专业的大数据开发/数据应用服务平台
高效 / 平价 / 终身维护
大数据技术特点
大量
测量单位PB水平，存储内容较多
高速
大数据在获取速度和分析速度方面必须及时、快捷
多样性
数据的来源通过多种途径获取，包括文本数据、图像数据、视频数据等
价值
大数据在结构上还分为结构化、半结构化、非结构化
大数据开发的六大特点
智能数据建模
以维度建模为基础，从数仓规划、数据标准、维度建模、数据指标四个方面，以业务视角对业务的数据进行诠释，让数据仓库的建设向规范化，可持续发展方向演进
全域数据集成
将不同系统的数据相互打通，实现数据自由离线或实时流动， 并致力于提供复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间高速稳定的数据移动能力，繁杂业务背景下的数据同步解决方案
高效数据开发
提供可视化开发的主界面，赋予用户智能代码开发、多引擎混编工作流、规范化任务发布的强大能力，让用户轻松构建离线数仓、实时数仓与即席分析系统，保证数据生产的高效与稳定
主动数据治理
包含数据治理中心、数据质量、数据地图等多个产品，覆盖事前、事中、事后的数据生命周期，通过数据治理健康分、质量规则、数据大血缘等能力，将书面的数据治理规范落地成平台化的产品能力
全面数据安全
覆盖数据全生命周期安全管理过程，帮助客户从数据采集、传输、存储、处理、交换等多方面构建数据安全治理体系，满足诸如互联网、金融、制造、政企行业的数据安全管理要求
快速分析服务
为企业提供全面的数据分析与服务共享能力。数据分析可以便捷地连接各类数据源、提供电子表格、SQL查询、自助分析、SQLNotes等多种数据分析能力，满足日常取数分析需求
产品与解决方案
大数据仓库
大数据仓库并不是传统意义上的数据库，是一套完整的的面向大数据库的数据集成体系
面向数据架构设计与优化
在业务飞速变化、数据无处不在等因素的影响下，技术、框架以及优化也需要在变化的过程中不断地打磨和提升以适应新的业务需要
数据治理
构建完善、共享、统一管理的数据环境的基本保障和重要组成部分，是把数据作为资产来加以管理的有效手段
数据集成与中间件
在信息化进程中，会诞生许多来源不一的软件、工具和业务系统，从而形成了一个一个的数据孤岛，云方数据帮您一步到位解决
商业智能 DD-BI
用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业智能
数据建模与网络分析
数据组织和存储方法，强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据
日志服务
提供数据收集、清洗、分析、可视化和告警功能。全面提升海量日志处理能力，实时挖掘数据价值，智能助力研发/运维/运营/安全等场景
LBS数据分析
面向金融、保险、终端用户等群体的硬件、软件、数据等定位解决方案，基于GPS服务与运营商的无线电通讯网络技术获取移动端设备位置的定位服务系统
搜索引擎
数据量巨大，多数据源，数据的多样化，使传统的基于数据库的搜索将不再可行，云方数据帮助您建立符合自身业务的搜索引擎
智能推荐
基于大数据和人工智能技术， 结合在电商、内容、新闻、视频直播和社交等多个行业领域的积累，为全球企业及开发者提供个性化推荐服务
智能营销
全域会员管理体系、自动化营销、海量营销创意、智能活动分析，全流程解决方案
云工作平台
不仅仅是OA，在提供了丰富的免费功能模块的同时，统软云为您量身定制你的专属业务模块，实现 “办公＋业务” 的统筹管理，助力您的业务发展
业务范围
数据集成类
数据反解析、中间件开发、多平台数据同步、数据集成等
数据存储类
数据仓库、大规模数据迁移、数据流图与架构设计、数据备份与日志机制建设等
数据治理类
数据清洗工具、数据降噪工具、快速语义处理等
数据处理类
数据采集、搜索引擎、数据批量处理工具等
数据分析类
商业智能工具、数据建模、数据可视化工具等
云方数据
云方数据简介
云方数据平台是一个针对于数据收集、治理、分析、应用于一体的平台。帮助客户合理的生产（收集）、管理远超表面价值的无形数据资产，并在其中找到帮助企业的任何信息和元素。
旨在从企业数据服务的角度对大数据应用过程中所涉及的生产要素进行管理和组织，实现大数据应用生产要素的效用和经济价值的最大化。
平台生态包括对大数据应用要素的大数据仓库，大数据架构设计与优化，数据治理，数据集成与中间件，商业智能CCD-BI，数据建模与网络分析，日志服务，LBS数据分析,搜索引擎，智能推荐，智能营销，云工作平台，商业研究等大数据应用相关内容。
为什么选择我们 做大数据开发/数据应用
拥有大数据领域资深专家团队
核心团队具有丰富经营管理经验和行业实战经验，大数据应用实施领域工作多年，积累了大量大数据行业经验
丰富的项目成功经验
提供常年免费顾问咨询的服务，具有丰富的成功大数据项目经验，千亿级大数据、搜索引擎、数据集成、数据挖掘等多项经验
基于大数据互联网商业模式
提供全面的解决方案，针对每一个行业的实际需求，把精力从复杂的数据异构管理中脱离出来，投入商业模式的优化与创新中去
