大数据服务平台

瑞恩制造云大数据服务平台（DaaS）通过SOA架构体系，将大数据基础平台与业务系统各服务模块扁平化的架构模式，通过统一数据服务总线满足不同业务系统的Everything is service(“一切偕服务”）的服务方式，并为业务系统提供数据搜索、分析、专题研判等业务需求。同时，大数据服务平台提供健全的大数据支撑体系为平台数据汇集、服务总线、数据资源分类管理、基础资源管理的服务质量提供多维度的运维监控。

产品特色

强大的分布式数据库支撑，实现海量异构数据资源存储与整合；
高性能：支撑大并发、高负载的数据检索业务；
多元化的数据采集；
全局元数据的管理；
高性能：支撑大并发、高负载的数据检索业务；
多元化的数据采集；
全局元数据的管理；
流式数据实时管理；

应用场景

大数据探索

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。
全方位客户视图

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务，加快决策过程，减少重复劳动。
运营优化

利用运营分析实现运营优化。制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。
IT效率和规模效益提升

利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。
大数据探索

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。
全方位客户视图

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务，加快决策过程，减少重复劳动。

SaaS平台

云桌面

大数据服务

大数据服务平台

产品特色

强大的分布式数据库支撑，实现海量异构数据资源存储与整合；

高性能：支撑大并发、高负载的数据检索业务；

多元化的数据采集；

全局元数据的管理；

高性能：支撑大并发、高负载的数据检索业务；

多元化的数据采集；

全局元数据的管理；

流式数据实时管理；

应用场景

大数据探索

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。

全方位客户视图

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务，加快决策过程，减少重复劳动。

运营优化

利用运营分析实现运营优化。制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。

IT效率和规模效益提升

利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。

大数据探索

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。

全方位客户视图

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务，加快决策过程，减少重复劳动。

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产品特色

强大的分布式数据库支撑， 实现海量异构数据资源存储与整合；

高性能：支撑大并发、 高负载的数据检索业务；

多元化的数据采集；

全局元数据的管理；

高性能：支撑大并发、 高负载的数据检索业务；

多元化的数据采集；

全局元数据的管理；

流式数据实时管理；

应用场景

大数据探索

利用大数据探索实现信息库的充实。 客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库， 而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。

全方位客户视图

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。 电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务， 加快决策过程，减少重复劳动。

运营优化

利用运营分析实现运营优化。 制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、 通过监控提升运营效率并预测潜在风险。

IT效率和规模效益提升

利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。 企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、 低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。

大数据探索

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、 医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询， 导致系统延迟和成本上升。

全方位客户视图

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。 电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务， 加快决策过程，减少重复劳动。

强大的分布式数据库支撑，实现海量异构数据资源存储与整合；

高性能：支撑大并发、高负载的数据检索业务；

高性能：支撑大并发、高负载的数据检索业务；

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务，加快决策过程，减少重复劳动。

利用运营分析实现运营优化。制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。

利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。

利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。

利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务，加快决策过程，减少重复劳动。