研發背景
數據已滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力。如何發展大數據技分析術并將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展、如何從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術，則是一個現實的、巨大的挑戰。這就要求采用一套全新的、對企業決策具有深遠影響的解決方案。
中思大數據分析解決方案具有了一系列適于大數據分析的顯著特征：
(1)強大的可視化圖形展示關聯擴展功能
(2)基于元數據業務的精確建模技術
(3)友好的、流程圖式的數據挖掘關聯模式
(4)高效安全的數據處理、存儲、分析、呈現及共享方式。這些特征均使得大數據分析過程能夠以簡練、流暢而高效的方式順利進行。
技術優勢
可視化分析
可視化分析平臺可以將大量分散的數據轉換成有用的圖形信息，具有形象直觀、一目了然的效果，很容易被用戶所理解和接受，并能很快形成具體概念，從而清晰的揭示出數據之間的脈絡關系，實現業務數據的高效關聯分析。
數據挖掘
數據挖掘算法是分析的理論核心，平臺挖掘算法基于不同的數據類型和格式，能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，滿足快速的處理大數據要求。
前瞻性預測分析
從大數據中挖掘出數據特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
數據管理
大數據分析離不開高質量的數據和有效的數據管理，FMQ數據管理平臺提供消息隊列、數據存儲、應用事務等方面的支持。
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消息隊列應用了獨創的、高效的、存儲檢索策略，只需通過設置即可滿足高效、復雜的數據檢索需要。
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在數據存儲方面只受到硬件存儲容量的限制，應用智能拆分算法共用同一數據塊以減少存儲量。
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提供多級事務處理功能，在事務處理方面參考XA標準，支持無限的提交、回滾，保障應用系統事務的完整性與一致性。
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支持云訪問，可以以客戶端方式對服務器中的數據進行異地讀取操作。數據存儲擁有智能的自我修復功能，保障系統高效的、健康的工作。
技術優勢可視化分析可視化分析平臺可以將大量分散的數據轉換成有用的圖形信息，具有形象直觀、一目了然的效果，很容易被用戶所理解和接受，并能很快形成具體概念，從而清晰的揭示出數據之間的脈絡關系，實現業務數據的高效關聯分析。
數據挖掘數據挖掘算法是分析的理論核心，平臺挖掘算法基于不同的數據類型和格式，能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，滿足快速的處理大數據要求。
前瞻性預測分析從大數據中挖掘出數據特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。數據管理大數據分析離不開高質量的數據和有效的數據管理，FMQ數據管理平臺提供消息隊列、數據存儲、應用事務等方面的支持。