産品介紹

智立方是巨龍信息研發的一款跨數據平台的數據挖掘、分析、建模工具。面向各行各業在大數據建設過程的應用訴求，緻力于構建智能數據體系，打造更便捷、更易用的大數據生産力平台，提供從數據準備、數據建模、分析探索、數據可視化到數據API服務等全鍊路的完整解決方案，充分滿足建設數據過程中的多樣複雜需求，幫助客戶打通挖掘數據價值，促進在業務場景中應用大數據。

産品特征

全流程體驗：提供“一站式”體驗，從數據接入、數據準備、數據建模、分析探索、數據可視化到數據API服務，覆蓋全流程形成完整閉環。

可視化建模：提供全程可視化的模型搭建，通過拖拽的交互方式，采用引導式及“搭積木”般的畫圖式界面幫助用戶實現數據、組件的靈活的組合，從而快速地獲得高質量的模型搭建。

數據可視化：提供常見的可視化圖表和探索分析能力，讓用戶可以便捷的将模型結果采用圖表的形式展現，讓數據更生動更直觀。

簡捷高效易用：純拖拽式操作，能夠極大地降低建模的技術門檻，讓複雜、繁瑣的數據建模過程變更簡單、高效。

數據應用簡單：模型結果可便捷的生成儀表盤，以及快速生成數據API的能力，以滿足不同的業務應用場景對模型結果的使用需求，非常方便實現建模成果的分享和使用。

技術淺析

标準化數據集

■統一數據集模型：适配主流關系庫，NOSQL庫，文件，統一數據訪問方式，方便項目的快速擴展，打通各個異構庫之間的數據集計算過程

■标準化SQL解析引擎：實現異構庫之間跨庫JOIN，分組統計等查詢檢索業務

統一的表達式框架

■可擴展的表達式定制框架：方便根據項目定義特定的分析計算公式，滿足多變複雜的項目定制需求

■統一的表達式解析器：滿足表達式邏輯的統一複用，實現一次編寫，随處可用

圖形化模型構建

■标準化數據集：用戶無需關注使用的庫類型或數據類型，統一标準化為二維數據集

■過程可視化：通過“拖”，“拉”，“拽”的方式配置模型計算的流程，步驟與步驟之間松耦合，每個步驟輸出新的标準數據集，方便用戶控制數據的計算和流轉

■計算過程插件化：插件化的計算過程，可快速響應項目定制的過程插件

■内置主流數據集計算插件：提供主流的集合運算插件，适應各種數據集負責運算

■快速即席查詢配置：計算出的結果集可快速通過即席查詢配置構建方案，發布到前台，給用戶提供快速的結果集檢索

靈活高效的标簽體系

■自定義标簽體系：自定義标簽項，标簽值，标簽分類；支持枚舉标簽，複雜業務标簽，基本類型标簽的定義；方便用戶快速構建行業标簽體系。

■複雜标簽計算邏輯：支持複雜标簽計算邏輯的表達式編寫，支持事件觸發的标簽計算。靈活應對各種複雜業務場景。

■高效的标簽立方體：分布式标簽立方體，可擴展的存儲架構，支持超過10000+的标簽項的毫秒級檢索，研判，比對。為行業用戶的行為決策分析提供強大支撐。

高性能關系分析模型

■高性能關系檢索：快速定位帶時間周期的行為關系人，根據關系親密度排分，不落下任何可疑人員。

■複雜關系計算邏輯：支持複雜關系計算邏輯的表達式編寫，靈活應對各種複雜業務場景，如同車廂，相鄰位置等。

數據集的快速比對

■比對數據集的快速構建：支持文件，數據庫表，SQL語句等多種數據集的構建，适應各種複雜場景。

■高效的比對引擎：分布式比對引擎，實現千萬，億數據級數據的秒級比對，10億級數據的分鐘比對。

■結果集的自定義存儲與再次比對：可将結果集根據用戶要求存儲或再次生成比對方案，方便用戶快速洞察數據集與結果集之間的關注信息。

■比對隊列的合理調度：根據集群情況合理安排比對任務，保證比對引擎的高可用。

高性能任務執行

■任務的水平切分

任務根據分區自動被分片到多台DMC-分析引擎中，每個分析引擎的執行容器使用多線程并發的對數據進行加工處理後加載到數據倉庫中。當源頭庫單表數據量巨大時，可極大提升整體的數據集成效率和性能

高擴展任務調度

■集群處理能力的線性擴展

Ø 集群處理能力的快速擴充

Ø 集群自動識别和熱部署新增分析引擎

■多集群組

Ø 根據業務劃分集群組，使關注點分離

Ø 集群組有利于異常幹擾的隔離

■任務的分布式調度

Ø 帶權重的負載均衡算法，可根據設備處理能力安排并發任務數

Ø 任務調度中心對集群環境的自動負載均衡