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智能對(duì)話質(zhì)檢產(chǎn)品核心優(yōu)勢(shì)

2023-05-27 18:21:53

全量質(zhì)檢 全量自動(dòng)分析所有客服對(duì)話，解放人力，有效避免人工抽檢可能帶來(lái)的漏檢、錯(cuò)檢和盲檢 靈活接入 支持靈活對(duì)接各類呼叫中心，可 自動(dòng)化 、周期性的執(zhí)行質(zhì)檢任務(wù) 智能規(guī)則配置 提供各類語(yǔ)音語(yǔ)義質(zhì)檢規(guī)則，包括上下文語(yǔ)義分析、語(yǔ)速監(jiān)測(cè)、客戶情緒分析等多種規(guī)則 高準(zhǔn)確率 基于呼叫中心場(chǎng)景，定制優(yōu)化了智能質(zhì)檢語(yǔ)音語(yǔ)義模型，準(zhǔn)確率更高 客戶畫像 基于質(zhì)檢內(nèi)容，用戶可自定義客戶畫像，精準(zhǔn)挖掘業(yè)務(wù)輿情，為企業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支撐 質(zhì)檢統(tǒng)計(jì)報(bào)告 提供多維度的質(zhì)檢統(tǒng)計(jì)報(bào)告，及時(shí)識(shí)別用戶投訴，提升問題發(fā)現(xiàn)能力，挖掘高價(jià)值信息

數(shù)據(jù)治理中心業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

數(shù)據(jù)治理 的挑戰(zhàn) 缺乏企業(yè)數(shù)據(jù)體系標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)規(guī)范定義的方法論，數(shù)據(jù)語(yǔ)言不統(tǒng)一 ； 缺乏面向普通業(yè)務(wù)人員的高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)搜索工具，數(shù)據(jù)找不到； 缺乏技術(shù)元數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)讀不懂； 缺乏數(shù)據(jù)的質(zhì)量管控和評(píng)估手段，數(shù)據(jù)不可信。 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)效率低，業(yè)務(wù)環(huán)境的快速變化帶來(lái)大量多樣化的數(shù)據(jù)分析報(bào)表需求，因?yàn)槿狈Ω咝У臄?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)工具平臺(tái)，數(shù)據(jù)開發(fā)周期長(zhǎng)、效率低，不能滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)決策人員的訴求。 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)成本高，數(shù)據(jù)未服務(wù)化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)拷貝多、數(shù)據(jù)口徑不一致，同時(shí)數(shù)據(jù)重復(fù)開發(fā)，造成資源浪費(fèi) 數(shù)據(jù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn) 企業(yè)內(nèi)部存在大量數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不共享、不流通，無(wú)法實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)創(chuàng)新。 數(shù)據(jù)的應(yīng)用還停留在數(shù)據(jù)分析報(bào)表階段，缺乏基于數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的解決方案。

云搜索服務(wù)功能描述

2023-05-27 18:21:53

兼容Elasticsearch原生接口 兼容開源Elasticsearch軟件原生接口，完美支持Beats、Kibana等周邊生態(tài) 接入多種數(shù)據(jù)源 無(wú)縫對(duì)接Ftp / Obs / Hbase / Kafka等多種數(shù)據(jù)源，僅需簡(jiǎn)單配置，無(wú)需編程 一鍵化操作 一鍵申請(qǐng)集群、一鍵擴(kuò)容、一鍵重啟，從小規(guī)模測(cè)試到大規(guī)模上線，所有主要操作都是一鍵可達(dá) 靈活詞庫(kù)管理 支持自定義詞庫(kù)與拼音分詞，支持詞庫(kù)熱更新，無(wú)需重啟，配置即生效 自定義快照策略 支持用戶觸發(fā)以及定時(shí)觸發(fā)的快照備份能力，支持恢復(fù)到本集群以及其他集群的能力，隨時(shí)恢復(fù)誤刪數(shù)據(jù)或者 遷移 數(shù)據(jù)到新的搜索集群

