大数据及机器学习的技术门槛较高，通常需要开发者充分了解系统的底层架构，具备集群部署、操作、应用程序开发等各种能力， 极大的限制了大数据及机器学习的普及与应用。为了解决上述问题，数智平台支持快速安装，详细的安装文档助力大数据智能平台的搭建；数智平台采用拖拽式开发，大大降低了开发难度，缩短了数据智能应用的开发周期；并且整合了常用的大数据和人工智能工具，提供大数据智能一站式操作和开发平台，提供了从数据探索、数据发现、数据建模、数据网关开发和管理、数智应用研发到应用部署全生命周期支撑

1.1.       产品优势

2.2.1 降低大数据及机器学习的技术门槛

大数据及机器学习的技术门槛较高，通常需要开发者充分了解系统的底层架构，具备集群部署、操作、应用程序开发等各种能力， 极大的限制了大数据及机器学习的普及与应用。为了解决上述问题，数智平台支持快速安装，详细的安装文档助力大数据智能平台的搭建；数智平台采用拖拽式开发，大大降低了开发难度，缩短了数据智能应用的开发周期；并且整合了常用的大数据和人工智能工具，提供大数据智能一站式操作和开发平台，提供了从数据探索、数据发现、数据建模、数据网关开发和管理、数智应用研发到应用部署全生命周期支撑；

2.2.2 一站式解决方案

数智平台提供了数据采集、数据质量检测、数据清洗、数据存储、数据计算、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据治理、数据网关等大数据全流程的一站式的数据管理与服务能力。

2.2.3 灵活数据接入组件

数据采集组件是集实时数据同步、异构数据源间迁移、数据汇集于一体的一站式解决方案。提供简洁、易用的图像化界面，完成数据接入、同步、迁移、汇集等配置工作。目前支持的数据源有：MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、DB2、GBase、ClickHouse、PolarDB、Teradata、Cassandra、HBase、MongoDB、Kudu、ElasticSearch、FTP、HDFS、Hive，以及流数据kafka.

2.2.4 极致的性能与可扩展性

数智平台不仅可以对GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析，而且在大数据实时数据处理方面，表现优异。数智平台具有高可扩展性，用户可以通过增加集群节点数量，线性提高系统的处理能力。

2.2.5 图形化的大数据开发平台

在数智平台中，融合了十几种大数据开发常用的工具和语言，支持的语言有：Scala、Python、Spark SQL、PySpark等，操作人员通过在线开发并通过简单的拖拽即可实现复杂的数据处理和分析功能，可以大大降低技术门槛，节省开发时间。

2.2.6 统一的安全管理

大数据平台基于 Kerberos 实现了平台的安全控制、权限控制，同时 集成 Ranger实现统一权限管理系统。

2.2.7 丰富的可视化组件支持

数据可视化组件，提供丰富的可视化组件库，能够进行数据个性化定制。包括的图表组件如下：

• 标准图表组件：折线图、柱状图、饼图、单值百分比、雷达图、散点图、气泡图、区域排行、折线柱图、水平柱状图、双轴线状图、双轴折线柱图、图片、视频、轮播图、标题、文本、词云、时间器、表格、关系网络图等；
• 专业图表组件：旭日图、桑基图、树图、漏斗图等；
• 地图组件：基础平面地图、世界地图