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图形化任务设计
以直观易懂的图形化界面,无需复杂编程,用户即可便捷地设计、编排数据处理任务流程,让数据加工变得简单高效。
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CDC实时采集
通过变更数据捕获技术,实时追踪数据源变化,快速精准地采集新增或变动数据,确保数据的及时性与完整性。
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组件化功能扩展
采用模块化设计理念,支持灵活添加各类功能组件,轻松拓展平台的数据处理、分析等能力,满足多样化业务需求。
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分布式集群调度
依托分布式计算架构,对数据处理任务进行智能调度与分配,充分利用集群资源,实现海量数据的快速高效处理。
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高可用分布式集群架构
建立分布式调度架构基于微服务体系,实现服务集群和任务分片2层维度分解,保证系统高可用和稳定性。
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高时效流式处理机制
数据处理由批式处理向流式处理转变,基于高可用的分布式集群架构基础,提升数据加工处理的及时性,更好的应对海量大数据的处理需求。
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多形式数据格式支持
实现结构化数据和非结构化数据、外购数据和自产数据、传统关系型数据和海量大数据多种形式数据处理;包括文件处理、网站抓取、接口采集、PDF解读等等。
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多来源比对融合能力
实现“多源自动比对择优”,依托多源链路比对规则,支持入库优先级、数据选举算法、数据源权重、数据值浮动偏差等策略,同时涵盖字段单一来源、整表单一来源策略,高效完成多源数据的比对与优选处理。
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配备数据质量保障机制
配备数据质量保障任务配置发布和监控告警全链路能力,构建数据保障最重要的兜底保障机制。
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全面支持信创化战略
全面支持信创化战略目标,从硬件、系统、数据库、中间件实现全信创化支持。
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金融资讯数据仓库
在金融资讯领域,信息繁杂且瞬息万变。DStream.数据加工融合平台发挥着关键作用。借助CDC实时采集功能,平台能够从各大财经新闻网站、金融数据提供商、社交媒体金融板块等多渠道,实时抓取最新的金融资讯,如宏观经济政策发布、企业财报披露、行业动态等。构建全面的金融资讯数据仓库,为公司各类业务场景提供数据赋能。
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投研应用数据仓库
对于投资研究而言,精准的数据是关键。DStream.数据加工融合平台从多个数据源采集数据,包括上市公司的财务报表、行业统计数据、宏观经济指标数据库等,利用CDC实时采集技术保证数据的及时性。分布式集群调度满足投研过程中对大量数据快速计算和分析的需求,多来源比对融合能力将来自不同渠道的公司基本面数据、市场交易数据等进行融合,形成全面的投研数据集。
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非结构化数据治理
在企业运营过程中,存在大量非结构化数据,如文档、邮件、社交媒体帖子等,这些数据蕴含着巨大价值,但治理难度较大。DStream.数据加工融合平台通过图形化任务设计,为非结构化数据治理提供直观的操作界面,用户可轻松设定数据处理规则,如对文档进行分类、关键词提取等,助力企业高效获取和利用网站数据,提升市场竞争力。
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行业数据中心
行业数据中心汇聚了整个行业的各类数据,旨在为行业参与者提供全面的数据服务。DStream.数据加工融合平台通过CDC实时采集功能,从行业协会数据库、政府统计部门、企业内部系统等多源采集数据,涵盖行业生产数据、销售数据、技术创新数据等各个方面。将不同渠道获取的行业数据进行整合,消除数据差异,形成统一的行业数据集,为行业内企业、研究机构等提供最新、最准确的行业数据,助力打造功能强大、数据全面的行业数据中心,推动整个行业的健康发展。










