金融大模型行业价值

、市场动态等信息,例如东方财富的妙想金融模型,可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高:金融数据的准确性和可靠性至关重要,因此金融行业模型在训练和优化过程中,对数据的质量把控金融行业模型是指专门针对金融领域的特点和需求,基于大量的金融数据训练而成的语言模型金融模型特点金融专业性强:金融行业模型具备深厚的金融专业知识,能够准确理解和处理各种金融术语、概念力支持。合规性要求严格:金融行业受到严格的监管,模型的应用必须符合相关法规和合规要求,包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定,以确保金融业务的合法合规运营。金融模型应用场景智能投研:帮助。创新业务模式:激发金融机构的创新能力,推动金融产品和服务的创新,开拓新的业务领域和市场机会,如基于模型的智能投资组合管理、个性化金融产品推荐等,为金融行业的发展注入新的活力。更为严格,以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出:金融行业模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制,通过对海量数据的分析和挖掘,预测市场趋势、识别潜在风险因素,为风险管理提供有

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金融模型:开启金融行业的智能新时代金融模型,究竟是什么?金融模型,本质上是生成式AI在金融领域的垂直应用,是金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的生成式模型。它就像是一位超级“金融大脑”,基于海量金融数据进行深度训练,能够理解、生成和处理金融领域的各种自然语言任务。与通用模型相比,金融模型有着更明确的“专业指向”。它针对金融行业的特点和需求进行优化,比如对金融术语的精准理解、对市场趋势的深度分析等。这就好比一位是全科医生,能处理各种常见病症;而另一位则是专科医生,对某一领域的疾病有着更深入、更专业的见解和治疗方法。金融行业高度依赖数据和技术,这一特性使它成为模型落地应用的高潜场景。在金融行业,每天都会产生海量的数据,从交易记录到市场行情,从客户信息到风险评估数据,这些数据就是金融模型的“燃料”。数据流通规模、数字化基础好的优势,让金融模型能够充分学习和理解金融领域的各种知识和规律,从而为金融业务提供更精准、更智能的支持。应用场景:全面渗透,变革金融生态金融模型的应用场景极为广泛,正全面渗透到金融行业的各个环节,深刻变革着金融生态。从投资决策到客户服务,从风
模型金融行业的应用包括但不限于以下方面:风险评估:模型可以融合金融行业的知识和数据用于风险评估,帮助金融机构做出更精准的风险决策,大幅提升风险稳定性。例如,如果将各类金融数据、不同行业的数据-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研模型无涯、宏观经济数据注入模型,则可以进行有效的风险预警和预测,降低整个社会的金融风险。市场预测:模型也可以应用在市场预测上。例如,通过融合各类金融市场数据,模型可以帮助金融机构更准确地预测市场趋势,从而更好地把握市场机会。欺诈检测:模型在欺诈检测方面也具有应用价值。通过分析大量的交易数据,模型可以检测出异常交易行为,及时发现并防止欺诈行为的发生。用户理解和需求匹配:模型可以处理大量的用户数据,更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准地匹配。例如,基于模型技术,金融机构可以分析用户的消费行为、偏好和需求,从而更好地设计产品和服务,提高用户满意度。星环无涯金融模型
金融模型金融领域的应用具有重要的意义和价值,可以提供准确的金融分析和预测,为金融决策和风险管理提供有力支持。金融模型有哪些?星环无涯金融模型-Infinityhttps二次预训练语料,使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。其次,星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例,完成对模型的指令微调,从而。从应用上看,无涯金融模型强化以下几个能力:第一,针对金融行业,拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和生成策略因子集合,构建立体的归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域,服务大量金融行业客户,积累了上百万金融专业领域的语料;基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术,形成了规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域语言模型的坚实底座。的智能投研新范式。星环科技无涯金融模型,寓意学海无涯,既代表了投资领域终身学习的精神,也蕴含了模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言
-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研模型无涯Infinity。星环科技面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例,完成对模型的指令微调,从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力,更加智能深耕金融领域,服务大量金融行业客户,积累了上百万金融专业领域的语料;基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术,形成了规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域语言模型的坚实底座。金融行业模型是一个较为复杂的金融系统模型,其中包含了金融机构、金融市场、金融产品、经济政策等因素,可以用来模拟和测金融市场的波动和变化,作为金融风险管理和决策的重要工具。一个完整的金融行业模型需要包含多个子模型,如银行模型、资本市场模型、保险模型、货币政策模型、宏观经济模型等。这些子模型需要进行有效的集成和数据共享,以便全面考虑各种经济情况下的金融风险和影响因素。金融行业模型可以应用于风险
