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從多源異構數據開始

金融機構掌握很多數據,但僅僅占可獲得的數據的一小部分。金融機構掌握的數據是結構化的,金融系統之外的數據如工商注冊數據、稅務數據、產權數據、訴訟數據等等,都是非結構數據。這些非結構數據分散在各個政府機構、登記中心、法院等,數據格式也不同。并且這些數據隨著技術的進步,形式越來越多樣化,數據量呈指數增長,易用性也越來越低。

這些數據對金融機構的風險判斷同樣重要。金融機構在使用這些數據時,并不考慮數據是以行儲存、列儲存還是原文儲存,而是考慮這些數據如何解決他們遇到的挑戰和達成他們的目標。他們需要一種能夠輕松向這些數據提問以及獲得清晰易懂的答案的方式。隆重介紹HIGGS KUNLUN。

將數據與金融融合

我們聘請了信用風險和市場風險方面的世界一流專家,將這些多源異構數據與金融風險模型進行融合,產生一個覆蓋更全面、權重更合理、風險可量化的模型。

所有這些數據進入HIGGS KUNLUN后,轉變為精心設計的對象和關系,包括企業、人、事件、地點、時間,以及他們之間的關系。

標記和跟蹤所有數據

一旦模型確定,所有數據都將持續的流入HIGGS KUNLUN平臺。信息保密措施確保即使在同一機構內,在未授權情況下,用戶之間無法交叉訪問信息。

任何數據源的更新和變化都將自動推送至平臺中。隨著用戶的使用和分析,所有操作都自動跟蹤、分類和儲存,以便根據用戶習慣優化和重復使用。

用活的數據為調查分析助力

用戶通過建立在HIGGS KUNLUN平臺之上的應用來進行數據分析。用戶能夠同時搜索所有數據源、將關系可視化、驗證假設、發掘隱藏關系、發現隱藏的模式,并將這些洞察分享給同事。

通過打通用戶與數據,HIGGS KUNLUN可以全面提高金融機構發現和評估風險的能力。

平臺

在后臺,HIGGS KUNLUN平臺擁有一整套完整的能力來整合不同渠道的數據以完成復雜分析。平臺就像一個金融風險基礎數據庫,包括了詳盡的信用風險相關數據以及分析。

平臺_靈活的模型配置

靈活的模型配置

不同于傳統的基于行或列的數據處理方式,HIGGS KUNLUN通過靈活配置的對象和關系,對應于真實社會中人和組織的概念,包括他們的特征和之間的聯系。 HIGGS KUNLUN數據模型,能夠快速的進行定義和重定義,從而可以滿足將不同來源不同類型的數據整合到一個大一統的能夠幫助用戶發掘有效信息的環境中的目標。

平臺_靈活的模型配置
平臺_隱私與安全
平臺_隱私與安全

隱私與安全

隱私策略構建于HIGGS KUNLUN平臺的底層架構中,足以支持非常精確的權限控制、多層級安全策略和完整的可審計性。首先,平臺中每個對象的每個屬性都能鏈接到原始數據源,這樣訪問限制的設置可以詳盡到每個屬性。
其次,通過多樣化的訪問控制策略,用戶所能使用的數據可以被很好的管理。最后,所有用戶和管理員的數據操作都被記錄在不可更改的審計日志中。

平臺_合作

合作

HIGGS KUNLUN平臺的數據技術確保多個用戶,不論是機構內部的還是跨機構的,可以進行無縫的和安全的協作分析同樣的數據。HIGGS KUNLUN平臺支持跨機構、跨行業和跨地域的協同合作;支持跨安全模型和跨數據模型;以及支持跨低帶寬、高延遲網絡并依舊維持數據的安全性和完整性。

平臺_合作
平臺_可擴展、自定義和API
平臺_可擴展、自定義和API

可擴展、自定義和API

HIGGS KUNLUN平臺的每個層級和每個模塊都可擴展。平臺從基礎上是一個開放的平臺,包括基礎層級的數據整合、自定義導入方式以及自定義用戶界面。平臺內整合的數據可通過API進行訪問。

