这是一个网页样式设计参考 · 全屏设计 × 大数据分析与挖掘 · 实时刷新节奏:秒级可见
查询延迟 < 800ms
大数据分析与挖掘 · 即时洞察

让每一次数据挖掘
在秒级内起航

从埋点接入到价值交付,我们把「等待」压缩成「即时」:流式接入 1 秒落库,特征计算 30 秒回填,模型推理 200 毫秒出分。全屏设计让关键指标铺满视野,数据可视化不再是报表,而是一次次可以立刻行动的判断。

1.2s端到端挖掘链路
200ms在线推理出分
98.6%数据完整率
42%决策提速幅度
大数据分析平台全屏仪表盘首屏,实时流式指标与数据可视化图表铺满视野
实时数据流已接入 今日处理事件 3,480 万条 · 峰值 12 万条/秒

① 秒级接入

埋点 SDK 一行引入,≤1s 进入消息队列,自动补齐字段与去重。

② 即时清洗

规则引擎 30s 内完成空值填充与异常剔除,脏数据率压到 <0.4%。

③ 实时挖掘

分群、路径、关联规则并行跑,5 分钟产出可用特征宽表。

④ 即刻起航

看板与 API 同步发布,从洞察到业务动作 < 10 分钟。

能力面板 · 5 张贴纸

五张贴纸,贴住数据挖掘的关键速度

每张都对应一条可验证的即时指标。贴纸会轻轻错落,但内容永远对齐你的业务节奏。

流式接入

毫秒级数据入湖

Kafka 分区 + 批流一体写入,单分区吞吐 8 万条/秒;断点续传保证不丢一条埋点。

80k/s单分区吞吐上限
数据挖掘

关联规则即时产出

Apriori + FP-Growth 并行化,1 亿条交易 6 分钟跑完,支持最小支持度 0.5% 起调。

6min1 亿条规则挖掘
数据可视化

全屏看板一眼决策

首屏渲染 60fps,图表联动延迟 120ms,支持钻取到单条明细而不跳出画面。

120ms图表联动响应
互动功能

指标拖拽即查询

把维度拖进画布即刻出图,查询自动改写与下推,复杂聚合平均 1.4 秒返回。

1.4s复杂聚合均耗时
用户体验

告警先到一步

指标越界 5 秒内推送,附带影响面与近 3 个同类案例,帮你先动手再复盘。

5s异常告警触达
服务档位 · 按速度计价

三档服务,越往上,等待越短

价格按「数据量 + 实时性」双维度计算,所有档位都包含数据挖掘算子库与全屏可视化模板。

起航版

¥1.8万/ 月起
  • 日处理量 ≤ 2,000 万条,T+1 批量挖掘
  • 20 个预置可视化模板,支持导出 PNG/CSV
  • 标准算子库 120+,含分群、漏斗、留存
  • 工单响应 ≤ 4 小时
查看接入清单

疾风版 最常用

¥4.6万/ 月起
  • 日处理量 ≤ 2 亿条,流批一体 5 分钟级产出
  • 全屏设计看板不限数量,钻取到明细行
  • 在线推理接口 200ms 内出分,QPS 500
  • 专属数据挖掘调优,季度模型复盘 1 次
预约速度评估

实时旗舰版

按量计费· 从 ¥0.9/万条
  • 秒级流计算,端到端延迟稳定 < 1.2 秒
  • 私有化/混合云部署,数据不出域
  • 自定义算子 SDK,支持 Python/SQL 双写
  • 7×24 值守,故障 P1 15 分钟响应
联系架构师
伙伴墙 · 生态协同

与我们一起缩短数据到决策的距离

从数据源到云基础设施,伙伴能力已预集成,开箱即可跑通全链路。

云脉科技
极光存储
迅流消息
星图BI
长风算力
知源采集
明算风控
和光数据
客户评价 · 真实提速

他们最在意的,是「快一步」

以下反馈均来自已上线项目的复盘记录,指标为上线 90 天后的实测均值。

★★★★★

「以前跑一次用户分群要等 40 分钟,现在拖一下维度 3 秒出结果。运营的玩法迭代从按周变成了按小时。」

零售企业数据负责人头像 周敏 · 零售增长负责人分群产出 40min → 3s
★★★★★

「全屏看板把 12 张报表合成一屏,早会时间从 45 分钟压到 18 分钟,讨论直接落在数字上。」

制造企业供应链分析主管头像 陈立 · 供应链分析主管例会时长 -60%
★★★★★

「异常 5 秒推送到手机上,等我们打开电脑时,影响面已经算好了。止损窗口从小时级落到分钟级。」

金融机构风控建模工程师头像 李昊 · 风控建模工程师止损窗口 2h → 9min
应用场景 · 视觉震撼

每个场景都给出首屏布局建议与刷新节奏,照抄即可上线。

落地清单 · 照做即可

把「梦想起航」拆成 7 个可执行动作

按顺序推进,每一步都有阈值与验收标准;卡住时优先回看第 3 步的采样口径。

  1. 先定「即时」的定义。和业务方把目标延迟写死:监控类 ≤ 2 秒、运营类 ≤ 5 分钟、财务类 ≤ T+1。三档混用会导致架构反复推翻,先分档再选型。
  2. 埋点只采一次,字段带版本号。事件名用「业务_动作」命名(如 order_paid),每个字段附 schema 版本;上线前用 1% 流量灰度 24 小时,校验字段缺失率 < 0.5% 再全量。
  3. 清洗规则先跑影子模式。异常剔除阈值先用 P99 分位试算 3 天,对比剔除前后指标偏差;偏差 > 3% 说明规则过激,回退到 P99.5。
  4. 挖掘任务按「小表快跑」拆。单任务数据量控制在 500 万行以内,超出则按时间或主体分片并行;分片数建议为 CPU 核数的 1.5 倍,避免调度空转。
  5. 可视化首屏只放 5~7 个指标。超过 9 个会让扫视时间翻倍;关键数字用大字号 + 强调色,其余压到次要灰阶,保证 3 秒内读完。
  6. 为互动功能设防抖。拖拽查询加 300ms 防抖,联动画布用增量更新而非全量重绘;压测目标:50 人并发时 P95 响应 < 1.5 秒。
  7. 上线后盯三个守门指标。数据完整率 ≥ 98%、端到端延迟 P95 ≤ 目标值、告警误报率 ≤ 8%;任一越界即触发回滚预案,先保可用再谈优化。
数据挖掘流水线示意图,从采集、清洗、建模到可视化发布的完整链路

现在就把第一条数据流跑起来

提交一份 10 分钟的接入评估:我们给出延迟基线、算子清单与首屏看板草案,24 小时内回传。