衡石科技HENGSHI SENSE 6.0:技术架构全面革新,开启智能分析新纪元

三大技术突破破解企业BI“不可能三角”,业务与技术语言实现完美对齐。

在数字化转型的深水区,企业数据分析面临的核心矛盾日益凸显:业务部门渴望敏捷的数据洞察支撑决策,而IT部门却受困于复杂的数据架构和冗长的需求响应周期。传统BI工具在功能深度与部署效率之间形成的“不可能三角”,成为阻碍企业数据潜能释放的关键瓶颈。

2025年7月,衡石科技正式发布的HENGSHI SENSE 6.0,以其突破性的技术架构和创新功能,重新定义了企业级BI的能力边界。本文将深入解析这一版本的核心技术亮点及其背后的设计哲学。

一、语义层建模:破解业务与技术语言对齐难题

传统BI工具依赖的Text2SQL技术路线面临两大瓶颈:自然语言到SQL转换准确率受限于数据库表结构刚性,复杂业务查询准确率不足30%;跨业务场景语义理解需预置大量规则模板。

HENGSHI SENSE 6.0的突破性创新在于Text2Metrics架构

  • 动态语义解析引擎:将自然语言直接映射至预定义的指标语义层(HQL),使复杂查询准确率提升至80%以上。当用户询问“华东区Q1销售额Top 10品类”时,系统自动关联时间维度、地域维度和指标,生成结构化查询。

  • 三层架构技术实现

    1. 指标语义层:通过HQL定义原子与衍生指标计算规则,屏蔽多系统数据差异

    2. 计算逻辑层:采用JSON格式描述计算过程,支持函数嵌套与窗口计算

    3. 执行引擎层:混合查询引擎实现流式处理与分布式计算,简单查询响应<100ms18

元数据驱动的映射机制是业务与技术语言对齐的核心。系统通过反射编程动态处理映射关系,任何修改只需调整元数据文件,无需重新编译部署。这种设计使业务人员无需理解底层数据模型,即可完成跨系统、跨维度的复杂分析。

二、ChatBI Agent:重塑智能交互体验

在HENGSHI SENSE 6.0中,ChatBI Agent作为一级入口被引入,用户点击菜单即可直达独立的智能问数界面,严格基于角色权限进行数据管控。

革命性的交互升级:

  • 基于业务指标的主题问答:将技术导向的数据集封装为业务导向的主题域,业务用户可直观圈定问数边界。销售部门不再需要理解“订单表”等技术概念,直接选择“销售额”等业务指标进行分析。

  • 全场景覆盖的访问入口

    • 仪表盘级入口:开发者发布应用时勾选选项,即可提供仪表盘内所有数据集范围的ChatBI能力

    • 图表级入口:优化“去分析”操作路径,采用悬浮提示和快捷操作设计,实现一键深度钻取

性能的飞跃式提升:

通过对执行流程的深度优化,从NLP prompt策略到执行步骤顺序重构,AI问答速度提升40%。在多个模型benchmark实测中,数据回答响应时间稳定在10秒内,问答整体token成本下降50%。

三、实时指标引擎:毫秒级响应万亿级数据

面对TB级数据量的分析需求,传统BI工具的“转圈等待”成为决策者的噩梦。HENGSHI SENSE 6.0的高性能引擎实现三大技术突破:

  • 列式存储+向量化计算:将同类数据物理紧凑排列,配合向量化计算技术实现批量数据并行处理。压缩率提升5倍,CPU利用率从30%飙升至90%。某金融风控平台实时分析10亿条交易记录,查询耗时从47秒缩短至0.3秒。

  • 智能缓存+预计算:基于机器学习预测高频查询模式,自动将结果存入内存。某电商在“双11”期间将92%的实时看板查询导向缓存,系统负载下降70%。

  • 分布式弹性扩展:采用云原生架构实现资源动态调度,存储计算分离支持按需横向扩展。某制造集团单集群支撑3000+用户并发查询,数据调取时间从5分钟缩短至0.8秒。

增量计算拓扑优化技术是实时引擎的核心创新。系统动态识别指标依赖图,仅刷新受影响分区,结合向量化列式执行引擎,利用SIMD指令集优化聚合计算。在10亿行数据测试中,传统行式处理耗时38.7秒,而衡石引擎仅需2.1秒。

四、轻量化革命:企业级BI的“减重不减配”

传统企业级BI工具陷入“功能强大则部署笨重,轻量灵活则能力受限”的悖论。HENGSHI SENSE 6.0通过三大技术创新实现轻量化革命

  • 云原生弹性解耦:基于Kubernetes的容器化部署,将BI平台拆解为20+个微服务模块,企业可按需启用功能。某SaaS厂商通过此模式将部署时间从12周压缩至3天。