表格存儲(chǔ)服務(wù)畫像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢

2023-05-27 18:21:53

畫像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢 畫像通常用一些標(biāo)簽來(lái)刻畫對(duì)象的特征，而每一個(gè)對(duì)象所擁有的標(biāo)簽集合是不確定的，數(shù)據(jù)更新非常頻繁，這類數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)決策、推薦以及廣告系統(tǒng)中 優(yōu)勢(shì) 稀疏矩陣 HBase的稀疏矩陣模型，天然適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)表無(wú)需預(yù)先定義schema，行與行之間不需要嚴(yán)格的列定義 支持任意更新 支持行的任意更新，無(wú)性能損耗。而且利用HBase自身的多版本機(jī)制，支持保存數(shù)據(jù)的多個(gè)歷史版本 高性能讀 只有對(duì)函數(shù)處理文件數(shù)據(jù)的時(shí)間進(jìn)行計(jì)費(fèi)，存儲(chǔ)按使用量計(jì)費(fèi)，彈性擴(kuò)容，無(wú)需購(gòu)買冗余的資源用于非峰值處理 建議搭配使用： 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在線擴(kuò)容

2023-05-27 18:21:53

GaussDB(DWS)提供最多達(dá)2048節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，通過(guò)加入新的節(jié)點(diǎn)，集群的存儲(chǔ)容量和運(yùn)算能力能夠得到線性提升。 GaussDB(DWS)采用Node Group技術(shù)，支持多表并行擴(kuò)容，擴(kuò)容速度高達(dá)400G/小時(shí)/新增節(jié)點(diǎn)。其擴(kuò)容過(guò)程如圖所示。 圖片 擴(kuò)容過(guò)程 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwshxjs3.png GaussDB(DWS)在線擴(kuò)容具有如下特點(diǎn)： 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)。 擴(kuò)容過(guò)程中支持?jǐn)?shù)據(jù)持續(xù)入庫(kù)、查詢業(yè)務(wù)不中斷。 一致性Hash技術(shù)和多表并行擴(kuò)容等技術(shù)，助力擴(kuò)容性能提升。 采用一致性Hash技術(shù)使得重分布過(guò)程中需要遷移的數(shù)據(jù)量最小。 重分布過(guò)程中支持多表并行及用戶自主選擇表的重分布順序。 支持?jǐn)U容進(jìn)度查詢，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)U(kuò)容進(jìn)度。 隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，集群性能線性增長(zhǎng)。 在全并行分布式架構(gòu)下，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，集群的數(shù)據(jù)加載性能、業(yè)務(wù)處理性能和容量可線性擴(kuò)展。

實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景

2023-05-27 18:21:53

物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）或者其他 云存儲(chǔ) 服務(wù)，Cloud Stream直接從DIS讀取數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流（故障檢測(cè)、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析、指標(biāo)預(yù)警等等），實(shí)時(shí)把流分析結(jié)果持久化或推送告警通知 優(yōu)勢(shì) 豐富的IoT SQL函數(shù) 區(qū)域檢測(cè)函數(shù)、偏航檢測(cè)函數(shù)、相對(duì)位置判斷等常用的IoT函數(shù) 高吞吐低時(shí)延 使用Apache Flink執(zhí)行引擎 ，完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架 安全隔離 租戶之間完全隔離，確保 數(shù)據(jù)安全 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS

數(shù)據(jù)湖探索產(chǎn)品功能

2023-05-27 18:21:53

All in SQL 無(wú)需 大數(shù)據(jù) 背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析。SQL語(yǔ)法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink/openLooKeng 完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Presto生態(tài)和接口，線下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云，減少遷移工作量；一份資源支持流處理、批處理、交互式分析多種計(jì)算 跨源分析 支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建 數(shù)據(jù)庫(kù) 以及線下數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)云上多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析，構(gòu)建企業(yè)的統(tǒng)一視圖，幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價(jià)值探索 企業(yè)級(jí)多租戶 支持對(duì)計(jì)算資源和數(shù)據(jù)按租戶進(jìn)行細(xì)粒度授權(quán)管理，滿足中大企業(yè)使用數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)對(duì)權(quán)限管理的需求

MapReduce服務(wù)能源行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

能源 為光伏電站運(yùn)營(yíng)商提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大數(shù)據(jù)組件，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù) 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái) 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)能力，并提供了豐富的大數(shù)據(jù)組件，靈活搭配，同時(shí)滿足客戶實(shí)時(shí)/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 海量數(shù)據(jù)采集 利用MRS Kafka/Sqoop實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)采集方式，實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)消息實(shí)時(shí)接入 簡(jiǎn)單易用 基于多維數(shù)據(jù)，支持SQL接口查詢，輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)探索分析 場(chǎng)景適用服務(wù)： MapReduce服務(wù) MRS、 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 、 云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL

