SQream

คลังข้อมูล GPU เดียวที่สร้างขึ้น
สำหรับขนาดข้อมูลและปริมาณงานใด ๆ

ผู้จัดการฝ่ายขาย

กฤษกร คูเจริญไพศาล

โทรศัพท์

+66 (0)87-516-3403

อีเมล

kritsakorn.k@magicsoftware.co.th

การแปลงการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน
Few industries handle such a large volume and variety of data as finance. New financial regulations like Basel IV have introduced new data sources and increasingly complex metrics. Siloed data, combined with large data volumes and time-consuming data preparation results in reduced interactivity and restrictively slow analytics.

องค์กรทางการเงินต้องการโซลูชันการวิเคราะห์ที่ให้ประสิทธิภาพที่รวดเร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัด

ข้อมูลเพิ่มเติม 20 เท่า | เร็วกว่า 100x | 10% ของค่าใช้จ่าย

คลังข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย GPU ของ SQream ออกแบบมาสำหรับเทราไบต์ถึงเพตะไบต์คลังข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย GPU ของ SQream ช่วยให้องค์กรทางการเงินสามารถนำเข้าเข้าร่วมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆได้อย่างรวดเร็วโดยได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลล่าสุด

ด้วยความเร็วและความยืดหยุ่นที่ไม่เคยมีมาก่อนธนาคารสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ก่อนหน้านี้เกี่ยวกับธุรกิจของตน ปรับปรุงการวิเคราะห์ความเสี่ยงลดความซับซ้อนในการรายงานและเพิ่มความภักดีของลูกค้าทั้งหมดนี้ทำได้โดยการเพิ่มฐานข้อมูลที่ประหยัดต้นทุนและใช้งานง่ายให้กับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณ

SQream สามารถปรับใช้ในองค์กรหรือบนคลาวด์

  • ปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกง
  • ปรับแต่งการวิเคราะห์ความเสี่ยง
  • เพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดราคาทุน
  • ปรับแต่งข้อเสนอของลูกค้า
คุณทำอะไรได้บ้างกับการวิเคราะห์ที่เร็วกว่า 100 เท่า
ปรับปรุงการปฏิบัติตามการตรวจจับการทุจริตและการจัดการความเสี่ยง

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

ความสามารถของ SQream DB ในการเชื่อมโยงข้อมูลที่แตกต่างกันจำนวนมากได้เร็วกว่าระบบเดิมถึง 100 เท่าช่วยให้องค์กรทางการเงินสามารถระบุกิจกรรมที่ผิดปกติหรือปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดก่อนที่จะก่อให้เกิดความเสียหาย

เพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันสูงสุด
ด้วยการระเบิดของดิจิทัลสถาบันการเงินจึงมีประโยชน์มากมายจากการที่เราได้รับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อเชื่อมต่อกับลูกค้าอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ความสามารถในคลังข้อมูล GPU ของ SQream DB ช่วยให้ลูกค้าสามารถวิเคราะห์แนวโน้มตลาดและลูกค้าแบบเรียลไทม์ช่วยให้สถาบันการเงินสามารถเข้าถึงลูกค้าด้วยข้อเสนอที่เป็นส่วนตัวสูงซึ่งผลักดันการมีส่วนร่วมและเพิ่มรายได้

SQream ช่วยให้องค์กรสามารถเจาะลึกข้อมูลในอดีตดำเนินการสืบค้นข้อมูลหลายเดือนแทนที่จะเป็นสัปดาห์หรือหลายปีแทนที่จะเป็นเดือน หน้าต่างการวิเคราะห์สามารถขยายได้เพื่อสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้าที่แม่นยำยิ่งขึ้นปรับราคาสำหรับผลิตภัณฑ์ทางการเงินและนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมให้กับลูกค้าที่เหมาะสม

แตะเข้าสู่โลกแห่งข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ
การวิเคราะห์ข้อมูลดิบจำนวนมากอย่างรวดเร็ว
เทคโนโลยีอันทรงพลังของ SQream พัดผ่านข้อมูลหลายล้านล้านแถวทำให้คุณได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นถึง 100 เท่า ด้วย SQream ข้อมูลดิบของคุณจะพร้อมสำหรับการสืบค้นทันทีดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีการรวบรวมล่วงหน้าหรือการสร้างแบบจำลองล่วงหน้า
การปรับใช้และการดูแลระบบอย่างง่าย
ด้วยไวยากรณ์ SQL มาตรฐานเช่นเดียวกับ ODBC, JDBC, NET, Node.js และการเชื่อมต่อ Python ระบบนิเวศของคุณรองรับ SQream DB แล้วไม่ว่าจะบนคลาวด์หรือในองค์กร
สร้างขึ้นเพื่อข้อมูลที่เติบโตของคุณ
เติบโตจากเทราไบต์เป็นเพตาไบต์ได้อย่างง่ายดาย SQream ปรับขนาดพื้นที่จัดเก็บและประมวลผลได้อย่างง่ายดายโดยไม่จำเป็นต้องแจกจ่ายข้อมูลอีกต่อไป
ต้นทุนที่มีประสิทธิภาพ
ด้วยการควบคุมพลังอันมหาศาลของ NVIDIA GPUs SQream นำเสนอพื้นที่น้อยที่สุดพร้อมประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์สูงสุด SQream สามารถจัดเก็บและวิเคราะห์ได้มากกว่า 100 TB ในเครื่อง 2U เครื่องเดียว g.
การทำ HADOOP สำหรับการวิเคราะห์
ในขณะที่หลาย บริษัท มียอดขายเกินขนาดใน Hadoop ปัจจุบันมีเครื่องมือมากมายที่สามารถทำการวิเคราะห์ SQL-on-Hadoop ได้อย่างเหมาะสม แต่ก็ยากที่จะปรับใช้และบำรุงรักษา พวกเขามีชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหวได้มากมาย Hadoop จะเป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับคลังข้อมูลส่วนใหญ่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

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
ประเด็นสำคัญของ SQream
  • SQream DB มีสถานการณ์การปรับใช้ที่มีอยู่ซึ่งใช้งานได้ (เคียงข้างกัน)
  • SQream DB มีศักยภาพมากขึ้นซึ่งปัจจุบันยังไม่ได้ใช้สำหรับการปรับใช้แบบไฮบริดและการปรับใช้แบบรวมในอนาคต ผลิตภัณฑ์ควรได้รับการปรับให้เข้ากับการอ่านข้อมูลโดยตรงจากระบบ Hadoop โดยใช้ความพยายามอย่างสมเหตุสมผล (HDFS, การสืบค้นแบบรวมศูนย์ไปยัง HBASE) เพื่อเพิ่มความเป็นผู้ใหญ่สำหรับระบบนิเวศของ Hadoop สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งสำหรับการเรียกใช้การสืบค้นที่มีชั้นข้อมูลแบบรวมในอนาคต
  • เราควรทำการวิจัยเพื่อระบุส่วนที่เป็นไปได้ของการปรับปรุง - จะใช้ SQream DB เพื่ออ่านข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (อาร์เรย์วัตถุที่ซ้อนกัน) ได้อย่างไรเช่น Snowflake และ Vertica