行业痛点
• 由于公安等安全部门涉及到海量的多种结构的数据，存在各种多源异构的海量数据难以有效获取、治理、不能关联分析出有价值的信息等痛点。

解决方案
• 利用大数据及人工智能技术，将类型繁多、结构复杂的内外部数据进行融合贯通，在数据获取、治理、处理、分析、判断等环节效率迅速提升，大幅度提升办案效率。

行业痛点
• 在大数据时代，金融行业将从以交易为中心转向以数据为中心，以应对更多维、更大量、更实时的数据和互联网业务的挑战。
• 如何将海量业务数据进行融合汇总，挖掘数据内在的价值，是现在金融行业面临的难题。

解决方案
•利用“数据湖”的海量存储能力及AI的人工智能技术，实现历史交易明细实时查询；能够实现百TB级历史数据表的毫秒级查询。
•可以帮助金融行业进行精准营销，极大提升了用户体验效果。

行业痛点
• 医疗健康数据类型和结构复杂而多样，如：门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、医保数据等。
• 如何充分利用好海量的医疗数据，如何在海量的数据中找到病理及防治规律，是健康医疗领域中的难题。

解决方案
• 汇聚各级医疗服务机构、政府相关部门以及第三方组织等不同来源、不同种类的医疗健康相关数据，依据人、事、物等维度的数据关系，构建支持ZB级的数据应用服务存储组织架构，打造出健康医疗领域重量级的“数据湖”。