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行业趋势、宏观经济数据等,构建更全面、准确的风险评估模型,降低风险误判的概率。金融模型还能够深度挖掘数据价值,发现传统方法难以察觉的潜在信息和关联。它可以对结构化和非结构化数据进行整合分析,从金融新闻非线性建模能力,能够自动学习数据的高级特征,在处理复杂金融问题时表现出色。(二)独特优势展现相较于传统金融技术,金融模型具有多方面的显著优势,这些优势使其成为推动金融行业创新发展的强大动力。在效率、社交媒体数据等非结构化数据中提取有价值的信息,为金融决策提供更丰富的依据。通过分析社交媒体上的舆情数据,金融模型可以了解市场参与者的情绪和预期,为市场趋势预测提供参考。此外,金融模型还具有良好的适应性和扩展性。它可以根据不同的金融业务场景和需求进行定制化训练和优化,快速适应市场变化和业务创新。同时,随着数据量的增加和算法的不断改进,金融模型的性能还可以持续提升,为金融行业的长期发展提供有力支持。金融模型:开启金融新时代的智能引擎金融模型的崛起在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,金融领域正经历着深刻的变革,而金融模型的横空出世,无疑成为这场变革中最为耀眼的明星。它就像一位拥有超凡智慧的金融
金融领域是模型应用的一个热门领域,模型可以通过深度学习、机器学习等技术来处理和分析,提高金融行业的效率和精度。以下是模型金融业中的应用:风险管理:模型可以通过对历史数据的分析和学习,来预测通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研模型无涯Infinity。星环科技基于模型的事件驱动与深度图引擎,实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播,进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。无涯金融模型强化以下几个能力:第一,针对金融行业,拥有准确理解和合理分析、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘、传播和推演。第三,构建六类模型基础因子集,支撑复合因子策略体系,能够生成策略因子集合,构建立体的归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域,服务大量金融行业。客户服务:模型可以通过对客户数据和历史行为的分析,了解客户的需求和偏好,从而提供更加个性化的客户服务。星环无涯金融模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技
模型金融行业的应用有很多,包括但不限于以下几个方面:风险管理和预测:金融行业需要对风险进行管理和预测,模型能够利用复杂的算法和数据分析技术,帮助金融机构更全面地了解市场和产品风险,并预测未来的做出更明智的交易决策,并预测未来市场走势。模型金融行业的应用非常广泛,它可以帮助机构更好地管理风险、投资管理、信用评估和欺诈检测,同时也可以帮助交易者做出更明智的交易决策和预测未来市场走向。星环无涯金融模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投高质量的专业金融语料,涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本,作为基础模型的二次预训练语料,使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求市场动向。资产管理和投资决策:模型也可以用于资产管理和投资决策,用历史数据和市场变化,对不同资产进行分析和比较,帮助投资者做出更明智的投资决策。信用评估和欺诈检测:金融机构需要对客户的信用进行评估和
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模型的二次预训练语料,使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例,完成对模型的指令微调,从而上看,无涯金融模型强化以下几个能力:第一,针对金融行业,拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和生成策略因子集合,构建立体的归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域,服务大量金融行业客户,积累了上百万金融专业领域的语料;基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术,形成了规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域语言模型的坚实底座。星环无涯金融模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研模型无涯Infinity。星环科技基于模型的事件驱动与深度图引擎,实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播,进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等
金融场景模型:重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下,金融行业正经历着深刻变革,而金融场景模型的出现,无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙,开启了金融领域智能化、高效化的全新、行业动态等多维度信息的深度学习,模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如,它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中,挖掘出影响股价波动的关键因素,从而为投资者提供更具前瞻性的投资场景模型则能根据金融行业的风险度量标准,精确计算出各种风险指标,为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景,赋能金融全流程(一)智能投顾,开启个性化投资时代在投资领域,金融场景模型的应用正。在客户服务环节,模型驱动的智能客服能够快速准确地回答客户的问题,提供专业的金融咨询服务,大提升了客户服务的效率和质量。(三)风险防控,筑牢金融安全防线金融行业的风险防控至关重要,任何微小的风险大门。一、深度剖析金融场景模型金融场景模型,是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型,而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...