Kyligence Copilot - AI 数智助理,以 AI 变革企业经营与管理! 立即了解更多
AI 数智助理
Kyligence Zen Kyligence Zen
Kyligence Enterprise Kyligence Enterprise
Kyligence Turbo Kyligence Turbo
指标平台解决方案
OLAP 解决方案
行业解决方案
客户总览
金融
零售
制造
医药
其他
云平台
BI
寻求合作
资源
Kyligence Enterprise
Kyligence Zen
培训
Apache Kylin
Byzer
Gluten
博客
关于
市场活动
(文章转载自:中国电子银行网)
“ 在平安银行潘多拉指标管理和应用平台的建设过程中,基于 Kyligence 的 AI 增强建模功能,实现全生命周期的指标自动化构建和管理,显著提升了数据开发产能和对数据进行了有效的治理,帮助业务更简单更便捷地进行数据分析和业务洞察,并对行内其他依赖数据的系统提供中台支撑。—— 平安银行零售大数据平台技术总监
数字银行的突破,离不开前沿科技的驱动。平安银行依托人工智能、大数据、云计算等领域的核心技术,不断将新技术深度植入到经营决策和金融服务全流程,实现数字化、智能化业务运营和经营管理。对于平安银行来说,数据赋能业务的关键在于降低用户使用数据的门槛。那么如何让用户使用数据变得简单?让我们一起来看看 Kyligence 如何助力平安银行打造一站式数据服务平台——潘多拉指标平台的吧~
为什么要打造统一指标平台?
平安银行认为要想降低用户使用数据的门槛,首先应当以指标的治理为切入点,因为指标是企业最核心、最重要的数据资产。平安银行通过打造统一的指标访问平台,基于前沿的智能化技术快速整合、展现、治理和共享高价值的指标资产,打破了以往「业务提需求,IT 做开发」的被动响应模式,从而让业务方能够主动、快速地找到需要的业务指标,或者基于现有的指标快速派生新的指标。此外,系统还能自动匹配和推送有价值的指标给业务人员,让使用数据变得简单和高效。
为什么选择 Kyligence?
对于指标平台的技术架构来说,指标加工和查询引擎是核心组件。在引擎选型的过程中,平安银行对比了多种业界主流的计算引擎,包括 Hive,Spark,Impala,Druid,ClickHouse,Flink,Kyligence 等,最终从 Hadoop 生态兼容性、数据量、查询延迟、查询灵活性、QPS 五大方面综合评估,认为 Kyligence 能够满足指标的加工和查询需求,它能够通过分布式的计算和存储进行指标的加工,基于 AI 增强引擎,实现智能化的计算和运维,显著节省人力开发的成本,还能满足跨主题分析的需求。另外,尤为重要的是,Kyligence 有本地化团队提供专业的技术支持和服务。
潘多拉指标平台的创新与应用
潘多拉指标平台是平安银行指标管理和指标应用的统一平台。该平台以业务场景为驱动,提供了 AI + BI + 内容的基础能力,并结合组件化开放平台,提供数据分析与应用的一站式解决方案:
潘多拉指标平台为银行亿级数据量级下多维分析提供了完整的解决方案,解决了以往数据开发周期长、数据口径杂、数据获取难、查询响应慢等痛点。通过 Kyligence 独创的智能查询路由与构建技术,平台可按需构建 Cube,并自动管理相应的任务调度、跑批队列、生命周期以及查询下压等任务,既满足业务方灵活应用指标的需求,也有效降低了开发运维成本。
平台利用指标卡片,让指标真正活起来,让用户可以更直观的找到指标、使用指标;通过简单而强大的指标看板功能,让普通业务人员也能轻松制作看板、分析数据,减少对数据开发人员的依赖;结合面向业务场景的 AI 算法,让用户可以更简单更便捷的开展更深层次的分析。
潘多拉指标平台项目成效
通过近一年的建设,平台初步形成了以构建服务、查询服务、数据治理和 AI 能力为核心的中台能力:
在此基础上,平台还为第三方提供了开放组件,可提供算法特征、数据交换、可视化组件、组件查询接口等服务,进一步赋能数据应用,提升效率。
「平安银行:潘多拉指标平台」改变了数据的日常开发模式,以及业务用户的数据应用模式,降低了数据开发的成本,提升数据应用的效率:
目前该平台接入指标 4000 余个,维度 500 余个,基本覆盖各业务条线核心指标和分析维度;在线看板 600余个,月均 UV 1500+,月均 PV 30000+。
关于 Kyligence
Kyligence 由 Apache Kylin 创始团队创建,致力于打造下一代智能数据云平台,为企业实现自动化的数据服务和管理。基于机器学习和 AI 技术,Kyligence 从多云的数据存储中识别和管理最有价值数据,并提供高性能、高并发的数据服务以支撑各种数据分析与应用,同时不断降低 TCO。Kyligence 已服务中国、美国及亚太的多个银行、保险、制造、零售等客户,包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、一汽、安踏、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企业和行业领导者。公司已通过 ISO9001,ISO27001 及 SOC2 Type1 等各项认证及审计,并在全球范围内拥有众多生态合作伙伴。
近些年,中国持续不断地从国家战略和政策上鼓励大数据产业的发展,推动各行业积极开展和实施数字化转型战略。《“十四
数据分析日益增长的多样化需求 信息化时代之初,由于大部分员工缺乏大数据相关的技能和培训,分析和解释数据的话语权
数据网格(Data Mesh)是由 Thoughtworks 提出的一种数据域驱动的分析架构,其中数据被视为一
1. Hadoop 知多少 对于大数据玩家而言,Hadoop 绝不陌生。Apache Hadoop 作为一个完
对于金融行业来说,高效使用数据就像电力一样,已经成为数字化转型的“新基建”。各大金融中心都在持续增加人才和资金
本文译自:The Citizen Data Analyst: The Pivotal Element in A
James 是某知名银行的数据部门总负责人,最近不同业务线的老大纷纷找他反馈:查询业务数据的响应速度明显下降,
我是 Angela 是一家大型零售企业的 BI 经理 我的日常是👇 除了老板 还有…… 还有…… Angela
400 8658 757
工作日:10:00 - 18:00
已有账号? 点此登陆
预约演示,您将获得
完整的产品体验
从数据导入、建模到分析的全流程操作演示。
行业专家解惑
与资深行业专家的交流机会,解答您的个性化问题。
请填写真实信息,我们会在 1-2 个工作日内电话与您联系。
全行业落地场景演示
涵盖金融、零售、餐饮、医药、制造等多个行业,最贴合您的业务需求与场景。
Data + AI 应用落地咨询
与资深技术专家深入交流,助您的企业快速落地 AI 场景应用。
申请体验,您将获得
体验数据处理性能 2x 加速
同等规模资源、同等量级数据、同一套数据处理逻辑,处理耗时下降一半
专家支持
试用部署、生成数据、性能对比各操作环节在线支持