一、产品介绍

【云端大事件】上海宽数EDF入驻华为云市场,助力数字化转型

上海宽数倾力打造的企业大数据智能平台EDI (Enterprise Data Intelligence),以建设企业数据PaaS层为切入点, 帮助企业/机构快速构建新一代数据仓库和基于其上的数据产品,帮忙企业在DT时代快速数字化转型,实现数据智能,对接人工智能。EDI平台基于目前业界领先的大数据技术和理念,融合结构化、非结构化数据,实现了统一的数据架构(Unified Data Architecture)。通过部署EDI,快速的让企业/机构拥有大数据处理的能力,帮助用户在单一平台下,实现对海量数据、全类型数据、外部数据的存储归档、搜索访问、计算加工、价值挖掘、安全控制、以及数据资产全生命周期管理。

二、产品功能及特点

上海宽数的大数据智能平台EDI通过把:

现代化的数据基础设施,

所有数据之间的关联融合,

企业对数据加工、服务的需求,

进行统一的封装,构建一个企业大数据集成和管理的PaaS平台,减少用户对于数据技术的直接使用。

    数据底层

通过丰富的数据适配器,采用配置式的、自由组合的方式,适配各类现代化数据基础设施。通过统一的数据采集配置,统一调用数据基础设施,融合关联所有数据。

    数据应用层

通过统一的数据API,向数据应用提供透明访问的数据服务,保证数据安全的同时,减少使用数据技术的复杂性。

    数据PaaS层

剥离数据源和数据应用的复杂性,构建强大的数据管理中台,提供数据管理的各种工具。在数据管理中台,实现一体化的数据架构,在统一管理界面下,实现对海量异构数据的数据治理、存储归档、信息组织、搜索访问、安全控制、分析可视化、以及数据挖掘等。

EDI平台在架构体系层面具有一下一些特点及优势。

    高可扩展设计

基于PC服务器的简单快速部署的,无需购买昂贵的传统数据仓库软件和硬件。分布式计算和存储架构,增加服务器即可获得系统性能的线性增长。

    高可适应设计

适用小数据量到海量大数据项目,部署可以从3台物理机开始到超大集群,项目启动快。可以根据用户的数据量级和不同的数据类型,选择适合的基础设施,如:海量价值密度低的RFID数据可以选择Hadoop作为数据仓库,而高价值密度的业务数据可以选择GreenPlum作为数据仓库等。

    统一数据架构UDA

融合了结构化和非结构化数据的管理,实现了统一数据架构UDA(Unified DataArchitecture),结构化数据和非结构化数据在一个统一的数据模型-数据对象(Dataobject)下管理。

  数据高可用性和丰富API

实现全数据的全文检索,同时支持基于SQL的数据查询分析。提供丰富的数据服务API,包括元数据服务,数据搜索服务,数据聚合服务,数据任务调度等。外部数据应用要使用和共享数据,可以调用已经注册的API服务。

    统一元数据管理和全面数据治理

提供统一的元数据管理工具,全面管理数据各类信息,包括类型,位置和访问信息,数据格式,数据血缘等。提供全面数据治理功能,实现数据的标准化,编码的标准化和映射,数据质量检查等。

    统一数据加工框架

提供了一个统一的数据加工的框架,实现了任务调度,任务执行,运行结果显示等。目前支持以下任务: 数据批处理任务,指标计算,标签计算,关系发现,音视频文件语音识别等。

    数据安全

支持灵活的用户权限管理配置,通过用户、组、角色进行多方位的用户权限管理。提供统一的数据安全模型,对所有数据的访问提供灵活定义的访问控制。记录所有关于数据访问的安全审计信息,以满足未来数据安全审计的要求。

三、产品应用于哪些行业

EDI平台应用于各行各业进行数字化转型,包括公安、政府、教育、制造、电商等。可应用的邻域包括:

   大数据管理平台

   大数据采集工具

   大数据处理工具

   大数据分析建模

   大数据业务咨询

   政务网应用

   业务基础及应用开发

   人工智能应用开发

四、产品能够解决什么问题

EDI平台帮助企业在DT时代迅速拥有数据能力,快速实现数字化转型:

   海量业务数据分析:  更快的SQL查询、数据批处理 和 BI 报表

   全类型数据全文检索:  类似“企业百度”,快速搜索企业全量,全类型数据

   全面数据治理: 元数据管理,数据标准,数据质量,数据资产清单等

   统一数据加工:数据清洗,指标/标签计算,关系发现,音视频文件/文本分析等

   数据挖掘:预测,分类,关联分析,深度学习,挖掘数据价值等

   数据API:给业务系统,BI系统,AI系统提供API服务,实现企业内数据共享

   数据产品: 基于平台快速构建新的数据产品,如360度数据画像(客户,员工,设备等),推荐系统,…

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