数据应用
卓见云基于大数据应用技术，实现海量数据的采集，整理，应用开发及数据可视化的全数据链路的完整数据服务，让您的数据价值看得见。
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服务内容
通过在客户内网构建数据源，结合集成了阿里云通用大数据总线集采服务（datahub）的sdk实现远程分布式大规模实时数据跨公网的安全加密传输服务。数据进入到数据总线后准实时归档到离线超大规模分布式处理服务MaxCompute作为长周期存储。
数据采集
简介
离线批量数据接入:
离线的数据通道主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集， 供一套抽象化的数据抽取插件、数据写入插件，并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式，从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输的目的。
文件数据接入:
批量数据接入包括文件接入与数据库接入两种，文件接入包括从对方 服务器拉取以及对方通过 FTP 传输两种形式;
数据库数据接入:
数据库接入是通过数据集成工具主动拉取并直接写入到指定的离线 和在线存储系统。
实时数据接入:
流数据接入与分发子系统可以处理包括 IOT 物联网流数据、语音流、 视频流、图片流、消息流等一切流式数据的接入与分发工作，可以对各种移动设备，应用软件，网站服务，传感器等产生的大量流式数据进行持续不断的采集，存储和处理。供对流式数据的发布(Publish)，订阅(Subscribe)和分发功能，能够轻松构建基于流式数据的分析和应用。
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数据整理
简介
数据整理主要包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案。
适用场景
服务内容
所有相关的数据量大、数据精度高、需要对数据操作的各种业务需求，快速满足政府、企业各类不同的数据处理场景。
数据上云服务：
提供数据上云、云上数据架构设计等服务。
数据管理服务：
对业务数据、元数据等数据管理统一储存服务。
数据ETL服务：
数据的抽取、转换、加载对应各种业务要求，实现统一调度、统一监控，满足运维可视化需求。
数据生命周期服务：
数据生命周期记录数据从创建和初始存储，到它过时被删除的整个流动过程，对数据进行近线归档、离线归档、销毁和全生命周期监控等服务。
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适用场景
数据应用开发适用于各种针对各种复杂业务需求，应用主流的开发语言，将数据业务分层的实现需求。
简介
数据应用开发
服务内容
数据应用开发主要提供了SQL开发、多样的编程接口、依赖配置与调度管理、交互式查询，可视化呈现等，打造出现代精益管理全流程数据智能应用。
接口开发服务：
针对业务需求通过各种API之间的调用，实现业务展示。
调度开发服务:
数据之间交互的时间维度需要通过配置时间的调度来完成周期调度。
可视化交互开发服务：
封装算法，数据分析等复杂逻辑，实现系统简易交互，提高用户体验。
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适用场景
简介
数据可视化
数据报表服务：
利用各种工具和开发对数据以报表或图形化展示服务。
大屏展示服务：
提供大屏设计及各种纬度展示数据价值。
对接应用系统展示服务：
将数据展示集成应用清楚地展示。
服务内容
数据可视化技术是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化工具可用于会议展览、业务监控、财务分析等展示需求。同过大屏或报表从不同纬度对数据业务指标设计、图形设计、交互设计等展示其价值。
1、搭建互联网大数据应用服务云平台：让企业更专注于业务；降低投资及运维成本；安全稳定；
2、查询和业务日志分析：提高工作效率；提高存储利用率；降低大数据使用门槛；
3、精细化运营：提升业务洞察能力；业务数据化；快速响应业务需求；
典型应用场景：
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1.在历史数据和销量预测的基础上，对库存进行分析和优化，包括多层ABC分析、库存周转率分析、库存仿真，最终确定各类商品合理的库存数量。
2.根据不同货物的销售量和销售频率，确定其类别（A/B/C），对不同类别，采用不同的库存策略。通过阿里云高性能计算平台的仿真模拟计算，最终确定合适的库存量，使得： 在控制库存量的前提下，尽量避免缺货。 一旦预测到即将缺货，及时从就近仓库或网点调拨。
工业智能应用
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1. 物料推荐：基于组件档 位预测模型，对不同订单推荐物料投料比例。
2. 档位预测：通过不同工艺条件，给出档位预测 范围，让生产心中有数。
3. 一个订单接到以后，通 过物料推荐，制定投料 计划，并通过命中率监 控，直 观反馈生产情况，当异常出现，CTM关 键因素识别可快速定位问题，相关人员 确认问题，及时调整生产，形成闭环。
数据智能--数据应用（AI）案例
