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Kyligence Enterprise v4.0 是 AI 增强的大数据分析平台,赋能平民数据科学家。通过学习用户分析行为及数据特征,自动完成数据模型的准备,极大地加速了对海量数据洞察。Kyligence Enterprise v4.0 基于前沿的增强型大数据计算架构,实现了 PB 级大规模数据的高并发和亚秒级查询相应,支撑了金融、电信、制造、零售等行业的关键业务分析。
机器学习引擎:系统持续地学习用户的查询行为模式和数据特征,通过内置的无监督算法推荐数据模型,并且不断优化模型。
灵活数据模型:模型轻松适应业务需求的变化。当数据源或模型定义发生变化时,用户无需重刷所有数据,模型会自动刷新少数受影响数据。省心运维,化繁为简
自动系统运维: 基于运维人员的管理偏好和集群资源,系统自动完成日常运维任务,维持系统健康运转 。
无缝 BI 集成:通过 SQL、MDX 及 Rest API 等多种接口,无缝对接各类主流商务智能(Business Intelligence)产品。
全 Spark 架构:基于 Apache Spark 的查询和任务引擎,针对预计算场景深度优化,数据构建较前代产品提速3倍;在行业标准测试中,平均查询性能 10 倍于 Spark SQL 查询引擎。
多种部署方式:支持私有集群部署、私有网络部署、公有云部署等。
近年来,随着商业环境的竞争日益激烈,企业对于实时数据服务的需求急剧增加。Kyligence 在服务众多客户的过
数据要素在银行各业务领域和流程中发挥着至关重要的作用,面对激烈的市场竞争和客户需求,银行越来越注重从数据管理中
作为一名消费者,炎热的夏天我们会走进一家便利店,从冰柜中选出一瓶汽水;下午工作有点累了,我们会在公司的自动贩卖
2024 年伊始,Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿(Luke)分享了对 AI 与数据行业的一些战
房地产行业是我国国民经济中的重要支柱产业之一,在房地产市场供求关系发生重大变化的当下,房企面临多重挑战。Kyl
今年年初,Kyligence 高级副总裁兼合伙人葛双寅(Silas Ge)受邀在阿斯利康“跃行致远三十周年年会
2024 年伊始,Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿在公司内部的飞书订阅号发表了多篇 Rethin
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