大数据云平台
核心优势
统一管理
统一接入和管理多存储引擎、计算引擎、分析引擎等，并提供统一的访问入口和编程接口。
安全管控
提供数据加密、脱敏等多种安全措施以及完善的多租户权限管理，满足合规性要求。
高效开发
大数据加工全流程可视化界面操作，拖拽式工作流编排，智能的监控告警体系。
规模扩展
具备高度的可扩展性，支持高达万台规模，破除Hadoop、MPP等关键系统的规模瓶颈。
兼容开放
兼容开源Hadoop标准，支持SQL2003标准的运算引擎SparkSQL
生态完善
为金融、政务、工业等多行业提供专业的一体化的大数据解决方案，赋能企业对外输出行业云能力
行业场景和资源
构建企业级数据仓库
精细化运营分析
日志分析
日志分析
基于大数据云的产品与服务可以大规模接入各种日志数据，实现日志数据的收集、传输、存储与高性能分析，适用于运维监控、安全审计和业务分析等场景。
特点
运维监控、安全设计、业务分析
建议搭配使用
成功案例
构建企业级数据仓库
构建混合引擎数据湖
构建企业级统一调度和数据开发平台
互联网银行数据仓库
互联网银行基于KDW建立数据平台，可支持存储分析核心业务系统数据，主要包括信用评分、贷款审批自动化、供应链金融数据、互联网支付数据。
优势
提高了用户体验的同时实现了高效的内部风控，进一步提高了品牌价值。
构建某国有大型商业银行数据湖
基于金山大数据能力构建的大数据云平台、具备高度的可扩展性，支持高达万台规模，破除Hadoop、MPP等关键系统的规模瓶颈， MPP性能较该行原来传统数据仓库性能提升十倍，并支持集群秒级动态扩容
开放
基于统一的大数据管理，提供灵活、便捷、可控的大数据应用组件接入支持，KDW完善的遵从ANSI SQL标准:SQL-92, SQL-99, SQL-2003、OLAP扩展函数，并支持存储过程，该行众多大数据分析应用系统迁移非常容易，迁移成本很小
云化
采用金山云大数据云平台，承接现有GP数仓集群，实现云化，保障数仓弹性扩容，性能不受影响，包括弹性、可用性、多租户、自运维等，支持适配不同的IaaS
统一
统一接入和管理多存储引擎、计算引擎、分析引擎等，并提供统一的访问和编程接口，计算与存储分离，KS3存储采用智能数据管理和多副本机制，保障数据安全，减少多集群数据冗余
某证券构建企业级统一调度和数据开发平台
构建了某证券统一调度平台和大数据开发平台，实现了大数据任务、机器学习任务等多策略调度，同时与IaaS资源管理层充分整合，实现了大数据和机器学习资源的精细控制和隔离，整体资源利用率有效提升。
优势
构建了一站式拖拽、所见即所得的任务编排能力、支持多种格式和UDF自定义、大大提高了数据团队的开发效能。
