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Datawatch Panopticon

Panopticon
為資本市場和其他苛刻環(huán)境提供流式數(shù)據(jù)可視化
•視覺異常檢測
•內(nèi)置的實時和時間序列數(shù)據(jù)
•在排名前15位的金融機構有12個用于該產(chǎn)品

Panopticon Designer
快速在桌面上創(chuàng)建可視化應用程序
Panopticon Server
通過豐富的HTML5客戶端在整個企業(yè)中部署

顧客

最終用戶
我們的技術被全球金融機構廣泛采用,包括買方,賣方和交易所。 代表性客戶包括:
•納斯達克,新加坡,匯豐銀行,花旗,富達,城堡,黑石,德意志銀行,瑞士信貸,瑞銀,BAML
OEM
我們在過去十年中與我們的OEM合作伙伴建立了良好的合作關系。 每個合作伙伴都采用我們的視覺分析功能,并將其嵌入到他們的業(yè)務解決方案中,涵蓋交易,風險和合規(guī)性。 代表性客戶包括:
•Imagine軟件,F(xiàn)actset(端口),SkyRoad,Tibco,Thomson Reuters,OneTick,Nasdaq SMARTS,Dell Statistica
技術合作伙伴
我們只有基礎數(shù)據(jù)基礎設施。 因此,我們與CEP,tick數(shù)據(jù)庫,實時數(shù)據(jù)庫,實時立方體和大數(shù)據(jù)領導者合作。 合作伙伴包括:
•kx,OneTick,Tibco,Datastax,Cloudera

舉例

Panopticon用于各種行業(yè)和場景。

•交易

•風險與財務

•合規(guī)性

•操作

•投資管理MI

•IOT

從技術上說

平面設計師

•MS Windows操作系統(tǒng)(XP,Vista,7,8,8.1,10,2008,2012)與.NET 4. 2GB可用磁盤空間和4GB可用內(nèi)存

.NET的Panopticon服務器

•Windows操作系統(tǒng)(Vista,7,8,8.1,10,2008,2012),使用.NET 4.5,MS IIS 7至7.5。 4GB可用磁盤空間和8GB可用內(nèi)存。在內(nèi)存緩存中限制為可用的服務器RAM

Java的Panopticon服務器

•Apache Tomcat 7或8. MS Windows操作系統(tǒng)(如上所述)或LINUX Redhat / SUSE。 4GB可用磁盤空間和8GB可用內(nèi)存。在內(nèi)存緩存中限制為可用的服務器RAM。

HTML的Panopticon分析師

•MS IE 9+,F(xiàn)irefox 10+,Chrome 15+,Safari 5+和500 MB可用內(nèi)存。通過MS Windows,iOS和Android認證

支持的數(shù)據(jù)源和功能的完整列表可在技術概況表中找到

訪問完整的文檔集

即時性

•通過主動訂閱操作數(shù)據(jù)源來實時監(jiān)控活動。 當新數(shù)據(jù)推送到分析儀表板時,業(yè)務的最新狀態(tài)將自動顯示和更新。 可以隨時暫停更新,并且與歷史數(shù)據(jù)的集成允許實時識別異常,并通過進入視圖來查看問題如何發(fā)展以及然后進入歷史視圖以識別歷史事件來進行調(diào)查。
無縫兼容

時間序列

•從數(shù)年的數(shù)據(jù)縮小到毫秒的精度

•Conflate,interpolate,聚合和可視化

•按時間或通過事務回放時間序列

•與記錄歷史/時間序列數(shù)據(jù)庫集成

視覺分析

•高密度顯示器,用于突出顯示整體位置背景下的異常

•是否數(shù)值相關,類別相關,同行比較和層次結(jié)構,趨勢分析和時間序列

層次
•視覺分析層次數(shù)據(jù),無論是儀器,書還是交易對手
•動態(tài)重新排序?qū)哟谓Y(jié)構并重新聚合
•支持非附加數(shù)據(jù)集,如風險價值(VaR)和一般限制
•與內(nèi)存中的多維數(shù)據(jù)集集成
UI大廈
•快速設計交互式交易和分析師顯示,無需編碼,并輕松部署一個按鈕

連接

•與標準源一起,我們連接到實時,日內(nèi)更新和歷史源

•在可能的情況下預訂(推送)數(shù)據(jù),或在定義的自動刷新期間輪詢(拉出)數(shù)據(jù),從1秒到1天。 來源包括:Tick數(shù)據(jù)庫,CEP引擎,消息總線,Web,多維數(shù)據(jù)集和大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)

•我們連接到大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),從Kafka的實時流訂閱,通過Spark的內(nèi)存分析,到Hive的批量加載。 大數(shù)據(jù)水庫通過適當?shù)倪B接來提供響應性操作分析。

•Hadoop Hive,Cloudera Impala,Apache Spark SQL,Apache Cassandra,Apache Kafka

統(tǒng)計分析
•基本計算和聚合在產(chǎn)品中原生支持。 通過R或Python提供更復雜的統(tǒng)計功能,既支持數(shù)據(jù)源,也支持數(shù)據(jù)管道中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換步驟。 典型的用途包括曲線插值和聚類。

 

 

 

 

快速導航

                               

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