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嬴圖數(shù)據(jù)庫無與倫比的數(shù)據(jù)處理速度使得實時商業(yè)智能（RTBI）、商業(yè)運作洞察乃至前瞻得以實現(xiàn)。以往這些智能結果需要等待數(shù)天或數(shù)周才能獲得。嬴圖的實時超深度圖遍歷和智能圖計算能力，可以幫助在線采取實時行動和獲得反饋，從而滿足業(yè)務需求。典型的 RTBI 場景包括但不限于欺詐識別、客戶關系管理、供應鏈金融、數(shù)據(jù)安全監(jiān)控、收益管理等。

  • 市場痛點
    方案特征
  • 速度和深度不可兼得

    今天的 OLAP 系統(tǒng)不是為 OLTP 操作而設計的，反之亦然。在一個統(tǒng)一的系統(tǒng)中使用 OLTP+OLAP 是將兩個方面的優(yōu)點結合在一起，而這正是真正的 RTBI 迫切需要的，因為 TP 解決了實時性問題，而 AP 解決了需求的深層分析方面。

    高并發(fā)

    嬴圖數(shù)據(jù)庫旨在滿足 HTAP 場景，即 OLTP+OLAP，由我們的高并行計算引擎提供動力，大幅提高數(shù)據(jù)吞吐量，比其他 BI 大數(shù)據(jù)框架快幾個數(shù)量級。

  • 響應遲緩

    在線欺詐檢測必須是實時的，每多一秒響應時間，都會導致更低的用戶體驗和更大的用戶阻力。不幸的是，傳統(tǒng)的 NoSQL 或 RDBMS 無法勝任針對大量變化數(shù)據(jù)的即時決策。

    低延時

    嬴圖數(shù)據(jù)庫以微秒級的速度處理復雜圖的查詢，這是通常用微秒來衡量查詢速度的普通數(shù)據(jù)庫的 1000 倍。如果時間就是金錢，您可以用 嬴圖省下很多錢。

  • 過于膚淺

    絕大多數(shù)現(xiàn)今的 BI 系統(tǒng)都不是為深度數(shù)據(jù)分析而設計的。從根本上說，這些 RDBMS 以及大多數(shù) NoSQL 大數(shù)據(jù)框架只能處理一層關系以內的數(shù)據(jù)。這種智能過于膚淺，真正的 BI 需要具備更深層的數(shù)據(jù)處理能力。

    強伸縮

    嬴圖數(shù)據(jù)庫是高度可擴展的、用于在線和實時處理海量數(shù)據(jù)的圖數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。通常可以用比傳統(tǒng) BI 解決方案更小的集群來存儲幾十倍的數(shù)據(jù)量。