隨著各單位信息化產品的不斷豐富，各式各樣的基礎數據龐大而繁雜，加工處理復雜度較高，而原有的數據分析交互方式老舊，數據挖掘能力弱，使用效率低下，導致大量的數據價值沉睡。
可視化數據分析系統基于大數據生態體系，采用先進的信息抽取技術, 提取出海量數據中的有效信息，針對各項業務場景提供定制化串并分析模型引擎，采用可視化的交互分析方式，挖掘出海量數據中的潛在信息，實現數據價值的最大化。
1. 流程管理
通過系統后臺靈活配置，解決上下級之間、部門與部門之間研判流轉與共享的問題，實現對信息研判的全流程管理。
2. 信息提取
針對大量非結構化文本數據，可通過自動識別功能將文本中要素自動提取出來，生成知識圖譜。
3. 串并分析
利用基于人工智能的自然語言處理技術和大數據挖掘技術，將碎片化的數據從多維度進行串并和整合，并以可視化方式展現，充分挖掘海量數據的潛在價值，提高數據分析人員的工作效率。
- 業務流程管理完善，確保權責分明。
- 多源異構數據提取及生成知識圖譜效率高，支持海量規模圖譜存儲。
- 可視化動態交互方式展現關聯分析，充分挖掘數據之間的關聯關系。
- 數據源龐雜，加工處理復雜高的場景。
- 現有工具數據挖掘能力弱，數據價值沉睡的場景。
- 現有工具交互方式老舊，使用效率低下的場景。