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    1. 使用您的數據

      在理念經濟中,數據是最有價值的貨幣,能夠最快推向市場的理念將穩操勝券。大數據只要使用得當,就能立刻提取價值,讓客戶滿意,為重大決定快速出謀劃策,并確定需要盡快消除的浪費和風險。當大數據成為企業實踐時,將不再需要試驗,經驗就是制勝關鍵。數據驅動的機構能夠實現最好的提升,能夠憑借預測性力量制定出最有力的制勝策略。

      數據預處理

      對數據進行標準化、過濾、歸并和信息補全等預處理步驟,從而實現數據格式統一的轉化。

      關聯分析

      通過對指標和告警信息的關聯,實現了多種數據源之間的關聯分析,規避信息孤島問題,實現數據全局分析。

      數據采集

      通過采集器、協議接入以及FTP等多種采集方式,完成將不同設備不同系統中的數據進行整合。

      智能運維

      為了全面提高目前的運維水平,包括設備資產全面信息管理、設備運行監控、快速故障定位、性能分析以及預測分析,從而實現了智能運維。

      日志審計

      對海量的、時時不間斷產生的日志文件進行有效存取、分析。按行業審計要求在短時間內生成多維度、多指標的統計分析報表提供給監督人員。

      網絡安全

      解決網絡安全的主要思路是以銀行資產為關注核心,全面收集資產等級、類別等基礎信息,并將其實時狀態、漏洞信息、安全事件集中整合,并導入漏洞報告。

      數據倉庫

      業務數據、系統訪問日志、網絡安全設備等運行日志統一管理,結構化數據與非結構化數據有機結合。

      交易訪問分析

      通過訪客畫像、訪客行為、實時流量預測、異常訪客監控等行為分析維度,對整個交易流程監控,實現針對性的優化交易流程。

      移動應用分析

      針對證券APP進行實時監控,通過用戶行為、路徑分析、終端分析和經緯度定位等指標,通過數據提供運營策略的支撐。

      數據整合

      利用分布式的實時采集器,將分散在上百臺、甚至更多的設備上的實時數據統一匯總到數據引擎上,完成數據聚合的功能。

      數據存檔

      不僅很好地滿足了數據存儲的需求,還可以將歷史數據進行離線壓縮、實現原始日志以PDF和CSV等文件格式的導出。

      數據過濾統計

      用戶可通過平臺使用檢索命令實現URL訪問情況、ISP統計、站點狀態碼以及訪客地域分布等多種分析。

      數據整合

      通過API、協議、采集器、文件上傳、

      FTP、SNMP等方式接入全平臺數據并整合

      搜索引擎技術

      利用Index、HDFS、MongoDB等獨特的

      資料存儲方式,快速找出你的資料

      數據關聯

      根據條件規則,快速找出互相關聯的數據,

      生成關聯分析、 統計和報表

      數據挖掘技術

      利用優秀的數學運算能力和數學模型,

      將搜索出的數據做深層次的數據挖掘

      高擴容

      分布式架構,通過增加設備數量,能可靠地存儲和處理PB數據。

      低成本

      通過普通機器組成的服務器群來分發以及處理數據。這些服務器群甚至可達數千個節點。

      高效率

      通過并行處理和內存運算方式,處理非常的快速。單臺服務器即能每秒處理20萬事件。

      高可靠

      自動地維護數據的多份復制,并且在任務失敗后能自動地重新部署計算任務。

      高兼容

      通過強大的采集系統,能兼容任意格式的結構化和 非結構化數據。兼容SAAS版本和本地版本。

      高智能

      通過智能策略庫和關聯模型,及外在專家庫、 數據庫接口,智能化處理事件。

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