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交通智能體方案架構(gòu)

2023-05-27 18:21:53

交通智能體 方案架構(gòu) 通過采集、融合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建完整的業(yè)務(wù)平臺(tái)，提供從“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)價(jià)”的端到端產(chǎn)品能力，形成全息呈現(xiàn)、AI控制、豐富仿真等多維特性，同時(shí)滿足多種客戶建設(shè)訴求 架構(gòu)優(yōu)勢(shì) 數(shù)十種數(shù)據(jù)融合 支持電警、卡口、雷達(dá)、信號(hào)機(jī)等設(shè)備數(shù)據(jù)，地圖、浮動(dòng)車、導(dǎo)航、天氣等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，停車場(chǎng)、公交等數(shù)據(jù)，可擴(kuò)展支持運(yùn)營商OD等數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)通過行業(yè)底座融合計(jì)算形成目標(biāo)主題數(shù)據(jù) 靈活部署架構(gòu) 根據(jù)客戶條件、建設(shè)目標(biāo)、實(shí)施階段等差異，提供單云、混合云和云邊協(xié)同的靈活部署能力 完整的交通治理解決方案 提供從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用、算法訓(xùn)練/推理、大屏展示、仿真等完整的解決方案實(shí)施能力，將客戶對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的部署和使用門檻降到最低 架構(gòu)開放，生態(tài)伙伴靈活接入 支持路網(wǎng)側(cè)各類伙伴數(shù)據(jù)接入，提供數(shù)據(jù)底座標(biāo)準(zhǔn)開放接口、開放算法倉等多層次、多類別的生態(tài)開放能力，滿足不同客戶本地差異化訴求、現(xiàn)有組網(wǎng)利舊、存量合作伙伴能力互補(bǔ)等，并提供業(yè)務(wù)應(yīng)用層靈活擴(kuò)展能力

智能語音助手產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

2023-05-27 18:21:53

量身定制 滿足企業(yè)客戶特定業(yè)務(wù)需求，量身定做智能對(duì)話機(jī)器人 前沿技術(shù) 使用業(yè)界領(lǐng)先的自然語言算法，理解大量領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)，并自動(dòng)生成相關(guān)對(duì)話或文本 專家團(tuán)隊(duì) 擁有眾多有經(jīng)驗(yàn)的人工智能算法專家和架構(gòu)師，通過算法和工程解決問題的能力突出 語音交互 打通語音交互能力，一個(gè)接口搞定 語音識(shí)別 和對(duì)話能力 敏捷構(gòu)建 敏捷構(gòu)建知識(shí)圖譜，首先實(shí)現(xiàn)最小功能集使用場(chǎng)景，再不斷更新迭代 圖形化界面 提供圖形化界面，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜可視化，讓用戶可查詢，可編輯，易理解

智能話務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

2023-05-27 18:21:53

算法領(lǐng)先 使用領(lǐng)先的自然語言算法，精準(zhǔn)理解用戶意圖，抽取槽位關(guān)鍵信息，讓對(duì)話更智能 穩(wěn)定可靠 能夠處理語義的不確定性，用戶也可自助添加語料適配更多死角場(chǎng)景 簡(jiǎn)單易用 提供簡(jiǎn)單易用的操作界面和API接口，不需要下載SDK或購買服務(wù)器，支持跨平臺(tái)調(diào)用 自助服務(wù) 用戶可以通過對(duì)話機(jī)器人服務(wù)提供的界面，添加多個(gè)意圖，定義多個(gè)槽位，添加更多語料，并一鍵重新訓(xùn)練和部署對(duì)話機(jī)器人 完善的對(duì)話管理 對(duì)話機(jī)器人引擎具備完善的對(duì)話管理能力，支持多輪對(duì)話，跟蹤狀態(tài)，策略選擇，并支持對(duì)話生成 快速調(diào)試 提供快速調(diào)試功能，在添加語料或重新訓(xùn)練模型之后，可以方便地重新驗(yàn)證更改效果

視頻標(biāo)簽視頻搜索

2023-05-27 18:21:53

視頻搜索 基于對(duì)視頻的場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語音識(shí)別、 文字識(shí)別 等分析，形成層次化的分類標(biāo)簽，支撐準(zhǔn)確高效的視頻搜索，提升搜索體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 多維度識(shí)別 綜合圖像、語音、文字、人臉等信息，標(biāo)簽識(shí)別更加準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS

