背景介紹 

伴隨人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字與信息的融合正在顛覆傳統(tǒng)模式。而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，如何利用技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化的路徑，如將大量工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識(shí)、基礎(chǔ)工藝、模型工具等規(guī)則化、軟件化、模塊化，并封裝為可重復(fù)使用的組件；具體包括通用類(lèi)業(yè)務(wù)功能組件、工具類(lèi)業(yè)務(wù)功能組件、面向工業(yè)場(chǎng)景類(lèi)業(yè)務(wù)功能組件等往往存在諸多挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)建模產(chǎn)品可以作為不同技術(shù)背景和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的各類(lèi)人員有效溝通數(shù)據(jù)需求的重要媒介，通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型可以幫助描述與溝通數(shù)據(jù)需求、增加數(shù)據(jù)的精確性與易用性、降低系統(tǒng)的維護(hù)成本并增加數(shù)據(jù)可重用性。并且在數(shù)據(jù)管理中處于向上承接業(yè)務(wù)，向下引導(dǎo)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵地位，是承載著數(shù)據(jù)需求的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集成與互操作的起點(diǎn)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作的結(jié)構(gòu)保障、數(shù)據(jù)安全需求分析的參考、數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)的對(duì)象、是形成數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則的基礎(chǔ)、是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和BI的抽象化支撐、是參考數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性指導(dǎo)。

 產(chǎn)品簡(jiǎn)介 

由巨龍信息自主研發(fā)的一款“一站式、零編程、可視化”的大數(shù)據(jù)智能建模分析產(chǎn)品，通過(guò)簡(jiǎn)捷的、拖拽式的、可視化的流程設(shè)計(jì)即可搭建業(yè)務(wù)模型，最大程度上降低了數(shù)據(jù)分析實(shí)施的技術(shù)門(mén)檻，使復(fù)雜的建模工作簡(jiǎn)單化、重復(fù)的工作智能化，為用戶(hù)提供一站式的大數(shù)據(jù)建模與分析。

 產(chǎn)品價(jià)值 

面向各行各業(yè)在大數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程的應(yīng)用訴求構(gòu)建智能數(shù)據(jù)體系，提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、分析探索、數(shù)據(jù)可視化到數(shù)據(jù)API服務(wù)等全鏈路的完整解決方案，充分滿(mǎn)足建設(shè)數(shù)據(jù)過(guò)程中的多樣復(fù)雜需求，幫助客戶(hù)打通挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，促進(jìn)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應(yīng)用大數(shù)據(jù)。

零基礎(chǔ)建模

可通過(guò)可視化流程建模完成模型設(shè)計(jì)，能夠極大地降低建模的技術(shù)門(mén)檻，從而快速地獲得高質(zhì)量的模型搭建，使用戶(hù)更加直觀、簡(jiǎn)便的獲取分析結(jié)果。

自助式分析

可自助進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析、再加工實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的探索分析，讓用戶(hù)將“分析”玩起來(lái)，拖拖拽拽就可以設(shè)計(jì)想要的分析圖表。

數(shù)據(jù)可視化

可便捷的構(gòu)建自定義的儀表盤(pán)，通過(guò)豐富的可視化圖表，讓用戶(hù)的建模結(jié)果以更生動(dòng)更直觀的展示出來(lái)。

數(shù)據(jù)服務(wù)化

可快速的將模型結(jié)果生成數(shù)據(jù)API，API化的數(shù)據(jù)服務(wù)高效的輸出數(shù)據(jù)至業(yè)務(wù)應(yīng)用，讓有價(jià)值的建模結(jié)果發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值。

技戰(zhàn)法可共享

圍繞著人、地、案、事件、物、組織等統(tǒng)計(jì)、畫(huà)像、關(guān)聯(lián)、線(xiàn)索、預(yù)測(cè)分析類(lèi)模型，匯聚各單位的大數(shù)據(jù)分析模型技戰(zhàn)法，形成統(tǒng)一的模型應(yīng)用市場(chǎng)，最終為用戶(hù)提供分享與交流平臺(tái)。

 產(chǎn)品亮點(diǎn) 