平臺_知識管理

知識管理

HIGGS KUNLUN平臺儲存所有整合在其中的數據。不論是數據源的更新還是用戶對數據的操作,平臺都全數儲存。每個用戶的數據和分析模型都儲存在自己的賬戶下,在授權情況下其他用戶也可訪問,并在此基礎上進行進一步優化。
用戶可以探索不同思路創建的分析模型、記錄分析過程的每一個步驟以及回溯之前調查過程中的任意步驟。分析員可以在不丟失自己的工作成果的前提下分享自己的結論。這將形成一個附帶版本控制功能的知識庫,積累機構中用戶的分析成果,將他們的分析轉化為數據,將來機構可以利用它發揮更大價值。

平臺_知識管理
平臺_算法處理
平臺_算法處理

算法處理

通過自動識別供分析員檢視的數據簇,整合在平臺中的算法能力大大增強了用戶處理大規模數據的能力。HIGGS KUNLUN平臺支持大規模數據集的融合和分析。它同時提供強大和靈活的自動化處理框架。非技術分析員可以通過圖形化的處理界面展開工作,無需寫任何代碼。

平臺_超大規模數據處理

超大規模數據處理

HIGGS KUNLUN平臺通過擴展性的數據架構和聯合數據儲存可輕易處理PB級的數據。數據倉庫服務可儲存大規模結構化數據集,包括日志文件、網絡流量以及交易數據等。聯合數據服務可儲存大規模非結構化數據集,包括文件、電子郵件和報文等。
兩種數據儲存技術均支持高性能搜索以及其他查找方式。當用戶請求數據時,它們自動被納入平臺中進行分析。

平臺_超大規模數據處理

應用

在前端,HIGGS KUNLUN提供一套整合的分析工具,包括語義的、時間序列的、地理位置的和全文分析。用戶可以跨應用進行分析工作,并且不丟失已有的分析工作。

應用_圖形

圖形

圖形應用提供一種可視化的方式來探索數據對象間的關系。數據對象在可視化圖種被表示為節點和邊。
用戶可以使用篩選工具對感興趣的內容進行鉆取。圖形應用包括一個可以發掘事件發生順序的時間線工具,一個發掘事件發生周期和頻率的時間滾軸工具,一個整合的基于屬性的選擇和篩選工具,以及一個可視化一個網絡中的交流、支付、物流等其他數據的流動。
用戶可以在圖形應用中調整節點和邊的展示方式以分析網絡特征,比如等級關系。同時圖形應用也提供一個演示助手工具幫助分析員美化和注釋生成的圖形。

應用_圖形
應用_地圖
應用_地圖

地圖

地圖應用提供一個基于地理位置的分析能力。它包括在地圖上的地理位置對象的選擇和篩選、時間線和時間滾軸可視化工具。并且提供一個熱力圖工具來展示目標對象在地圖上的密度。
地圖上的展示方式可隨時改變,這樣用戶可以針對數據特點隨時切換不同的展示方式、嵌入私有的展示方式以及基于多種展示方式創建新的展示方式。
KML和形狀文件可以以獨立的地圖圖層導入。導入的形狀可以被用作選擇和篩選相似地區的其他對象。基于圖層中數據的計算,可以為圖層進行著色和打標簽。

應用_對象瀏覽器

對象瀏覽器

通過對象瀏覽器應用,用戶可以針對特定對象鉆取大量數據集。基于HIGGS KUNLUN技術,分析員可以通過對象瀏覽器定義和應用一系列數據對象篩選器得到一個數據子集,并可以通過其他應用進行進一步分析,如圖形和地圖。

應用_對象瀏覽器
應用_數據瀏覽器
應用_數據瀏覽器

數據瀏覽器

在數據瀏覽器應用中,用戶可以查看和應用結構化和非結構化文件。在查看原始文本的過程中,用戶可以給特定詞組打上標簽,借此將這個文件與特定對象或對象庫中的對象鏈接起來,從而在其他HIGGS KUNLUN平臺應用中使用這個數據。

