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大数据技术方案
Big Data
海隆大数据提供企业级大数据使用一站式支持服务。 它与国内外领先企业合作发展，用丰富的业绩和先进的技术能力，提供业务数据的采集、存储、处理、分析、报表、运维等一体化服务。从概念验证阶段到效果衡量、数据分析、实施、实施后的运营支持，为企业大数据的利用提供精准支持
多源数据接入方案
支持结构化、非结构化及半结构化数据接入。基于语义识别技术能够从半结构化数据中，实现结构化数据的转化和提取。
海量数据存储方案
采用分布式集群架构，具有高弹性、高稳定性和高可用性，支持TB、PB级的结构化和非结构化数据存储。
实时数据处理方案
集成Hadoop、Spark、Flink等多种计算框架，在海量数据集上同时进行离线计算和流式处理，满足高吞吐、大数据量和低时延实时处理等多方面的数据计算要求。
实时数据处理方案
采用MPP架构，结合存储分区、分布式缓存等技术，轻松实现TB级数据查询秒级响应，并提供高并发支持，冷热数据隔离等功能。
图计算服务方案
支持图数据建模、导入和修改、支持Gremlin语言进行图查询，并支持常见图分析算法，具有数据加载快、规模可扩展、查询延时低（毫秒级）等优势。
数据分析与可视化方案
提供丰富的机器学习功能和可视化图表模板，快速生成报表，满足企业数据分析和可视化展示需求。
数据平台管理方案
提供基于Web的可视化管理工具，支持对集群、节点、服务、组件等多种对象的管理，让用户及时了解整个平台系统的运行状态，并提供健康预警和实时监控。
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近年来，海隆积极投资人工智能领域，结合客户需求，在图像识别，自然语言处理，自动建模等多个领域为客户提供可靠的服务和先进的定制化解决方案。
人工智能技术方案
AI
票据识别服务支持保险、金融、医疗等各类行业文档和表单表格的高精度识别，返回结构化信息，提取关键字段。证照识别 可用于政务、银行、金融、交通出行等多种场合的远程用户身份认证，有效提升事务处理及人员认证准确率。
票据识别
目标检测
目标检测服务利用业界领先的人工智能模型实现快速、准确识别返回图片中的主体物品和其他物品的名称，坐标等信息。本服务基于海量多种类图片训练，支持上千种通用物体识别，也可按企业自身业务场景深度定制服务。
用户评价情感分析
基于金融行业海量语料研发，自动高效甄别金融行业下用户反馈和评价中带有的积极，消极，中性等情感倾向。帮助企业更好地理解产品和用户习惯，同时为企业提供有力的决策支持。
自然语言文本信息抽取
基于NLP深度学习实现从非结构化的自然语言（如财报，招标书，合同等）抽取如公司名称，各项指标，中标公司，中标金额，收款账号，收款金额等结构化的关键字段信息。促进数据自动化生产，提高文档复核效率。
智能客服机器人
智能客服机器人基于深度学习技术使用海量数据建立对话模型，可提供7*24小时在线服务，精确匹配用户提问，独立解决常见问题。提高企业客服应答率。
AutoML自动建模平台
AutoML自动化建模平台实现了机器学习中特征工程，算法选择，模型构建、超参优化等方面全自动化。用AutoML自动化建模平台显著降低了机器学习的门槛，让没有该领域专业知识的人也可以使用机器学习来完成相关的工作。
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海隆为提供基于公有云开发部署业务，支持客户将已有业务从现有机房中迁移到公有云上的客户提供从架构到运维保障的全方位服务。
云平台技术方案
Cloud Platform
云架构设计
根据业务特性与需求，构建如基于容器架构，或基于无服务器架构的设计，充分利用云平台提供的托管数据库、消息队列、存储等组件，构建灵活、鲁棒及极具性价比的业务构架。
云迁移
从传统机房中将业务迁移至AWS云中，并充分利用云上资源，使得系统更灵活，稳定和安全。同时也获得更高性价比。提供从架构迁移、数据迁移到开发、运维平台迁移的全方面支持。
云平台开发环境
快速搭建出适应云端部署的开发、测试环境，使得研发、测试、部署流程更加流畅，解决上云时难以构建相应开发测试环境的困境。
混合云构建
我们提供混合云的架构支持，除公有云-私有云的混合外，也提供AWS云、Azure、IBM云、阿里云等常见云服务的混合使用。不仅可提供更高的可靠性，并能充分利用原有投资及各个云服务的优势资源，提高性价比。
云平台运维
快速搭建出符合云平台的运维平台，能完成CICD操作、快速根据业务需要调整各项参数指标，并对业务系统进行监控报警，既保证系统运行稳定，也能大大提供资源的合理使用率，降低不必要开销，同时也能及时发现可能的安全隐患，为整个业务系统保障护行。