拖拽式交互設(shè)計(jì)

系統(tǒng)具備良好的交互體驗(yàn)和易用的功能設(shè)計(jì)，能夠極大地降低建模的技術(shù)門(mén)檻，您只需通過(guò)拖拽式的流程設(shè)計(jì)，拖拽節(jié)點(diǎn)并配置節(jié)點(diǎn)參數(shù)就完成模型的搭建。

直觀的可視化建模

系統(tǒng)將建模過(guò)程抽象成組件，提供可視化模型搭建界面，為用戶(hù)呈現(xiàn)全程可視化的建模過(guò)程，可直觀的在模型設(shè)計(jì)器上拖拽式操作，從建模數(shù)據(jù)集的選擇、組件的編排、參數(shù)的配置、節(jié)點(diǎn)的調(diào)試到運(yùn)行模型都可以零編程、可視化的配置操作，并提供模型運(yùn)行結(jié)果可視化查看。

全面支持大數(shù)據(jù)庫(kù)

系統(tǒng)提供了豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型接入，包括主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、半結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、NoSQL等。支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、半結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、NoSQL等常用數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型的接入。數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型包括但不限MySql、Oracle、PostgreSQL、ElasticSearch、Greenplum、外部文件數(shù)據(jù)源（Excel、csv）、外部數(shù)據(jù)服務(wù)接口等；同時(shí)，支持適配各種云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的適配，包括阿里云RDS、阿里云ADS、阿里云ODPS、華為Mpp等。

可靠的數(shù)據(jù)運(yùn)行支撐

通過(guò)自主研發(fā)的高性能、高擴(kuò)展性的建模引擎，無(wú)論是大數(shù)據(jù)量還是小數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，以及在高并發(fā)數(shù)、大數(shù)據(jù)量處理時(shí)，均能穩(wěn)定、高效的支撐。

同時(shí)，建模引擎支持在線(xiàn)分析和離線(xiàn)分析兩種模式，可以通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，直接讀取數(shù)據(jù)庫(kù)表進(jìn)行分析，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景；也可以使用流程建模引擎進(jìn)行離線(xiàn)計(jì)算，一般用于業(yè)務(wù)模型較為復(fù)雜、數(shù)據(jù)量較大、實(shí)時(shí)性要求相對(duì)較低的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。

便捷的數(shù)據(jù)可視化

為了幫助用戶(hù)更好的理解數(shù)據(jù)，提供常見(jiàn)的可視化圖表和探索分析能力，讓用戶(hù)可以便捷的將模型結(jié)果采用圖表的形式展現(xiàn)，進(jìn)一步幫助用戶(hù)清晰地解讀模型數(shù)據(jù)和啟發(fā)模型搭建。

快速構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)

系統(tǒng)提供快速將模型生成的結(jié)果集生成數(shù)據(jù)API的能力，以滿(mǎn)足不同的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)模型結(jié)果的使用需求，極大的降低模型結(jié)果數(shù)據(jù)開(kāi)放的門(mén)檻并提升了模型結(jié)果的數(shù)據(jù)價(jià)值。

 產(chǎn)品架構(gòu) 

數(shù)據(jù)空間：匯聚整合、標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一存儲(chǔ)，將數(shù)據(jù)【管】起來(lái)，形成數(shù)據(jù)目錄。

建模引擎：以業(yè)務(wù)來(lái)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)建模，提升數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從而提供更具個(gè)性化和智能化的產(chǎn)品和服務(wù)。

建?？臻g：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依托據(jù)建模平臺(tái)快速的數(shù)據(jù)和算法的驅(qū)動(dòng)，在快速建模能力、快速構(gòu)建服務(wù)等方面能力。

數(shù)據(jù)可視：盤(pán)活全量數(shù)據(jù)，以業(yè)務(wù)來(lái)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)建模，充分利用數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)的價(jià)值；打造持續(xù)增值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成數(shù)據(jù)價(jià)值閉環(huán)。