供暖智能體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

民生保障 供暖事關(guān)民生幸福，人們對(duì)供暖的個(gè)性化需求也越來(lái)越高，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，提升居民滿意度是當(dāng)前供暖面臨的迫切需求 安全穩(wěn)定 供熱過(guò)程中，如何有效避免安全事故頻發(fā)，當(dāng)有安全事故時(shí)，如何快速響應(yīng)，并能及時(shí)通知相關(guān)部門迅速解決，同時(shí)如何結(jié)合各種情況，預(yù)判可能的安全事故，做到有預(yù)警，有預(yù)案 節(jié)能環(huán)保 隨著城市發(fā)展和人民生活水平提高，供暖能耗持續(xù)增加，供暖帶來(lái)的環(huán)境問題挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻，在保障供熱質(zhì)量的前提下，如何通過(guò)有效的手段，達(dá)成降低能耗、降低碳排放、減少空氣污染的目標(biāo) 全域協(xié)同 供熱行業(yè)中，缺乏有效的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用技術(shù)，使得數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)難以發(fā)揮，同時(shí)當(dāng)前較多熱企均為人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)或單點(diǎn)設(shè)備的自控，缺少統(tǒng)一指揮，難以實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)設(shè)備的智能聯(lián)動(dòng)，全網(wǎng)協(xié)同

園區(qū)智能體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

人工監(jiān)管效率低下 園區(qū)和城市監(jiān)管范圍廣，采用人工巡查的方式進(jìn)行相關(guān)事件的發(fā)現(xiàn)和處置將需要大量的人工投入，并且無(wú)法做到全方位、全時(shí)段覆蓋 應(yīng)急事件處置閉環(huán)慢 應(yīng)急事件和突發(fā)狀況的處置依賴人工操作，缺乏基于人工智能的自動(dòng)化應(yīng)急處置和事件分析能力，造成業(yè)務(wù)閉環(huán)過(guò)慢 場(chǎng)景多樣化，適應(yīng)性要求高 不同的園區(qū)和城市的場(chǎng)景存在較大差異，需要算法和解決方案具有極強(qiáng)的適應(yīng)性，否則將引入大量的定制優(yōu)化成本，無(wú)法規(guī)模化復(fù)制和擴(kuò)展 多模態(tài)數(shù)據(jù)未有效融合 園區(qū)、城市事件數(shù)據(jù)來(lái)源繁雜，視頻、IoT設(shè)備、語(yǔ)音、文本描述以及圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)未進(jìn)行有效融合，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性未被充分挖掘利用

數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

2023-05-27 18:21:53

一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái) 貫穿數(shù)據(jù)全流程一站式開發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，提供全域 數(shù)據(jù)集 成、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)規(guī)范架構(gòu)研發(fā)、連接并萃取數(shù)據(jù)價(jià)值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)智能分析與可視化、數(shù)據(jù)開放服務(wù)，幫助企業(yè)構(gòu)建完整數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案 可復(fù)用行業(yè)知識(shí)庫(kù) 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)和行業(yè)指標(biāo)庫(kù)，支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè)企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)端到端解決方案 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā)，腳本開發(fā)可支持SQL、Shell在線編輯、實(shí)時(shí)查詢；作業(yè)開發(fā)可支持CDM、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)，提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力 全鏈路數(shù)據(jù)治理管控 數(shù)據(jù)全生命周期管控，提供數(shù)據(jù)規(guī)范定義及可視化的模型設(shè)計(jì)，智能化的幫助用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質(zhì)量監(jiān)控，異常事件實(shí)時(shí)通知 統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 全局資產(chǎn)視圖、快速查看、智能管理、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)開放共享，從業(yè)務(wù)視角管理和查看數(shù)據(jù)，定義業(yè)務(wù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)分類和業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，統(tǒng)一管理資產(chǎn)訪問權(quán)限 統(tǒng)一數(shù)據(jù)安全管理 數(shù)據(jù)全生命周期的安全管控，提供事前，事中，事后數(shù)據(jù)安全管理能力，幫助用戶增強(qiáng)整體安全防護(hù)能力，建立安全預(yù)警機(jī)制，讓數(shù)據(jù)使用安全、合規(guī)

