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随着各单位信息化产品的不断丰富,各式各样的基础数据庞大而繁杂,加工处理复杂度较高,而原有的数据分析交互方式老旧,数据挖掘能力弱,使用效率低下,导致大量的数据价值沉睡。


可视化数据分析系统基于大数据生态体系,采用先进的信息抽取技术, 提取出海量数据中的有效信息,针对各项业务场景提供定制化串并分析模型引擎,采用可视化的交互分析方式,挖掘出海量数据中的潜在信息,实现数据价值的最大化。


1. 流程管理

通过系统后台灵活配置,解决上下级之间、部门与部门之间研判流转与共享的问题,实现对信息研判的全流程管理。


2. 信息提取

针对大量非结构化文本数据,可通过自动识别功能将文本中要素自动提取出来,生成知识图谱。



3. 串并分析


利用基于人工智能的自然语言处理技术和大数据挖掘技术,将碎片化的数据从多维度进行串并和整合,并以可视化方式展现,充分挖掘海量数据的潜在价值,提高数据分析人员的工作效率。

- 业务流程管理完善,确保权责分明。

- 多源异构数据提取及生成知识图谱效率高,支持海量规模图谱存储。

- 可视化动态交互方式展现关联分析,充分挖掘数据之间的关联关系。

- 数据源庞杂,加工处理复杂高的场景。

- 现有工具数据挖掘能力弱,数据价值沉睡的场景。

- 现有工具交互方式老旧,使用效率低下的场景。

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