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“ 重庆银行引入 Kyligence Enterprise 智能分析平台,通过与多维分析模型的有机融合,实现了数据分析全流程一体化、智能化和敏捷化!解决看数、用数、管数难题。”
数据模型层主要负责数据加工,把原始数据如客户信息、合同信息、交易流水数据,加工成面向主题分析的业务模型;整个实施过程分成源数据分析、MAPPING、ETL、数据标准化、测试等;最终形成的主题模型层,如个金部主题、公司业务主题、风险主题等,用于门户系统的分析、挖掘工具的数据支撑。
上海跬智信息技术有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,致力于打造下一代企业级智能多维数据库,为企业简化数据湖上的多维数据分析(OLAP)。通过 AI 增强的高性能分析引擎、统一 SQL 服务接口、业务语义层等功能,Kyligence 提供成本最优的多维数据分析能力,支撑企业商务智能(BI)分析、灵活查询和互联网级数据服务等多类应用场景,助力企业构建更可靠的指标体系,释放业务自助分析潜力。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户,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、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。
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
在本轮评测中,我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类,并提出不同方向的优化建议。
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