2数据的使用门槛过高——Focus Search数据搜索分析引擎

数据的使用门槛过高

数据是企业的重要资产,然而全球来看,企业
数据的有效利用率仍然小于 10%。
海量数据的利用除了需要解决性能问题之外,
更迫切的是要解决数据的易用性问题。

FS

经过数千万次搜索锤炼的,首个可商用的 Nature Language Query(NLQ)引擎。

Focus Search 能解决什么问题?

开发者可以将 Focus Search 的专利搜索技术集成到软件中,为产品赋能

3专有数据搜索引擎——Focus Search数据搜索分析引擎

专有数据搜索引擎

将 Focus Search 智能搜索引擎整合到软件产品中,快速打造软件的数据可视化模块

3专有数据搜索引擎——Focus Search数据搜索分析引擎

增强用户体验

用 Focus Search 数据库搜索专利技术点亮你的产品,提升软件竞争力,增强用户体验,让产品与众不同

3专有数据搜索引擎——Focus Search数据搜索分析引擎

放大价值,降低成本

运用 Focus Search 搜索式数据分析功能,释放客户的数据价值,满足客户多变的数据展现需求,降低二次开发成本

立即试用

FS VS ES

FS 聚焦结构化数据搜索分析,擅长复杂数据计算逻辑

功能

简单搜索(条件过滤)
简单分析(排序,求和等)
复杂搜索、组合分析(如:同环比、对比等)
公式、自定义指标
数据模型
关联查询支持
分析灵活性
集成方式

Focus Search

支持
支持
支持
支持(带辅助提示自动完成的公式模块)
支持星形、雪花模型
支持关联查询,无需建模
支持直连数据库,查询指令可以直接下推到用户数据库执行,可进行实时分析
支持 JS+SDK 或 JS+SQL 两种方式,供第三方集成搜索功能,只需少量代码便可完成完整的搜索业务逻辑集成

Elastic Search

支持
不支持
不支持
需要手动写 painless 脚本构造公式
只支持单 index 查询
必须建模
数据导入建模后才能查询,数据时效性不高
提供基本的 Rest API,没有完整的搜索 SDK,如果第三方要构造搜索逻辑,需要自己结合 ES 的 API 构造自己的搜索分析逻辑
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集成价值

集成 FS,获得搜索分析能力

6集成价值——Focus Search数据搜索分析引擎

从解决重复劳动的层面来讲,FS 引擎抵得上成千上万个数据库工程师。

FS 赋能搜索式分析,使得有经验的业务人员,无需额外的 IT 培训即可掌握数据分析技能,企业无需组建昂贵的数据库工程师或数据分析师团队,降本增效实实在在看得见。

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集成用例

经过数千万次搜索锤炼的 Text-to-SQL 解析模型,其完备性、迁移性好,适配绝大多数主流的关系型数据库, 解析结果准确可靠,搜索解析可实现毫秒级响应,可用性好。

8FS+MySQL——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + MySQL

9FS+SQLserver——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + SQLServer

10FS+Oracle——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + Oracle

11FS+PGSQL——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + PGSQL

12FS+Impala——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + Impala

13FS+ClickHouse——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + ClickHouse

14FS+Presto——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + Presto

15FS+trino——Focus Search数据搜索分析引擎

FS + Trino

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简单易集成

只需要少量代码,即可快速完成集成工作。