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1.美林數據技術股份有限公司，是一家集數據分析廠家、人工智能實訓為一體的綜合型現代化企業，為廣大客戶奉獻專業、高品質的美林大數據解決方案專營機構。

2.美林數據技術股份有限公司秉承用戶至上的服務理念，在大數據分析服務技術上提倡開拓創新，在大數據可視化技術哪家產品好智能系統領域合作上謹遵誠信公平，在工程上力求精益求精，在服務上奉行有求必應，以全心全意為用戶提供完善的Tempo大數據分析平臺服務為宗旨。全力打造敬業、樂業、專業的美林數據形象，樹立值得用戶信賴的大數據分析服務品牌。
延伸拓展
產品詳情：大數據業務成果1.積極主動>；預測需求： 企業機構面臨著越來越大的競爭壓力，它們不僅需要獲取客戶，還要了解客戶的需求，以便提升客戶體驗，并發展長久的關系。客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，并在所有的接觸點提供無縫體驗。為此，企業需要識別客戶的多個標識符（例如手機、電子郵件和地址），并將其整合為一個單獨的客戶ID。由于客戶越來越多地使用多個渠道與企業互動，為此需要整合傳統數據源和數字數據源來理解客戶的行為。此外，企業也需要提供情境相關的實時體驗，這也是客戶的期望。2. 緩沖風險>；減少欺詐： 安全和欺詐分析旨在保護所有物理、財務和知識資產免受內部和外部威脅的濫用。**的數據和分析能力將確保較好的欺詐預防水平，提升整個企業機構的安全：威懾需要建立**的機制，以便企業快速檢測并預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。將統計、網絡、路徑和大數據方法論用于帶來警報的預測性欺詐傾向模型，將確保在被實時威脅檢測流程觸發后能夠及時做出響應，并自動發出警報和做出相應的處理。數據管理以及**和透明的欺詐事件報告機制將有助于改進欺詐風險管理流程。此外，對整個企業的數據進行集成和關聯可以提供統一的跨不同業務線、產品和交易的欺詐視圖。多類型分析和數據基礎可以提供更準確的欺詐趨勢分析和預測，并預測未來的潛在操作方式，確定欺詐審計和調查中的漏洞。3.提供相關產品： 產品是任何企業機構生存的基石，也通常是企業投入較多的領域。產品管理團隊的作用是辨識推動創新、新功能和服務戰略路線圖的發展趨勢。通過對個人公布的想法和觀點的第三方數據源進行**整理，再進行相應分析，可以幫助企業在需求發生變化或開發新技術的時候保持競爭力，并能夠加快對市場需求的預測，在需求產生之前提供相應產品。4. 個性化>；服務： 公司在處理結構化數據方面仍然有些吃力，并需要快速應對通過數字技術進行客戶交互所帶來的不穩定性。要做出實時回應，并讓客戶感覺受到重視，只能通過先進的分析技術實現。大數據帶來了基于客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，并考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。5. 優化>；改善客戶體驗 運營管理不善可能會導致無數重大的問題，這包括面臨損害客戶體驗，最終降低品牌忠誠度的重大風險。通過在流程設計和控制，以及在商品或服務生產中的業務運營優化中應用分析技術，可以提升滿足客戶期望的**性和效率，并實現的運營。異步大數據分析異步處理的大數據分析中遵守了捕獲、存儲加分析的流程，過程中數據由傳感器、網頁服務器、銷售終端、移動設備等獲取，之后再存儲到相應設備上，之后再進行分析。由于這些類型的分析都是通過傳統的關系型數據庫管理系統（RDBMS）進行的，數據形式都需要轉換或者轉型成為RDBMS能夠使用的結構類型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的數據相連續。處理的過程被稱之為提取、轉移、加載或者稱為ETL。首先將數據從源系統中提取處理，再將數據標準化處理且將數據發往相應的數據倉儲等待進一步分析。在傳統數據庫環境中，這種ETL步驟相對直接，因為分析的對象往往是為人們熟知的金融報告、銷售或者市場報表、企業資源規劃等等。然而在大數據環境下，ETL可能會變得相對復雜，因此轉型過程對于不同類型的數據源之間處理方式是不同的。當分析開始的時候，數據首先從數據倉儲中會被抽出來，被放進RDBMS里以產生需要的報告或者支撐相應的商業智能應用。在大數據分析的環節中，裸數據以及經轉換了的數據大都會被保存下來，因為可能在后面還需要再次轉換。

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資訊來源：美林數據