我们有机会在旧金山的IT新闻巡演期间，与丹尼尔·拉斯金、CMO、首席产品官伊琳娜·法鲁克和Kinetica营销经理肯·瓦塔纳会面。Kinetica 支持采用电信、零售、金融服务以及公共部门的数据技术分析。
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大规模构建实时分析 API
Kinetica 成立于 2016 年，为陆军开发了一项创新计划，用于跟踪和分析国家安全威胁并提供实时分析。如今，GPU 加速平台将不同的数据和技术结合在一起进行大规模并行处理，为实时分析、建议和响应提供亚秒响应时间。
数据是创新的核心，人类基因组、自动驾驶和智能城市分析就是例证。如今，数据和分析正在从被动（过去）分析变为主动（当前和未来）分析。Kinetica 使开发人员能够构建智能实时应用程序，从而转变业务和垂直行业。
使用案例包括设计丰富的客户体验、降低燃油成本和碳足迹、更快地将新药推向市场、实时了解风险、优化 5G 网络覆盖范围以及通过增强功能使自动驾驶更智能具有活动数据层的传统数据平台。
Ovo 是印尼的数字支付和忠诚度平台。他们正在构建实时 360 度客户档案，以实现客户个性化，并使用实时分析在客户一生中提供促销和营销活动，目的是让客户的生活更简单、更轻松。
金融服务公司能够根据市场活动流，在一天的开始和结束时进行连续的风险价值计算。他们能够每分钟重新计算风险。
美国邮政服务正在优化全球邮件递送，聚合数据，并将数据作为提供新服务的基础。零售企业通过从商店和仓库流式传输数据来触发补货决策，实现实时补货。机器学习的生产支持是在一个统一的平台上进行的。
电信公司正在加速进行地理空间分析，以进行网络优化，以确定放置位置如何影响覆盖塔。他们能够从数年到几分钟来获取这些信息。 他们还通过假设方案分析信号和覆盖范围数据，以观察它如何影响覆盖区域。他们能够可视化城市的外观，提供更深入的网络和用户洞察，实时了解收入报告和用户分析，以及通过实时地理空间提高网络性能和客户服务可视 化。
葛兰素史克只是一家使用大量实时数据加速药物研发的制药公司。
汽车公司正在通过实时车载分析为自动驾驶汽车提供法规报告，在车内的 NVidia 上运行 Kinetica Edge。
轨道洞察，一家私营卫星公司正在做实时全球规模映射和查询
数千亿个数据点可以实时分析。该平台负责处理所有 CPU 和 GPU 的数字，并在以下管理硬件整合到少数 GPU 中，以执行更强大的分析。
内存数据平台能够扩展和处理数据工程的复杂性，以便进行日内补货。现有数据基础结构无法处理大小。平台的统一架构提供了一个简单的解决方案，包括统一的数据模型、开发人员 API 以及用于流式分析、历史分析、位置智能和 ML 支持的分析的工具。
GPU 加速数据库支持流数据源、高速并行分布式引入、实时流式处理和主动分析技术以及内存 OLAP 数据库。
一家石油和天然气公司能够从 2D 中的 900 万个数据点到 900 亿个三维数据点，以便对油田有更丰富的见解。
ML 支持的分析将算法和 ML 模型无缝集成到主动分析应用程序中。使用容器，可以导入逻辑和定型模型、选择部署模式和发布、启用自动数据编排以及审核数据和模型活动。
该平台的核心优势是主动分析的广度、简单性和敏捷性以及大规模性能。您可以更快地运行更多方案分析，以便做出更明智的决策。