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海隆从2012年开始关注和研究区块链技术，经过多年积累，在区块链领域提供可信存证，产品溯源，虚拟商品交易多个技术解决方案。
区块链技术方案
Blockchain
区块链技术使得数据不可篡改，可追溯，满足了监管机构对原始数据公正的要求。海隆区块链可信存证解决方案通过将身份、信息、资产、行为等数据在区块链中加密存储，实现全流程记录留痕，全链路可信，高效解决企业纠纷，营造可信的商业环境。
区块链可信存证
利用区块链和物联网技术，将商品的生产，质检，物流运输以及消费信息等数据，不可篡改的登记在区块链各个节点中上,并通过该标识从区块链溯源平台即时获取产品生产流转的各环节信息,实现产品溯源。
区块链产品溯源
该系统将区块链平台与原有的交易系统进行对接，区块链平台中产生数字商品交易后，原有的交易系统从区块链中获取交易信息，将交易的虚拟商品或数字资产与卖家解除绑定，与买家绑定，实现虚拟商品或数字资产自动化交易。
区块链虚拟商品交易系统
云架构设计
根据业务特性与需求，构建如基于容器架构，或基于无服务器架构的设计，充分利用云平台提供的托管数据库、消息队列、存储等组件，构建灵活、鲁棒及极具性价比的业务构架。
云平台开发环境
快速搭建出适应云端部署的开发、测试环境，使得研发、测试、部署流程更加流畅，解决上云时难以构建相应开发测试环境的困境。
海隆为提供基于公有云开发部署业务，支持客户将已有业务从现有机房中迁移到公有云上的客户提供从架构到运维保障的全方位服务。
云平台技术方案
Cloud Platform
云迁移
从传统机房中将业务迁移至AWS云中，并充分利用云上资源，使得系统更灵活，稳定和安全。同时也获得更高性价比。提供从架构迁移、数据迁移到开发、运维平台迁移的全方面支持。
云平台运维
快速搭建出符合云平台的运维平台，能完成CICD操作、快速根据业务需要调整各项参数指标，并对业务系统进行监控报警，既保证系统运行稳定，也能大大提供资源的合理使用率，降低不必要开销，同时也能及时发现可能的安全隐患，为整个业务系统保障护行。
混合云构建
我们提供混合云的架构支持，除公有云-私有云的混合外，也提供AWS云、Azure、IBM云、阿里云等常见云服务的混合使用。不仅可提供更高的可靠性，并能充分利用原有投资及各个云服务的优势资源，提高性价比。
案例
基于云(AWS/Azure)原生应用的BI分析平台解决方案 解决方案
问题a
Cloud Platform+BI
将全部的服务构筑在云端。
将客户将现有的数据和大量信息转化为知识，帮助客户做出明智的业务决策
可以从任何系统上收集商业运作的各种业务数据，大大提高了企业信息的完整性和有效性。
提供完善的报表功能，内容丰富，覆盖面广，可视化强，参考价值更高。用户可以随时根据自己的需求做在线分析。
高度提升了领导层的决策能力，加快了他们对信息处理的反应和速度，也使他们能够抓住主要问题和问题的主要方面。
客户为一家负责大型金融集团内人力派遣的公司。该客户当前人事管理系统存在多套子系统，数据分散，格式不统一，导致业务人员使用困难，收集不便。而随着数据量的逐年增加，维护这些数据的成本也相应增加。
导入
为了解决客户当前的痛点，为客户导入基于云原生软件的“大数据平台”+“数据分析平台”的解决方案，为客户构建了一套基于AWS + QuickSight的云商业智能平台，能够系统化管理人事数据的导入，存储，分析，进而帮助提升人事管理效率。
特点
问题b
导入
客户是一家证券公司。随着日本企业DX战略的推进，客户希望推动自身业务的数字化、智能化转型。客户希望将本地业务数据库迁移到Azure上，通过云计算和商业智能工具对客户进行全面画像和精细化管理，为业务人员提供数字化运营，提高客户服务的效率和质量。
选用Azure作为云平台，使用PowerBi作为BI工具，为客户实现了复杂多样的分析报表。
问题c
导入
客户是一家大型银行。由于银行系统复杂，业务数据庞大，在数据使用上面临以下问题：
1.数据底层量级相当庞大，但在数据查询上对数据处理的性能有着很高的要求。
2.庞大散乱的数据经由人工加工整理低效，数据手工汇总分析实时性、准确性欠缺。
3.数据决策场景数据都有，就是没人看，面对着亿万级条的数据，以及各式各样的业务指标，想要挖掘出数据背后反映的现象或者问题却无从下手，支撑数据决策的时效性差。
4.IT部门进行业务数据梳理麻烦，带来的沟通和人力成本较大，而业务人员进行业务数据提取也费时费力，其中潜在的准确性问题造成一定风险。
由于客户对可视化展现要求比较高，为客户导入基于AWS + Looker云商业智能平台。
Cloud Platform
