คลังข้อมูล GPU เดียวที่สร้างขึ้น
สำหรับขนาดข้อมูลและปริมาณงานใด ๆ

ปรับปรุงการปฏิบัติตามการตรวจจับการทุจริตและการจัดการความเสี่ยง

การปฏิรูปกฎระเบียบใหม่ ๆ จำเป็นต้องมีการรายงานที่เข้มงวดซึ่งมักเกี่ยวข้องกับการคำนวณเมตริกที่ซับซ้อนเกี่ยวกับข้อมูลดิบ การเข้าถึงข้อมูลดิบแบบทันทีของ SQream ด้วยความสามารถในการ JOIN แบบหลายตารางใน felds ทั้งหมดทำให้การคำนวณเช่น XVA เป็นเรื่องง่ายแม้ในบันทึกในอดีตหลายพันล้านรายการ ในทำนองเดียวกันการออกแบบโหลดแล้วไปที่เร่งด้วย GPU ของ SQream ช่วยให้สามารถวิเคราะห์นิสัยของผู้ถือบัญชีได้ลึกขึ้นเพื่อการประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้นและการติดตามแนวโน้มในอดีต

ความสามารถของ SQream DB ในการเชื่อมโยงข้อมูลที่แตกต่างกันจำนวนมากได้เร็วกว่าระบบเดิมถึง 100 เท่าช่วยให้องค์กรทางการเงินสามารถระบุกิจกรรมที่ผิดปกติหรือปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดก่อนที่จะก่อให้เกิดความเสียหาย

การทำ HADOOP สำหรับการวิเคราะห์

Hadoop เป็นหัวข้อที่มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ โซลูชันในปัจจุบันคือการรวมข้อมูลในเลเยอร์ BI หรือการย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูลเพื่อการเข้าถึงจำนวนมาก เอ็นจิ้น SQL ใหม่บน Hadoop ถูก จำกัด ไว้ที่การเพิ่มประสิทธิภาพในสถานการณ์รวม เกมสุดท้ายที่แท้จริงคือการเชื่อมต่อที่เก็บข้อมูลทั้งสองด้วย SQL ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าแนวทางนี้จะกลายเป็นแกนนำขององค์กรในการหามูลค่าจากข้อมูลทั้งหมดของพวกเขา

SQream DB มีสถานการณ์การปรับใช้ที่มีอยู่ซึ่งใช้งานได้ (เคียงข้างกัน) ในการปลดล็อกการปรับใช้ครั้งต่อไปจำเป็นต้องมีงานพัฒนาผลิตภัณฑ์บางอย่างเพื่อผสานรวมกับรูปแบบเครื่องมือและวิธีการทั่วไปของอุตสาหกรรม

ประเด็นสำคัญได้อย่างรวดเร็ว

• Hadoop เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางแม้ว่าจะมีการขายมากเกินไป
• คลังข้อมูลและ DBMS ล้มเหลวในการจัดการกับลักษณะของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงและอนุญาตให้สืบค้นเฉพาะข้อมูลที่คำนวณล่วงหน้าและรวบรวมไว้ล่วงหน้าเท่านั้น
• บาง บริษัท ที่มีรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายได้รับประโยชน์อย่างมากจาก Hadoop
• บาง บริษัท มีการขายใน Hadoop มากเกินไปและได้ใส่รองเท้าไว้ในที่ซึ่ง DBMS ปกติจะเพียงพอ นี่คือจุดที่ SQream DB จะมีมูลค่ามากที่สุดเนื่องจากตรรกะทางธุรกิจยังคงมีความสัมพันธ์ / โครงสร้างเป็นส่วนใหญ่ Hadoop จะทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลอื่นสำหรับ SQream DB