1、為券商運營人員圍繞運營活動場景的開發、測試、部署、運維提供了可視化構建工具;
2、基于輕量級分布式任務調度平臺,實現了集中式調度和任務分布式執行的高可用,以及彈性擴容;
3、在原有技術架構上導入了NLP、機器學習等新型技術,從而幫助券商構建用戶、產品、資訊、活動的大數據標簽體系,實現了金融產品推薦、智能資訊兩大主要應用場景,有效提升了運營人員的工作成效。
實現了高可用、高并發、高吞吐量的技術成效。應用于券商的精準、實時、流程化、自動化的營銷服務體系。
實現了基于證券行業標準的CRM指標體系的加速計算和長周期查詢,將傳統T-1數據計算耗時壓縮到1小時,多維度、長周期數據查詢耗時不超過5秒。
覆蓋PC、APP、微信等終端進行數據收集,提供從采集、建模、存儲、分析、智能應用的全流程數據驅動解決方案,提供實時大屏數據可視化,自定義OLAP多維用戶,智能跨終端行為路徑分析,熱力圖、可視化埋點,實時漏斗分析等特色功能,幫助企業快速驅動業務決策和實現產品智能。
一個高效開放的數據計算管理平臺,對海量數據提供強大的多數據源數據整合和分析能力,提供實時用戶畫像和人群分析服務。集成AI機器學習技術,可以實現智能營銷服務目標客群精準快速篩選。
采用了大數據、流數據、物聯網技術,取得了高可用、高并發、高吞吐量的技術成果。應用于企業的精準、實時、智能、多渠道、高送達率的消息推送體系。