應用_移動應用

移動應用

HIGGS KUNLUN移動應用將給用戶帶來實時的、分布式的合作和數據收集工作,適用于需要移動辦公的場合。HIGGS KUNLUN移動客戶端可支持實地操作員和總部的實時合作。移動用戶可以填報調查簡報、上傳照片和視頻、跟蹤隊友地點以及搜索和探索平臺中整合的數據。

應用_移動應用

技術

技術_冰川,結構化數據儲存方案

冰川,結構化數據儲存方案

冰川是一個萬億級記錄量、PB級數據量的分秒級查詢分塊儲存方案。冰川采用幾種開源技術來處理大規模數據的高級分析。

技術_冰川,結構化數據儲存方案
技術_青鳥,非結構化數據儲存方案
技術_青鳥,非結構化數據儲存方案

青鳥,非結構化數據儲存方案

青鳥提供外部數據源的整合搜索方案。青鳥采用OTF方案整合數據。當一個融合查詢查找到相應結果時,這些結果立即被傳送到平臺數據庫中。

技術_搜索

搜索

HIGGS KUNLUN平臺搜索服務支持系統內所有數據的全文查詢,包括結構化數據和非結構化數據。

技術_搜索
技術_帕米爾,內存儲存數據庫
技術_帕米爾,內存儲存數據庫

帕米爾,內存儲存數據庫

帕米爾是HIGGS下的一個內存數據庫技術,支持大量數據下的交互工作。帕米爾可以在10秒內搜索數十億的對象。該技術創建于2009年,設計上與Spark技術類似。帕米爾驅動HIGGS KUNLUN的對象瀏覽器,使得分析員可以從大量數據中篩選出一個可操作和有價值的子集以便進一步詳細分析。

技術_璞玉,靈活配置、基于對象的數據模型

璞玉,靈活配置、基于對象的數據模型

璞玉是HIGGS下的一個可靈活配置、基于對象的數據模型。它將不同數據源的數據從原始儲存格式轉變和整合為數據對象和屬性,并可反映真實社會中的對象,如人、地點、事物、事件,以及對象間的關系。因為不同機構對事物的理解不一樣,同時分析模型不斷演化,璞玉針對每個案例制定不同的模型策略,并能夠隨數據源的新增、減少和重組而更新。當數據經過這樣的靈活和統一的數據模型處理后,HIGGS KUNLUN平臺中的數據整合過程變得異常簡單,使得數據整合過程僅需短短數周。

技術_璞玉,靈活配置、基于對象的數據模型
技術_歸墟,數據倉庫
技術_歸墟,數據倉庫

歸墟,數據倉庫

歸墟是HIGGS KUNLUN下的一個永久數據倉庫。它驅動平臺的權限控制、審計、知識管理和合作功能。所有歸墟中的數據都包含一個自身的歷史信息,包括創建和修改日期、創建人和修改人、從哪個數據源衍生而來以及其他安全和訪問限制。用戶可以直接訪問這些信息,獲得富文本的分析體驗,以及建立不同訪問權限和不同建模邏輯用戶間的合作。擴展信息包含安全控制和版本控制,在保持數據完整性的前提下,幫助用戶實現不同角度和不同時間的分析。

技術_山海,歸墟的數據儲存容器

山海,歸墟的數據儲存容器

山海是歸墟的儲存容器。它綜合了當代分布式NoSQL的簡單和可擴展性,以及傳統SQL數據庫的安全性和一致性。山海在頂層支持任何兼容的“鍵-值”儲存。作為一個全新設計的高可配置的API,山海從桌面級到數據中心級在性能上遵從線性變化。

技術_山海,歸墟的數據儲存容器
技術_Eureka,跨域合作
技術_Eureka,跨域合作

Eureka,跨域合作

Eureka網絡是一個HIGGS KUNLUN的分布式系統,它可以為每一個機構客戶創建一個HIGGS KUNLUN副本。每個HIGGS KUNLUN平臺副本運行在統一的公共數據以及機構內部自己的數據之上。通過授權,一個機構的Eureka可以與另一個機構的Eureka進行數據和分析合作。Eureka網絡能夠支持多種璞玉和多種訪問控制策略,并同時確保數據在各個副本間的一致性。Eureka網絡將支持跨機構、跨職能和跨地域的安全數據分享和合作數據分析。

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