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产品概述
百分点数据科学基础平台（DeepMatrix）是一站式的数据价值实现平台，它涵盖数据应用构建的全栈工具集，能够高效支撑数据收集、数据治理、数据处理、数据分析、数据可视化和数据产品开发等工作；内置行业数据标准、算法模型、知识图谱等领域知识，赋能数据价值实现的各个环节，帮助提高构建数据应用的效率及深度广度。
产品优势
专业化
覆盖从多源异构的数据到信息（数据资产）的各个环节，满足数据工程师的专业化需求。
一体化
每个模块可独立部署和使用，模块间可通过数据交换协议构成一个整体，满足不同场景需求。
智能化
利用语义分析、语音分析和视觉分析系统处理非结构化数据；并结合语义分析实现数据语义驱动，自动规划并生成治理规则与方案。
低代码
通过可视化和低代码的交互方式，降低数据管理的技术门槛，提高数据处理效率。
广泛的生态适配
适配主流存储计算基础设施，如MySQL、Oracle、华为Guass等数据库，HDP、CDH、华为云MRS等大数据平台，以及国产化操作系统和芯片。
专业化
覆盖从多源异构的数据到信息（数据资产）的各个环节，满足数据工程师的专业化需求。
一体化
每个模块可独立部署和使用，模块间可通过数据交换协议构成一个整体，满足不同场景需求。
智能化
利用语义分析、语音分析和视觉分析系统处理非结构化数据；并结合语义分析实现数据语义驱动，自动规划并生成治理规则与方案。
低代码
通过可视化和低代码的交互方式，降低数据管理的技术门槛，提高数据处理效率。
广泛的生态适配
适配主流存储计算基础设施，如MySQL、Oracle、华为Guass等数据库，HDP、CDH、华为云MRS等大数据平台，以及国产化操作系统和芯片。
专业化
覆盖从多源异构的数据到信息（数据资产）的各个环节，满足数据工程师的专业化需求。
一体化
每个模块可独立部署和使用，模块间可通过数据交换协议构成一个整体，满足不同场景需求。
智能化
利用语义分析、语音分析和视觉分析系统处理非结构化数据；并结合语义分析实现数据语义驱动，自动规划并生成治理规则与方案。
低代码
通过可视化和低代码的交互方式，降低数据管理的技术门槛，提高数据处理效率。
广泛的生态适配
适配主流存储计算基础设施，如MySQL、Oracle、华为Guass等数据库，HDP、CDH、华为云MRS等大数据平台，以及国产化操作系统和芯片。
产品功能
湖仓一体架构
支持外部数据源物理入湖和虚拟入湖；支持结构化、半结构化和非结构化数据，并提供统一的元数据、数据权限和安全管理；支持Hive、Spark、Flink等大数据处理引擎，以及R、TensorFlow、PyTorch等机器学习工具；支持批流一体计算，支持联邦查询；支持通过标准SQL访问湖仓数据。
数据融合治理
支持多种数据源的高效集成及关系型数据库的探查和CDC实时捕获；支持多种数据处理任务的开发和调度；支持包括数据标准、元数据、数据生命周期、数据质量、主数据等完善的数据治理体系；支持数据资产的管理和运营，提供数据库、文件、API等多种数据服务方式。
模型和知识生产
提供统一的多模态数据建模能力，包括数据标注、机器学习、模型管理等，支持在线Notebook和低代码的模型构建，并内置多种机器学习算法和AI模型。平台可以用这些模型构建业务知识，支持标签、指标和知识图谱三种知识表示形式，并提供对应的知识生产和管理能力。
知识应用
平台提供了统一知识搜索、敏捷BI、知识图谱分析和推理等多种数据分析能力，支持多种检索和分析手段。平台还统一管理领域内的各种数据和知识模型，并运用这些知识增强数据治理、数据建模和知识生产、知识应用的全过程。
产品功能
湖仓一体架构
支持外部数据源物理入湖和虚拟入湖；支持结构化、半结构化和非结构化数据，并提供统一的元数据、数据权限和安全管理；支持Hive、Spark、Flink等大数据处理引擎，以及R、TensorFlow、PyTorch等机器学习工具；支持批流一体计算，支持联邦查询；支持通过标准SQL访问湖仓数据。
