随着各单位信息化产品的不断丰富，各式各样的基础数据庞大而繁杂，加工处理复杂度较高，而原有的数据分析交互方式老旧，数据挖掘能力弱，使用效率低下，导致大量的数据价值沉睡。
可视化数据分析系统基于大数据生态体系，采用先进的信息抽取技术, 提取出海量数据中的有效信息，针对各项业务场景提供定制化串并分析模型引擎，采用可视化的交互分析方式，挖掘出海量数据中的潜在信息，实现数据价值的最大化。
1. 流程管理
通过系统后台灵活配置，解决上下级之间、部门与部门之间研判流转与共享的问题，实现对信息研判的全流程管理。
2. 信息提取
针对大量非结构化文本数据，可通过自动识别功能将文本中要素自动提取出来，生成知识图谱。
3. 串并分析
利用基于人工智能的自然语言处理技术和大数据挖掘技术，将碎片化的数据从多维度进行串并和整合，并以可视化方式展现，充分挖掘海量数据的潜在价值，提高数据分析人员的工作效率。
- 业务流程管理完善，确保权责分明。
- 多源异构数据提取及生成知识图谱效率高，支持海量规模图谱存储。
- 可视化动态交互方式展现关联分析，充分挖掘数据之间的关联关系。
- 数据源庞杂，加工处理复杂高的场景。
- 现有工具数据挖掘能力弱，数据价值沉睡的场景。
- 现有工具交互方式老旧，使用效率低下的场景。