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打造以經(jīng)營為中心,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程透明化管理
幫助企業(yè)合理產(chǎn)能分配,提高資源利用率
快速打造數(shù)字化生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)全流程追溯
生產(chǎn)過程精準(zhǔn)追溯,滿足企業(yè)合規(guī)要求
以六西格瑪為理論基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量全數(shù)字化管理
通過大屏電子看板,實(shí)現(xiàn)車間透明化管理
對(duì)設(shè)備進(jìn)行全生命周期管理,提高設(shè)備綜合利用率
實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與監(jiān)控
打通數(shù)據(jù)孤島 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程全透明化
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理與追溯
精準(zhǔn)制定生產(chǎn)計(jì)劃 合理配置生產(chǎn)資源
全面可視的生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)與追溯
一鍵生成排產(chǎn)計(jì)劃,有效提升資源利用率
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幫助企業(yè)大幅降低因改裝質(zhì)量問題帶來的損失
打造數(shù)字化工廠,全面提升產(chǎn)品質(zhì)量
快速應(yīng)對(duì)訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費(fèi)
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品報(bào)價(jià)快速精準(zhǔn),全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化
打造生產(chǎn)計(jì)劃自動(dòng)排產(chǎn)信息化平臺(tái)
Qlik可視化讓您可展示數(shù)據(jù),從而您的應(yīng)用程序用戶可理解并探索數(shù)據(jù)。例如,您可顯示條形圖,比較不同區(qū)域的銷售數(shù)字,或者顯示具有相同數(shù)據(jù)的精確值的表格。良好的可視化能夠幫助您迅速而準(zhǔn)確地理解顯示的數(shù)據(jù)。接下來,本文就為您主要解析Qlik的可視化創(chuàng)建、數(shù)據(jù)權(quán)限管理和發(fā)布。
如果您已經(jīng)對(duì)Qlik有了一定的認(rèn)知,那么接下來,本文就為您主要解析Qlik的數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和創(chuàng)建應(yīng)用程序。
分布式HTAP數(shù)據(jù)庫結(jié)合了傳統(tǒng)RDBMS(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng))對(duì)SQL和事物的支持以及nosql(非關(guān)系)數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性,它支持和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫一樣的SQL語法,支持無限的水平擴(kuò)展,具備強(qiáng)一致性和高可用性。分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫目標(biāo)是為 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 場(chǎng)景提供一站式的解決方案。
任務(wù)調(diào)度平臺(tái)用于在一個(gè)工作流內(nèi)以一個(gè)特定的順序運(yùn)行一組工作和流程,可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)度預(yù)先設(shè)定的任務(wù)。支持調(diào)度各種類型任務(wù),包括linux command,shell腳本,hadoop任務(wù),spark任務(wù),hive任務(wù)等。并且提供可視化界面對(duì)任務(wù)的執(zhí)行情況進(jìn)行監(jiān)控??梢暬缑婵梢圆榭凑趫?zhí)行的任務(wù),任務(wù)的執(zhí)行日志,歷史執(zhí)行任務(wù)及日志等。而且具有權(quán)限管理,不同角色類型的用戶權(quán)限不一致。
數(shù)據(jù)綜合管理平臺(tái)提供了基于瀏覽器端的圖形化操作界面。它與其他的組件完美集成,能圖形化的瀏覽所有組件中包含的數(shù)據(jù),并提供了一部分可視化的功能。同時(shí),它提供了較完善的日志記錄機(jī)制,包括各個(gè)用戶的操作記錄,錯(cuò)誤日志等信息。
本文主要跟大家介紹GetInsight的系統(tǒng)綜合管理平臺(tái)、分布式計(jì)算框架和分布式MLlib。
Hadoop數(shù)倉系統(tǒng)將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表,并提供SQL交互的功能。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)本身不存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù),它完全依賴分布式文件管理系統(tǒng)和分布式計(jì)算工具。本文主要跟大家介紹GetInsight的Hadoop數(shù)倉系統(tǒng)和全文搜索系統(tǒng)。
分布式計(jì)算、云計(jì)算、人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)建模,這些最新的詞匯大家應(yīng)該都有所了解,但你真的了解這些詞的意義嗎?
CognosAnalytics V11從2015年12月發(fā)布至今已有一年的時(shí)間了,在這一年里,IBM陸續(xù)發(fā)布了五個(gè)新的小版本。您可能已經(jīng)注意到了,IBM正在采用一種小步快跑的方式豐富完善BI產(chǎn)品的功能。這些功能幫助業(yè)務(wù)用戶創(chuàng)建自己的美觀的報(bào)表和儀表盤,快速的從數(shù)據(jù)中獲得需要的回答,讓用戶的工作和數(shù)據(jù)更為貼近。
我們常常會(huì)思考什么樣的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù),只有數(shù)據(jù)量大才能真正稱之為大數(shù)據(jù)嗎?其實(shí)不然,大數(shù)據(jù)的特征應(yīng)該包括數(shù)量、速度,多樣性和精準(zhǔn)性這四個(gè)方面,也就是通常所說的4個(gè)V: Volume,Velocity,Variety 和Veracity。
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