数据融合治理
支持多种数据源的高效集成及关系型数据库的探查和CDC实时捕获；支持多种数据处理任务的开发和调度；支持包括数据标准、元数据、数据生命周期、数据质量、主数据等完善的数据治理体系；支持数据资产的管理和运营，提供数据库、文件、API等多种数据服务方式。
模型和知识生产
提供统一的多模态数据建模能力，包括数据标注、机器学习、模型管理等，支持在线Notebook和低代码的模型构建，并内置多种机器学习算法和AI模型。平台可以用这些模型构建业务知识，支持标签、指标和知识图谱三种知识表示形式，并提供对应的知识生产和管理能力。
知识应用
平台提供了统一知识搜索、敏捷BI、知识图谱分析和推理等多种数据分析能力，支持多种检索和分析手段。平台还统一管理领域内的各种数据和知识模型，并运用这些知识增强数据治理、数据建模和知识生产、知识应用的全过程。
产品功能
湖仓一体架构
支持外部数据源物理入湖和虚拟入湖；支持结构化、半结构化和非结构化数据，并提供统一的元数据、数据权限和安全管理；支持Hive、Spark、Flink等大数据处理引擎，以及R、TensorFlow、PyTorch等机器学习工具；支持批流一体计算，支持联邦查询；支持通过标准SQL访问湖仓数据。
数据融合治理
支持多种数据源的高效集成及关系型数据库的探查和CDC实时捕获；支持多种数据处理任务的开发和调度；支持包括数据标准、元数据、数据生命周期、数据质量、主数据等完善的数据治理体系；支持数据资产的管理和运营，提供数据库、文件、API等多种数据服务方式。
模型和知识生产
提供统一的多模态数据建模能力，包括数据标注、机器学习、模型管理等，支持在线Notebook和低代码的模型构建，并内置多种机器学习算法和AI模型。平台可以用这些模型构建业务知识，支持标签、指标和知识图谱三种知识表示形式，并提供对应的知识生产和管理能力。
知识应用
平台提供了统一知识搜索、敏捷BI、知识图谱分析和推理等多种数据分析能力，支持多种检索和分析手段。平台还统一管理领域内的各种数据和知识模型，并运用这些知识增强数据治理、数据建模和知识生产、知识应用的全过程。
应用场景
基于数据科学基础平台，构建以主数据管理和数据服务为核心的一站式企业级数据中台，形成完善的多源异构数据采集能力、多模态数据存储和治理能力、数据全生命周期管控能力、数据分析及服务能力，支持企业建立数据驱动的运营模式。
利用数据科学基础平台，融合应急业务中的多模态数据并形成应急知识图谱，促进监督管理、监测预警、指挥救援、辅助决策、政务管理、社会动员等业务领域的智能化、精细化、科学化、专业化，助力应急管理部门能力提升和治理体系现代化。
利用数据科学基础平台，融合网络开源数据、网络日志数据和人工导入数据，构建包含人、地、事、物、组织等要素的统一、灵活、动态可扩展的知识图谱，并基于此构建实体分析、关联分析、时空分析、图谱挖掘等高级研判工具，帮助公安管理部门提高预测、预警、预防能力，打击网络犯罪活动。
基于数据科学基础平台，构建以主数据管理和数据服务为核心的一站式企业级数据中台，形成完善的多源异构数据采集能力、多模态数据存储和治理能力、数据全生命周期管控能力、数据分析及服务能力，支持企业建立数据驱动的运营模式。
利用数据科学基础平台，融合应急业务中的多模态数据并形成应急知识图谱，促进监督管理、监测预警、指挥救援、辅助决策、政务管理、社会动员等业务领域的智能化、精细化、科学化、专业化，助力应急管理部门能力提升和治理体系现代化。
利用数据科学基础平台，融合网络开源数据、网络日志数据和人工导入数据，构建包含人、地、事、物、组织等要素的统一、灵活、动态可扩展的知识图谱，并基于此构建实体分析、关联分析、时空分析、图谱挖掘等高级研判工具，帮助公安管理部门提高预测、预警、预防能力，打击网络犯罪活动。
案例
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