  • AI驱动的智能加速层:通过动态知识蒸馏技术将大模型推理计算量减少50%,在同等硬件下支持并发用户数提升3倍。

  • 低代码效率革命:可视化ETL工具和自然语言建模功能显著提升开发效率。某制造企业通过拖拽式操作,1周内完成传统需3人月开发量的供应链分析模型。

交付模式创新同样引人注目。标准化部署包支持公有云、私有云、混合云的一键部署;内置AI运维功能使系统维护人力需求下降;订阅制商业模式将资本支出转化为运营支出。

五、未来展望:BI与AI的深度融合之路

随着HENGSHI SENSE 6.0中Agentic BI能力的融入,语义层建模将向两个方向进化:

  • 动态本体学习:通过强化学习持续校准指标计算逻辑,自动识别“销售额”等指标中的异常波动,并建议补充维度拆解。

  • 语义层自动构建:利用大模型从自然语言描述中自动提取指标定义、维度关系等元数据,减少人工配置。当用户描述“客户满意度=好评数/总评价数”时,系统自动生成HQL定义并关联数据源。

边缘计算融合、Serverless架构和AI原生界面将成为企业级BI的进化方向,使分析系统真正成为企业的“数字员工”。


衡石科技HENGSHI SENSE 6.0的技术革新不仅解决了业务与技术的语言鸿沟,更通过轻量化架构、实时计算引擎和智能交互体验的三重突破,让企业级BI从“重型武器”转变为“智能装备”。在数据驱动决策的时代,这一变革让TB级数据分析实现秒级响应成为新常态,使数据真正成为流淌在业务血脉中的智慧因子,而非被技术语言封印的资产。

