可扩展的开放架构
大数据量必然要求企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩，以及管理与维护，同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构...
大数据量必然要求企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩，以及管理与维护，同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求，因此，具备高扩展性的开放架构正逐步成为行业应对大数据的优选方案。
1.海量数据存储
2.可弹性扩展系统
3.分布式数据索引
多源异构数据标准化
大数据可和记平台提供一个海量数据统一存储处理平台，通过多样的采集方式将多个数据来源汇总到一起，再利用强大的预处理技术将异构数据整合划一，为接下来的数据分析作好准备。
1.通过数据采集器、协议...
大数据可和记平台提供一个海量数据统一存储处理平台，通过多样的采集方式将多个数据来源汇总到一起，再利用强大的预处理技术将异构数据整合划一，为接下来的数据分析作好准备。
1.通过数据采集器、协议采集等方式完成多数据源、多类型的数据实时汇总，解决不同系统下的数据相互关联的前提。
2.OLM预处理功能可以解决数据重复、无标签等问题，可以按用户要求在数据存储前完成提前处理使数据在OLM处理效率大大提高。
智能化数据审计
大数据解决思路是将同源异构数据按照审计的标准变为了同构数据。将不同厂家的系统访问日志预处理，按照证监会要求提取所需信息完成审计智能化。
1.按审计要求自动提取业务字段，快速完成业务报...
大数据解决思路是将同源异构数据按照审计的标准变为了同构数据。将不同厂家的系统访问日志预处理，按照证监会要求提取所需信息完成审计智能化。
1.按审计要求自动提取业务字段，快速完成业务报表与审计报表，并和记平台提供下载功能。
2.OLM数据引擎和记平台提供数据实时检索，可以按数据逻辑、条件检索，如在不同时间范围内按不同用户ID或用户操作类型过滤出相关事件。
高可用的移动应用分析
移动统计基于OLM大数据平台，并结合移动应用实现的业务分析应用，支持Android和IOS两个平台，通过五大分析模块帮助移动用户进行统计和分析流量、应用版本、用户访问路径和地域分布...
移动统计基于OLM大数据平台，并结合移动应用实现的业务分析应用，支持Android和IOS两个平台，通过五大分析模块帮助移动用户进行统计和分析流量、应用版本、用户访问路径和地域分布等指标，从而帮助开发商通过数据进行产品的运营、推广等策略的决策。
1.分析证券移动应用运营情况，按应用版本等指标对数据进行分析。
2.精准定位，更了解用户。精准定位访问地址及路径，通过用户的行为特征，帮客户更加了解用户。