 應(yīng)用成就 

應(yīng)用案例：風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)量化分析

通過(guò)結(jié)合大型活動(dòng)、重大會(huì)議、安保數(shù)據(jù)、線(xiàn)索數(shù)據(jù)、軌跡數(shù)據(jù)、采用關(guān)系圖分析、關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)，從時(shí)間、地理位置、事件相關(guān)性、涉穩(wěn)對(duì)象數(shù)量多個(gè)維度，構(gòu)建涉穩(wěn)群體風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)量化分析模型，對(duì)影響涉穩(wěn)工作的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行量化，并給出涉穩(wěn)工作的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

解決方案一：通過(guò)群體產(chǎn)生的事件內(nèi)容量化為六因子模型（時(shí)間因子，動(dòng)量因子，地點(diǎn)因子，環(huán)境因子，規(guī)模因子，頻次因子），根據(jù)群體的過(guò)往歷史事件刻畫(huà)群體的風(fēng)險(xiǎn)因子，構(gòu)建群體和個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜。

解決方案二：基于每個(gè)群體的風(fēng)險(xiǎn)因子，在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（時(shí)間），發(fā)生地（空間）兩個(gè)維度預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)程度和可能存在高危風(fēng)險(xiǎn)的群體和個(gè)人，提前做好預(yù)防和安保工作。

應(yīng)用案例：防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙分析

詐騙分子借助于手機(jī)、固定電話(huà)、網(wǎng)絡(luò)等通信工具和現(xiàn)代的技術(shù)等實(shí)施非接觸式的詐騙給人民群眾造成了大量經(jīng)濟(jì)損失,犯罪成員隱蔽。當(dāng)前問(wèn)題現(xiàn)狀主要如下：首先詐騙類(lèi)型多樣化、演化快速多變，其次被詐人員特征復(fù)雜，梳理難度大，效率低，最后防詐宣傳人群針對(duì)性不強(qiáng)、民眾存在抵觸，防范成本高。

解決方案：通過(guò)自然語(yǔ)言處理精準(zhǔn)提取涉詐人員特征，關(guān)聯(lián)挖掘不同詐騙類(lèi)型的特征畫(huà)像，快速分析詐騙手法；構(gòu)建被詐騙人員知識(shí)圖譜，通過(guò)分類(lèi)、預(yù)測(cè)與推薦識(shí)別未來(lái)可能的被詐人員，提升人員防詐針對(duì)性與有效性；深度分析不同詐騙類(lèi)型的高發(fā)區(qū)域，通過(guò)精準(zhǔn)宣傳降低防詐宣傳成本；構(gòu)建詐騙類(lèi)型知識(shí)圖譜，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)快速分析新詐騙類(lèi)型的手法，反哺涉詐人員特征分析與預(yù)測(cè)防范。通過(guò)整體態(tài)勢(shì)報(bào)告，可以方便領(lǐng)導(dǎo)決策防犯重點(diǎn)。

應(yīng)用案例：警力優(yōu)化配置分析

近年伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，社會(huì)治安形勢(shì)日趨嚴(yán)峻，公安機(jī)關(guān)普遍面臨著警力不足的問(wèn)題。受現(xiàn)實(shí)條件的制約，在短期內(nèi)大規(guī)模增加警察數(shù)量很難實(shí)現(xiàn)。如何科學(xué)配置警力，有效整合當(dāng)前的警力資源，不斷挖掘現(xiàn)有的警力潛力，就成為我們自主解決警力不足問(wèn)題的突破口

解決方案：提取統(tǒng)計(jì)每天各時(shí)段社區(qū)警情，量化警力在單個(gè)警情的資源投放情況；分析挖掘派出所每小時(shí)忙閑特征，為按分局構(gòu)建外勤警力資源池，統(tǒng)籌警力資源提供輔助決策；優(yōu)化警力調(diào)度方式，錯(cuò)峰利用有限警力資源。該主題模型優(yōu)化警力資源配置，讓有限的警力發(fā)揮最大作用應(yīng)該推動(dòng)警力下沉，做大做強(qiáng)派出所，做精做細(xì)社區(qū)警務(wù)，做實(shí)做強(qiáng)城區(qū)防控，做好做專(zhuān)專(zhuān)業(yè)警種。