随着语义层与AI的深度融合,企业数字化转型正迈入一个全新的智能分析纪元——在这里,数据洞察不再是技术专家的特权,而是每个业务决策者的基本能力。

<think>我们正在讨论如何集成SENSE。根据引用[3],HENGSHISENSE4.0是一个数据分析平台,它提供了数据转换节点和可视化的数据处理能力。但是,用户的问题比较简短,我们需要进一步澄清。用户说“我想集成SENSE”,但没有具体说明集成到何种系统或环境中。通常,集成一个数据分析平台可能涉及以下几个方面:1.数据源集成:如何将SENSE连接到现有的数据源(如数据库、数据仓库、文件存储等)。2.应用程序集成:如何将SENSE的分析结果嵌入到其他应用程序中(如通过API、iframe或导出数据)。3.身份认证集成:如何将SENSE与现有的单点登录(SSO)或用户管理系统集成。4.工作流集成:如何将SENSE的数据处理流程与现有工作流(如ETL流程、调度任务等)结合。由于引用[3]中提到了SENSE4.0的敏捷分析管道,特别是数据转换节点(ELT中的T),我们可以推测集成可能涉及数据流程的整合。但是,由于用户没有提供更多细节,我将给出一般性的集成步骤和建议:###1.**确定集成目标**-明确需要集成的具体功能:是使用SENSE进行数据转换,还是嵌入其分析结果?-确定集成环境:是在企业内部系统,还是云环境?###2.**查阅官方文档**-访问HENGSHISENSE的官方文档,了解其API、SDK或插件机制。-引用[3]提到SENSE4.0增强了数据转换节点和可视化数据处理,因此文档中应该会有相应的集成指南。###3.**数据源连接**-SENSE可能需要连接数据源。通常,这类平台支持多种数据源,如:-关系型数据库(MySQL,PostgreSQL,SQLServer等)-大数据存储(Hive,HDFS,Spark等)-云存储(AWSS3,AzureBlob等)-配置数据源连接:在SENSE的管理界面中添加数据源连接信息。###4.**API集成**-如果需要在其他系统中调用SENSE的功能或获取数据,查看SENSE是否提供RESTAPI。-例如,通过API获取分析结果,或将数据推送到SENSE进行处理。###5.**单点登录(SSO)集成**-如果企业已有身份认证系统(如LDAP,ActiveDirectory,OAuth2等),可以配置SENSE使用这些系统进行用户认证。###6.**工作流集成**-如果希望将SENSE的数据处理流程嵌入到现有工作流中,可以:-使用SENSE的调度功能触发任务。-通过外部调度工具(如Airflow)调用SENSE的API来启动任务。###7.**自定义扩展**-如果需要更深的集成,例如自定义数据处理节点,查看SENSE是否支持插件开发。###示例:通过API调用SENSE假设SENSE提供了RESTAPI,我们可以通过编程方式与其交互。以下是一个伪代码示例:```pythonimportrequests#认证获取令牌auth_endpoint="https://sense.example.com/api/auth"credentials={"username":"your_username","password":"your_password"}auth_response=requests.post(auth_endpoint,json=credentials)token=auth_response.json().get("token")#调用数据处理流程process_endpoint="https://sense.example.com/api/process"headers={"Authorization":f"Bearer{token}"}data={"process_id":"your_process_id","parameters":{...}}response=requests.post(process_endpoint,json=data,headers=headers)#处理响应ifresponse.status_code==200:print("流程启动成功")else:print("流程启动失败")```###注意事项-安全性:在集成时注意保护凭证和敏感数据。-错误处理:考虑网络波动和系统错误,实现重试和日志记录。-性能:如果处理大量数据,注意API调用的性能和异步处理。由于具体集成细节依赖于SENSE平台的具体实现,强烈建议参考其官方文档或联系技术支持。如果用户能提供更多关于集成场景的信息(如集成到哪个系统,具体要做什么),我们可以给出更具体的建议。§§相关问题§§1.SENSE支持哪些数据源?2.如何配置SENSE的单点登录(SSO)?3.SENSE提供哪些API接口?4.如何将SENSE的数据处理流程与Airflow集成?5.SENSE是否支持自定义插件开发?</think>### 如何集成 HENGSHI SENSE 4.0 根据您提到的 SENSE 平台(引用[3]),以下是集成 HENGSHI SENSE 4.0 的关键步骤和技术要点: #### 1. **环境准备** - **系统要求**:确认服务器/云环境满足 SENSE 4.0 的运行要求(CPU、内存、存储) - **依赖组件**:安装支持的数据库(如 PostgreSQL/MySQL)和运行时环境(Java/Python) - **权限配置**:准备具有足够权限的服务账户用于系统间通信 #### 2. **数据接入集成** ```python # 示例:通过API推送数据到SENSE import requests sense_api = "https://<your-sense-domain>/api/v1/datastream" payload = { "dataset": "sales_2023", "records": [ {"product": "A", "revenue": 2500, "region": "East"}, {"product": "B", "revenue": 1800, "region": "West"} ] } headers = {"Authorization": "Bearer <api-token>", "Content-Type": "application/json"} response = requests.post(sense_api, json=payload, headers=headers) print(f"集成状态: {response.status_code}, 响应: {response.json()}") ``` - 支持的数据源类型: - 数据库直连(JDBC/ODBC) - 文件导入(CSV/Excel/Parquet) - 实时流(Kafka/MQTT) - API 接口(REST/GraphQL) #### 3. **分析管道集成**(核心特性 [^3]) - **可视化配置**: ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B{转换节点} B --> C[数据清洗] C --> D[特征工程] D --> E[AI模型] E --> F[可视化报表] ``` - 关键操作: - 通过拖拽界面创建 ELT 管道 - 配置转换规则(如:`$$ \text{新字段} = \frac{\text{收入}}{\text{数量}} \times 100 $$`) - 设置调度策略(定时/事件触发) #### 4. **结果输出集成** - **嵌入分析看板**: ```html <!-- 在Web应用中嵌入SENSE仪表盘 --> <iframe src="https://<sense-domain>/dashboards/sales_performance" width="100%" height="800px" frameborder="0"> </iframe> ``` - **API 提取结果**: ```bash GET /api/v1/analysis/sales_trend?start=2023-01-01&end=2023-12-31 ``` - 支持导出格式:JSON、CSV、Excel、PDF #### 5. **身份集成** - **单点登录(SSO)配置**: - 支持协议:SAML 2.0/OIDC - 在 `security_config.yaml` 中添加身份提供商元数据: ```yaml identity_providers: - name: "Corporate_AD" type: "saml" metadata_url: "https://idp.example.com/metadata.xml" attribute_mapping: email: "urn:oid:0.9.2342.19200300.100.1.3" group: "urn:oid:1.3.6.1.4.1.5923.1.5.1.1" ``` #### 6. **扩展开发** - **自定义插件**(Python SDK): ```python from sense_sdk import TransformPlugin class DiscountCalculator(TransformPlugin): def process(self, dataframe): import pandas as pd # 计算折扣率 $$ \text{折扣率} = (1 - \frac{\text{售价}}{\text{标价}}) \times 100 $$ dataframe["discount_rate"] = (1 - dataframe['sale_price']/dataframe['list_price']) * 100 return dataframe ``` ### 最佳实践 1. **增量集成**:从只读数据源开始,逐步扩展到写操作 2. **监控配置**:启用 API 调用日志和管道执行审计 3. **性能优化**: - 对大表启用列式存储 - 对高频查询使用物化视图 $$ \text{物化视图} = f(\text{基表}, \text{刷新策略}) $$ 4. **安全加固**: - 数据传输使用 TLS 1.3 - 敏感字段启用动态脱敏 > **故障排查提示**:若遇到数据同步问题,检查`/var/log/sense/connector.log`中的时间戳异常 $$ t_{error} = t_{system} - t_{source} $$
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值