Brightics 数据准备
数据管理平台 — 企业业务转型发展过程
多点数据收集，直观数据管理
Brightics数据准备是收集和预处理各种企业数据并同时管理数据湖的平台。通过提供各种数据收集环境，可提供高效的数据操作管理服务。
主要服务
快速收集分散各处的数据，并能轻松地进行处理
- 16+模板 供现场操作人员使用
- 处理能力： 每秒处理20万个分布式实时数据 （每个节点）
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支持各种数据源和实时数据处理
该平台支持除S3/Azure、FTP、Kafka和Oracle之外的数据源，并且可以轻松地开发用户定义的连接器。此外，还可以通过提供基于Spark流处理数据和分析数据的功能，来实时处理数据。
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提供各种数据流模板
根据用户的具体环境提供用于收集和处理数据的模板，因此不仅可以收集和转换结构化/非结构化数据，还可以轻松收集批量/实时数据。
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轻松处理/转换数据和准备自动化数据
利用能够自动提取数据集元信息的标记功能，可以合并、处理和转换数据，并有效搜索大数据。
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有效的工作监控
用户可以利用仪表板中的可视化功能，有效监控工作情况。
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使用案例
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故障设备检测能够根据设备条件保护预防性设备系统，并且可以按照组件进行实时可靠性管理，从而最大程度节省因更换为最优组件而产生的组件成本，此外，由于可以提前检测设备故障情况，因此可以将生产效率损失降到最低。 -
运输设备出错原因分析可使用以下方式来最大程度降低运输物流和设备运行带来的损失：通过设备事件缩短对操作错误的响应时间，以及根据日志自动分析错误原因；通过对常见错误的管理来降低错误复发率。
功能
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支持大量收集各种数据的环境
通过数据领域认知技术和模式推荐技术，可以在各种源系统上快速、方便地收集、实现、管理数据，并提供将半结构化日志数据自动转换为结构化日志数据的功能。
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直观和自动化的数据准备
为了有效地搜索大数据，可以自动提取和标记数据集的元信息。通过经筛选的直方图，能够轻松快速地实施数据合并、处理和转换。
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高效的数据操作管理
可按照数据操作人员和使用数据的部门来提供数据访问权限控制方案，并采用仪表板提供出数据进行可视化工作监控，从而有效地操作和管理数据。
规格
推荐的规格
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深度学习分析平台
x86服务器，含3个或更多节点
- CPU：16核/节点
- 内存：64GB/节点
- 操作系统：CentOS，RHEL 7.x -
平台使用者的PC配置
- 浏览器：Chrome（版本 50.0 或更高）
- 屏幕分辨率：1280 x 900（推荐） -
适用的云环境
SDS Cloud、Amazon Web Service、MS Azure、Google Cloud 等
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Brightics 深度学习
Brightics DL 是一个非结构化数据分析平台，可以为加速 AI 开发提供相关技术。通过 Brightics DL 的自动贴标和分布式机器学习 (DML) 功能，企业可以快速轻松地将深度学习分析服务应用到其业务中。
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