交通智能體解決方案場(chǎng)景

2023-05-27 18:21:53

區(qū)域信控優(yōu)化 通過掌握城市交通歷史通行規(guī)律，并實(shí)時(shí)感知機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人交通情況，采用AI 圖引擎 技術(shù)、路口自適應(yīng)訓(xùn)練算法、干線協(xié)調(diào)算法、場(chǎng)景化子區(qū)優(yōu)化策略算法等，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)-線-面信號(hào)配時(shí)優(yōu)化，提升交通效率，保障通行 區(qū)域聯(lián)動(dòng)優(yōu)化：從單路口信號(hào)燈控制、干線協(xié)調(diào)優(yōu)化，到區(qū)域內(nèi)多個(gè)相鄰路口協(xié)同優(yōu)化，覆蓋點(diǎn)-線-面，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)通行能力全局最優(yōu) 精細(xì)化時(shí)段劃分：基于早晚高峰和平峰期不同時(shí)間段交通特點(diǎn)劃分時(shí)段，提供差異化信號(hào)配時(shí)，7*24小時(shí)全天候運(yùn)行 智能實(shí)時(shí)信控：AI智能實(shí)時(shí)信控，分鐘級(jí)自動(dòng)優(yōu)化和下發(fā)信號(hào)配時(shí)方案，全面兼容主流交通信號(hào)控制系統(tǒng) 配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí)擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長期的完整的道路健康檔案，通過指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的出行路線，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效：AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成因，降低現(xiàn)場(chǎng)人工勘測(cè)工作量，提升治堵效率 科學(xué)診斷：全息數(shù)據(jù)+AI算法+行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)，給出科學(xué)全面的定量診斷，不再單一依賴人工經(jīng)驗(yàn)交通事件檢測(cè) 基于人工智能的交通事件檢測(cè)，可以自動(dòng)識(shí)別交通異常事件，引導(dǎo)交通出行，緩解突發(fā)性擁堵 信控聯(lián)動(dòng)，快速閉環(huán)：對(duì)診斷出的交通異常事件，觸發(fā)信號(hào)燈AI自動(dòng)優(yōu)化以疏導(dǎo)交通，并實(shí)時(shí)告警 實(shí)時(shí)檢測(cè)，秒級(jí)上報(bào)：基于視頻實(shí)時(shí)檢測(cè)交通異常事件，秒級(jí)上報(bào)告警，更快解決突發(fā)擁堵交通態(tài)勢(shì)研判 基于對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合分析和深度挖掘，數(shù)字化還原全網(wǎng)交通道路實(shí)際狀況，并識(shí)別常發(fā)擁堵路口、路段和干線。同時(shí)基于交通歷史規(guī)律，結(jié)合天氣、假日情況，精確預(yù)測(cè)交通未來狀況，支撐出行信息誘導(dǎo)發(fā)布 路況實(shí)時(shí)查看：實(shí)時(shí)掌握全市宏觀交通狀態(tài)，中觀區(qū)域路況，微觀洞察交通瓶頸路口 擁堵路口排名：快速識(shí)別常發(fā)交通擁堵路口、路段和干線 交通流量預(yù)測(cè)：以事實(shí)數(shù)據(jù)說話，提供短時(shí)、明日及未來一周的流量預(yù)測(cè)，輔助緩堵治理交通組織優(yōu)化 結(jié)合城市路網(wǎng)通行規(guī)律，工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同時(shí)段的交通通行規(guī)律，給出道路組織優(yōu)化措施建議 在線科學(xué)優(yōu)化建議：通過AI信號(hào)優(yōu)化輔助，提供可變車道、潮汐車道、相位優(yōu)化等優(yōu)化建議 線下優(yōu)化手段多樣：截流控制、速度控制、車道分配、右轉(zhuǎn)渠化、掉頭前移等

交通智能體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

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數(shù)據(jù)未有效融合，精度差 交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)多源數(shù)據(jù)各自孤島，無法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準(zhǔn)感知，無法支撐實(shí)時(shí)自動(dòng)預(yù)警和精細(xì)化分析診斷 問題識(shí)別診斷靠人工，效率低 問題識(shí)別依賴大量人工投入，發(fā)現(xiàn)不及時(shí)，分析不徹底。問題解決依賴專家經(jīng)驗(yàn)，無法規(guī)模復(fù)制和擴(kuò)展 全局優(yōu)化弱，應(yīng)急處理慢 缺乏區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合的全局交通優(yōu)化能力。依賴人工操作，缺乏 自動(dòng)化 智能化實(shí)時(shí)應(yīng)急處理和協(xié)調(diào)能力 前端路口缺乏實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力 前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳，數(shù)據(jù)中心集中式處理，無法應(yīng)對(duì)高時(shí)效性的場(chǎng)景需求

