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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。
从2021年开始，Kyligence 助力长安汽车落地了统一数据模型服务，根据业务建模和数据建模制定的长安质量评价分析体系，满足大规模施行六西格玛管理所要面临的数据规模巨大、长时间高可用稳定服务、高并发低延时分析查询等要求。
在未来行业竞争中，保持高质量可持续的长期增长、实现 GMV 电商上保持领先优势，大数据是唯品会的核心利器。通过引入 Kyligence Enterprise ，唯品会解决了 Presto 和 Kylin 无法满足的业务场景需求，尤其是多维度下的流量和曝光的海量数据分析。
Strikingly 从 2017 年开始使用 Apache Kylin 作为技术底座。云上 Hadoop + Apache Kylin 架构虽满足了高并发、高性能的需求，但仍然存在痛点。
大数据技术的发展，带来了存储、计算成本的降低和用户体验的提升，推动了建行数字化的进程。Kyligence 通过技术底座能够让各技术平台，实现了应用构建标准的统一。
大数据时代，保险行业所涉及和积累的相关数据越来越多，如何这些数据进行充分整合并有效利用，实现保费收入的正向利润，达到保险行业的精细化运营？
2020年，突如其来的疫情对很多行业冲击巨大，餐饮作为零售行业的一块，也受到了比较大的冲击。因此，Costa 进行了一系列的数字化转型，以更好地渡过这个严冬。
随着互联网新势力不断加码，消费者更加依赖并追求更高效的智慧互联，车企该如何利用好大数据这把利剑帮助企业实现数字化转型？
互联网支付的主要表现形式有网银、第三方支付、移动支付三种，由于支付场景涉及资金的实时流动，故而对实时性的统计和监控有强需求，对数据时效性也有较高的要求。
从经营效率提升到用户体验优化，新零售与新茶饮的数字化转型已经步入新阶段，数据驱动业务已成为行业的新特性和新能力。
在消费升级、新技术、新商业模式、流量巨头垄断的不断冲击之下，欣和主动拥抱变化，基于营销渠道、终端服务、消费者运营等多方面业务数字化运营的需求，开始了大数据转型。
随着业务的迅速发展，传统 IT 架构难以满足该城市商业银行的需求，存在数据链路流程长、开发成本高、运维难度大、性能较低等痛点。某商业银行计划通过构建零售金融掌上经营分析 App，来实现对个人经营部的赋能。
随着近两年的业务增长和新业务的出现，现有自助分析平台已无法高效满足多表、大数据量的灵活自助分析。
作为全国性的股份制商业银行，该银行按照全景银行的规划蓝图，实现了银行的经营模式从经验依赖向数字驱动转变。
Kyligence 的客户是全球零售食品服务业龙头，而中国是其第二大市场，有数千家门店，十万多名员工，日处理外卖订单数十万件，产生订单明细数据达上百万行。
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