雪浪河图·工业智能关系图谱分析平台

　　工业数据分析平台，以OLP模型为核心， 面向业务快速建模，自动映射“人机料法环”各种复杂工业数据的关系，为开发者和终端用户提供大数据关系计算引擎(含API服务) 和可视化交互分析能力，面向纺织、机械制造、通用设备、电工电器等制造业提供完整的产品化方案。

　　为什么选择雪浪河图

　　多数据源实时分析

　　集工业设备数据采集、孤立信息系统数据打通、结构化与非结构化的数据接入与处理、数据管理于一体。

　　数据关系分析

　　提供一站式的服务体验，数据的清洗、特征工程、机器可视化布局和操作所有实体之间的关系拓扑和业务计算，包含关联反查、群体分析、共同邻居、路径分析、骨干分析、血缘分析、行为分析、信息立方等功能。

　　时空网络分析

　　引入时间、空间维度，将实体、关联等数据和GIS地图结合，发掘出空间关联关系，并利用机器学习，智能计算同轨伴随、空间活动等信息。

　　自定义算法分析

　　百余种工业场景相关算法组件，支持高维特征规模训练，优化Tensorflow等深度学习框架。支持Intel MKL软硬件加速支持Spark, BigDL 等高效计算引擎。

　　产品概述

　　雪浪河图是一款基于大数据时空关系网络的工业智能关系图谱分析平台，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络(分析)、 时空网络(地图)、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助非计算机专业人员洞悉工业数据的潜在价值。

　　产品优势

　　海量数据实时挖掘：支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据中,按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算,并且实时交互响应。

　　模型认知万物相连：基于OLP模型认知万物相连,以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模,通过属性(Property)实现异构数据的整合。

　　分析高效体验：全面分析潜在用户体验要素和业务痛点,沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享,使得有证可查,有据可说。

工业智能关系图谱分析平台

　　工业数据分析平台采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。

　　工业数据分析平台采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。