近日，数智机器人科技发布了“数智大数据管理平台”，融合了大数据、云计算、人工智能等先进技术，帮助企业实现数据快速接入，连接人员、业务、设备等，提供数据融合、数据分析、数据挖掘、数据管理、流程开发等功能，以赋能企业整体运营，实现了各类数据有效共享，打通了企业内部、第三方、线上、线下等多源异构数据的壁垒，将数据的价值潜力最大化实现。
数智大数据管理平台具有如下的优势：
1、一站式大数据服务平台。连接人员、业务、设备等，为企业提供全方位的数据服务，实现数据融合，提供大数据一站式的服务。
2、强大的数据分析挖掘能力。根据不同的行业和产品，结合企业的管理流程和发展趋势，挖掘出企业发展需要的数据价值，为企业的管理经营、市场和决策提供有力的数据支持，提高企业的核心竞争力。
3、可视化报表。各种数据以可视化的图形报表展示，通过统计图表展现出来的图形对比，能更快读取原始数据，提升人对数据的理解能力，具有直观、形象、生动、具体等特点，便于理解和比较。
4、超大规模数据处理能力。在硬件设备满足的情况下，可以实现每日近P级处理能力。
5、数据准确可靠。全链路数据质量管理，对原始数据的进行核查，保障数据一致性、完整性、规范性。
6、实时数据大屏。对企业需要实时显示的数据（库存、生产数据等），通过内存数据库和缓存技术的支持，实现准确可靠的实时显示，为企业发展提供了有力的数据支撑。
7、零代码的流程管理平台。企业管理人员可以通过可视化的流程设计，配置企业需要的各种流程和数据，零代码实现企业需要的各种数据流程，将数据按预定的流程进行分析统计，发到企业各级的管理人员。
8、稳定运行的大数据平台。通过分布式部署、云计算和双机热备等软硬件技术结合，实现大数据平台稳定可靠的运行，提供服务。
为什么数智大数据平台如此的重要呢？企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。数据化决策是企业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，数智大数据平台帮助企业通过收集、分析企业内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。
数智大数据平台最至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。在今天的整个商业世界中，人们仍然更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代就要让数据说话。
数智大数据平台帮助企业建立“数据驱动型”发展模式，完善数据运营体系，落实大数据运营中心。战术层面上通过运营优化，管理提升，风险控制等应用全面提升企业核心价值和竞争力。
数智大数据平台围绕企业运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标，主要体现为:
1、以客户数据为核心的运营优化。通过客户画像、精准营销、产品优化、服务推荐、市场和渠道分析，全面提高运营效率。
2、以投入产出与价值贡献为导向的管理提升。通过产品指标、质量指标和绩效考核等应用真正实现精细化管理。
3、利用多维度的判断和更细粒度的建模及预判加强对产品、库存、市场、客户等风险的识别、评价和预防策略，有效防范风险。
数智大数据平台的系统架构图：
数智大数据平台架构简介：
1、ETL层：采用PC server作为ETL前置机，将数据清洗、转换、装载。
2、数智离线分析计算平台：采用Hadoop分布式存储。支持结构化和非结构化数据存储并且当数据量增大时方便横向扩展(Scale-out)。可将存储层的数据进行加工。根据分析需要，可进行数据模型计算，挖掘分析等时效性低的大规模批量计算任务。
3、数智实时在线分析平台：采用高性能MPP数据集市作为介质。MPP分布式的数据集市支持高并发和高可用，每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据，数据被分布式存储在每个节点上，同时又做好了备份。数据按照列存储的方式，被高效压缩，打好标签，存储在磁盘中。当需要查询计算时，采用内存计算来进行数据计算，并且每台机器节点会同时计算，最终会将结果送应用层做展现。
4、可视化报表。输出企业发展需要的各种图形数据报表。
5、流程设计。设计企业需要的各种流程，并按流程对数据进行统计分析，发送到企业各级管理部门。
6、机器学习。通过数据样本学习，提升泛化能力，从而使平台更加智能化和人性化，提高客户的体验。
数智大数据平台的技术优势：
1、高性价比，低TCO。
整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)的思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贵的小型机去支撑高并发，去支撑海量数据计算，去支撑数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。
2、敏捷：快速发布，持续迭代，拥抱变化。
数据层敏捷：数据层无需做数据的预先汇总计算。传统的架构需要将数据提前按照能考虑到的所有维度的组合，以及所需的指标进行汇总，或者通过打Cube的方式预先计算好。但敏捷BI的方式是：只将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。
应用层敏捷：采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。因此对于终端用户来说也简单易用。
3、自定义式和探索式多维分析。
基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。
前端系统的交互和分析能力：过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等等。用户通过发现问题，找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。
4、高可用性。
离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，有的电信级客户的数据量已经达到了上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展。可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。
5、高并发性。
在线分析平台支持高并发。数据集市作为计算层，支持分布式计算，采用MapReduce架构来提高计算效率。BI前端可直接连Oracle或Hadoop，但是不建议采用Oracle或Hadoop来支撑高并发的OLAP系统。因为，Oracle是行式存储的，在OLTP系统能支持好高并发，但支持不好高并发的OLAP系统；而Hadoop系统作为高性价比的仓储系统，也不适合于做实时分析系统。平台采用分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术。可基于多台存储和计算节点并行工作。非常适合海量数据的实时数据分析。