产品概述 SaCa Forms 智能填报平台定位于数据填报类应用的开发和管理,以“碎片化数据”收集、管理为核心,促进数据的持续积累。提供快捷的应用定义工具,支持多种途径的数据采集分发方式,通过填报的方式自动收集数据,将结果以多维图表的方式展现,帮助企业不断发掘数据价值。 产品优势 快速定义填报表单 表单应用制作不再是开发人员专属,业务人员随时按需定义表单,无需编码;通过浏览器、移动端即可轻松制表,随时随地,按需定制;支持对已有 Word/Excel 表格复用,可直接导入平台,实现快捷制表。 多渠道分发及推送 根据表单类型及填写要求,支持表单以多种形式发布,将表单发布到应
UniEAP®包含开发工具、技术框架、通用技术组件和软件开发方法学,提供从需求、设计、开发、调试、部署到运维的应用全生命周期一站式服务,支撑IT应用的敏捷构建。 家族产品组成 UniEAP®家族产品围绕企业IT应用构建的两个核心业务“数据和流程”,关注应用构建的两个关键指标“效率和质量”,打造一个敏捷、高效的业务基础平台,家族产品包括: 平台优势 优秀的平台=的技术+丰富的资产+科学的方法 应用全生命周期支撑 采用先进的技术架构,通过组件化、模型化、模板化、可变化和可视化的开发平台支撑应用全生命周期建设和管理,提供应用敏捷构建与灵活整合的一站式服务,提升用户
RealSight CI是的企业级客户智能分析平台。将企业中的客户数据与来自不同渠道的用户数据与进行整合、分析、汇聚,提供精细化运营分析和360°客户画像、个性化推荐、营销效果评估和数据服务,提高业务转化率,实现精准营销。 行为分析 提供实时的多终端分析服务,深度洞察用户使用行为。透析运营指标,掌握用户行为轨迹,优化产品设计,增加用户粘性,提高留存。 客户画像 帮助企业整合业务系统数据与用户行为数据,建立标签体系,绘制360°全景客户画像,预测用户行为,细分有价值的客户群,为多渠道营销活动提供数据支撑。 个性化推荐 从海量的信息中挖掘用户偏好,主动发现用户当前和潜在的需求,
SaCa DataInsight 是一款面向海量机器数据的数据管理分析产品。提供数据搜索、数据告警、可视化报表及数据预测分析等功能。可从任意数据源收集机器数据并统一管理,同时提供对海量数据的实时分析能力。产品广泛应用于 IT 运维、安全合规及业务分析等领域。 产品优势 高效数据收集传输 提供开箱即用的数据采集和预处理工具,支持从任意数据源采集数据,支持常用采集协议,采用读写分离技术,保证采集高效性,支持数据实时收集与传输。 插件化数据预处理 平台提供数据处理模型,可将数据预处理过程通用化,有效应对不同的数据预处理场景,并灵活应对因数据格式变更而导致的一系列变化。 即席数
SaCa® Aclome是面向云计算领域的通用云管理环境,在动态数据中心构建及运维过程中提供全方位、多层次的监控及管理能力,基于云环境实现应用的快速部署及资源的弹性供应,通过简化管理极大地降低成本、提高效益,是目前国内应用为广泛的云管理平台。 SaCa® Aclome产品通过集中式的资源管理模式统一监管虚拟化数据中心的计算、存储和网络资源,并通过自助式门户以随需即取的方式提供用户申请、配置和使用,并提供图形化方式方便用户进行快速应用部署。 产品定位 SaCa® Aclome产品以“简化云应用的管理,支持云应用的动态交付”为定位,以云应用管理为
概述 UniEAP Report 为用户提供集统计、查询、分析功能于一体的通用报表开发平台,通过灵活的制表工具、丰富的展现能力和强大的分析模型,有效降低统计分析应用的开发难度,缩短开发周期,节省开发成本,帮助用户快速从海量业务数据中获取关键信息。 产品优势 快速完成复杂报表制作 提供图形化的报表设计器,以类 Excel 的操作方式快速开发报表;采用向导式的开发流程,每个分析需求都可以通过图形界面配置实现,降低开发难度。 高效应对海量数据操作 有的海量数据柔性分段、行级计算引擎等专利技术,轻松应对数据,在报表展现、导出、打印等场景中都有良好的性能表现。 易用的仪表舱定制工具
SaCa CloudPush 是一款面向移动应用的信息实时推送平台。支持多平台多终端的通知/消息推送,将相关信息及时送达精准定向的用户,大幅提升移动应用的价值诉求和服务质量,改善用户体验,解决智能生活时代信息传递问题。 自定义推送通知:提供自定义通知、支持多平台终端消息推送,将信息以多种展现方式无延时的推送给目标用户。 灵活的服务端借口:支持多种推送接口,提供多种接入方式如RestAPI,Web等,方便业务结合自身需求灵活调用。 多种推送策略:可根据不同推广需求进行消息推送,支持实时、定时、离线消息、群组、广播等多种推送策略。 运营数据监控:实时监控通知/消息的抵达用户量、转化
RealSight IoT物联网智能分析平台利用大数据技术,从海量设备、环境、业务系统等多源异构数据中获得洞察,实时对设备进行综合监控、预测分析与优化改进,提高企业运营效率,降低运营风险,节约成本。 综合监控 通过汇聚的传感器数据、设备数据,对设备进行实时的监控分析,实现自动决策,帮助企业掌控运营状态。 预测性维护 通过使用大规模机器学习算法对海量传感器数据进行预测性分析,准确探测故障发生的趋势,实现风险的提前识别。 优化改进 帮助设备制造商生产质量更好、性能更高的设备,帮助运营商降低能耗、更高产能,从而使相关各方都获得更高利润。 应用场景 智慧城市,综合监控 实时监
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