一句話識(shí)別產(chǎn)品特性

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效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語音識(shí)別準(zhǔn)確率高，在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì) 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類場(chǎng)景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實(shí)踐，經(jīng)受過復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn) 簡(jiǎn)單易用 提供RESTful規(guī)范API接口，并提供服務(wù)SDK，方便客戶使用與集成；幫助客戶減少人力成本，節(jié)省業(yè)務(wù)支出 語音識(shí)別 實(shí)時(shí)將語音轉(zhuǎn)換成文字，一次性上傳整個(gè)音頻，能快速返回識(shí)別結(jié)果。 語言支持 支持中文普通話、帶方言口音的普通話以及方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話識(shí)別。 多語音格式支持 支持11種輸入語音格式，包含ulaw、alaw、pcm、mpx、wav等

智能對(duì)話質(zhì)檢產(chǎn)品滿足各類企業(yè)客服場(chǎng)景需求

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離線質(zhì)檢 為呼叫中心提供全面，可靠的質(zhì)檢服務(wù)。結(jié)合語音識(shí)別和自然語言處理技術(shù)，對(duì)海量錄音數(shù)據(jù)進(jìn)行批量的智能化分析 優(yōu)勢(shì) 全量自動(dòng)分析 全量自動(dòng)分析所有客服對(duì)話，無需人工抽查；并可以結(jié)合語音識(shí)別，對(duì)海量錄音數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析 “客戶第一”設(shè)計(jì)理念 基于“客戶滿意度第一“的設(shè)計(jì)理念，鑒別客戶滿意度，識(shí)別客戶投訴，挖掘高價(jià)值客戶反饋，提升質(zhì)檢效率坐席實(shí)時(shí)質(zhì)檢 在坐席和客戶通話過程中，提供實(shí)時(shí)質(zhì)檢功能，輔助坐席判斷客戶情緒，提醒坐席注意禮儀和用詞等 優(yōu)勢(shì) 第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題 迅速發(fā)現(xiàn)坐席人員的服務(wù)和客戶期望之間的差距，并及時(shí)提醒坐席人員 和現(xiàn)有系統(tǒng)無縫對(duì)接 提供全面豐富的API接口，可以和現(xiàn)有客服坐席的工作界面做無縫集成用戶需求挖掘 基于坐席和客戶的對(duì)話，定位不同類型客戶的近期需求熱點(diǎn)，為企業(yè)分析客戶輿情，為商業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支撐。 優(yōu)勢(shì) 自定義客戶畫像 通過配置對(duì)應(yīng)規(guī)則，可以區(qū)分不同類型客戶，定位其需求點(diǎn)。 多屬性輿情分析 對(duì)客戶需求進(jìn)行多維度的分析，讓用戶需求挖掘更全面。

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

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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 提供各類語音語義質(zhì)檢規(guī)則，包括上下文語義分析、語速監(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)檢語音語義模型，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)營的挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)運(yùn)營效率低，業(yè)務(wù)環(huán)境的快速變化帶來大量多樣化的數(shù)據(jù)分析報(bào)表需求，因?yàn)槿狈Ω咝У臄?shù)據(jù)運(yùn)營工具平臺(tái)，數(shù)據(jù)開發(fā)周期長、效率低，不能滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營決策人員的訴求。 數(shù)據(jù)運(yùn)營成本高，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

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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 無縫對(duì)接Ftp / Obs / Hbase / Kafka等多種數(shù)據(jù)源，僅需簡(jiǎn)單配置，無需編程 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) 靈活詞庫管理 支持自定義詞庫與拼音分詞，支持詞庫熱更新，無需重啟，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

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畫像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢 畫像通常用一些標(biāo)簽來刻畫對(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，無需購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)倉庫在線擴(kuò)容

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GaussDB(DWS)提供最多達(dá)2048節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，通過加入新的節(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)容過程如圖所示。 圖片 擴(kuò)容過程 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)容過程中支持?jǐn)?shù)據(jù)持續(xù)入庫、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)使得重分布過程中需要遷移的數(shù)據(jù)量最小。 重分布過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。 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

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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 無需 大數(shù)據(jù) 背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析。SQL語法全兼容標(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 以及線下數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)無需搬遷，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

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