SQream

คลังข้อมูล GPU เดียวที่สร้างขึ้น
สำหรับขนาดข้อมูลและปริมาณงานใด ๆ

ที่ปรึกษาด้านการพัฒนาธุรกิจ

Ung Hock Poh

โทรศัพท์

+66 (0)94-491-5442

อีเมล

ung.h@magicsoftware.co.th

ติดต่อฝ่ายขาย
การแปลงการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน
มีเพียงไม่กี่อุตสาหกรรมที่จัดการข้อมูลจำนวนมากและหลากหลายเช่นการเงิน กฎระเบียบทางการเงินใหม่เช่น Basel IV ได้เปิดตัวแหล่งข้อมูลใหม่และเมตริกที่ซับซ้อนมากขึ้น ข้อมูลที่คัดลอกรวมกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่และการเตรียมข้อมูลที่ใช้เวลานานส่งผลให้การโต้ตอบลดลงและการวิเคราะห์ที่ช้าลงอย่าง จำกัด

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