數(shù)據(jù)治理中心數(shù)據(jù)分析

2023-05-27 18:21:53

業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 數(shù)據(jù)異構(gòu)多源，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備耗費(fèi)大量人力投入 計(jì)算、存儲(chǔ)資源不易擴(kuò)展，無(wú)法應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)峰谷變化和快速分析需求 核心需求 異構(gòu)數(shù)據(jù)快速集成，自動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 快速構(gòu)建數(shù)據(jù)處理流程作業(yè)，支持高性能數(shù)據(jù)計(jì)算 資源 彈性伸縮 ，快速應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化 優(yōu)勢(shì) - 一站式可視化數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)， 集成大數(shù)據(jù)和AI數(shù)據(jù)作業(yè)開 發(fā)，支持百萬(wàn)級(jí)別任務(wù)調(diào)度。 - 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成，分鐘級(jí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，支持直接基于原始數(shù)據(jù) 分析。 - 存儲(chǔ)和計(jì)算分離解耦，資源彈性伸縮，支持業(yè)務(wù)高峰的海 量數(shù)據(jù)快速計(jì)算。

云搜索服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢加速

2023-05-27 18:21:53

數(shù)據(jù)庫(kù)查詢加速 電商、物流企業(yè)有訂單查詢業(yè)務(wù)場(chǎng)景，數(shù)據(jù)量大、查詢并發(fā)高、吞吐大、且要求查詢延遲低。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)具備較好的事務(wù)性與原子性，但其TP與AP處理能力較弱，通過(guò)將CSS作為備數(shù)據(jù)庫(kù)，可提升整個(gè)系統(tǒng)的TP與AP處理能力。 優(yōu)勢(shì) 高性能 支持文本、時(shí)間、數(shù)字、空間等數(shù)據(jù)類型；億級(jí)數(shù)據(jù)查詢毫秒級(jí)響應(yīng)； 高可擴(kuò)展性 支持200+數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，支持1000+個(gè)數(shù)據(jù)字段； 業(yè)務(wù)"0"中斷 規(guī)格變更、配置更新采用滾動(dòng)重啟，雙副本場(chǎng)景下業(yè)務(wù)0中斷。 建議搭配使用：云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL、分布式消息服務(wù) Kafka

表格存儲(chǔ)服務(wù)Web/移動(dòng)應(yīng)用后端

2023-05-27 18:21:53

ServerLess Web/移動(dòng)應(yīng)用后端 使用CloudTable和函數(shù)服務(wù)FunctionStage結(jié)合，用戶可以快速構(gòu)建高可用、自動(dòng)伸縮的Web/移動(dòng)應(yīng)用后端 優(yōu)勢(shì) 高可用 利用CloudTable, OBS的高可用性實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)的高可靠性，利用API Gateway和FunctionStage的高可用性實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站邏輯的高可用 超高性能 單盤最高20000 IOPS，350MB/s吞吐量 靈活擴(kuò)展 業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以自動(dòng)調(diào)度資源運(yùn)行更多函數(shù)實(shí)例以滿足處理需求 低成本 只針對(duì)函數(shù)處理文件數(shù)據(jù)的時(shí)間進(jìn)行計(jì)費(fèi)，存儲(chǔ)按使用量計(jì)費(fèi)，彈性擴(kuò)容，對(duì)于非峰值處理，無(wú)需購(gòu)買冗余的資源 建議搭配使用：對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、 函數(shù)工作流 FunctionGraph

表格存儲(chǔ)服務(wù)位置大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2023-05-27 18:21:53

車聯(lián)網(wǎng)：位置大數(shù)據(jù)應(yīng)用 在車聯(lián)網(wǎng)中，通常會(huì)包含幾類數(shù)據(jù)：車輛、駕駛員等基本信息，車況、電池、電機(jī)等監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，車輛行駛路徑數(shù)據(jù)。CloudTable的引入了地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，可以幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)和分析海量時(shí)空(spatio-temporal)數(shù)據(jù)，提供路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能 優(yōu)勢(shì) 多模數(shù)據(jù)庫(kù)能力 針對(duì)不同的數(shù)據(jù)提供不同的索引能力，為其提供最優(yōu)的性能和查詢分析能力 豐富的查詢分析函數(shù) GeoMesa提供高性能路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能 無(wú)縫對(duì)接分析能力 時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)可以和UQuery服務(wù)無(wú)縫對(duì)接，提供對(duì)于時(shí)間+空間數(shù)據(jù)的良好分析能力，例如熱力圖等 建議搭配使用：實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS、數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、設(shè)備管理 IoTDM、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、云 數(shù)據(jù)遷移 CDM

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