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优炫软件-一体化智能运维管理系统
数据宝-货车车险风控评分模型
优炫软件-一体化智能运维管理系统和数据宝-货车车险风控评分模型哪个好用
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产品介绍
为用户提供涵盖主机、网络设备、存储设备、中间件、数据库、业务应用等系统的综合一体化运行维护解决方案
数据宝基于指标库,车辆静态因子,保险数据,构建车辆风险模型,为保险公司定价等业务提供帮助
所属公司
北京优炫软件股份有限公司
贵州数据宝网络科技有限公司
成立时间
2009年
2016年
融资情况
股权融资,35349万人民币
股权融资,未披露
人员规模
11-50人
11-50人
主要客户规模
中型企业(80%)
大型企业(64%)
主要服务行业
-
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支持
定制
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客户规模
小型企业
(50人及以下)
7%
5%
中型企业
(51-1000人)
80%
31%
大型企业
(1000人以上)
13%
64%
评分
综合评分
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暂无评分
易用性
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稳定性
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售后服务
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热门问答
优炫软件是外包公司吗
3个回答
是 优炫软件坚持关键核心技术自主创新,已获得发明专利37项,拥有北京、武汉、成都、西安四地研发中心和全国30余家分支机构,客户遍及政府、金融、军工、能源、医疗、教育等领域。优炫软件以“让中国人用上自己的数据库”为已任,为更多用户提供优质可靠,专业安全的产品、解决方案及服务。2013年,优炫软件新三板挂牌上市(股票代码:430208),业绩保持高速增长。主营业务为数据库及生态应用产品和安全产品的研发、生产销售及服务,同时也为有需求的客户提供信息安全整体解决方案。涵盖数据库及生态应用、安全两大产品线,业务体系由数据库及生态应用产品和服务、安全产品、安全服务及安全集成等四大板块组成。
优炫软件算大公司吗
3个回答
是大公司 北京优炫软件股份有限公司成立于2009年,是新三板上市公司,股票简称"优炫软件",股票代码:430208。公司产品:优炫数据库UXDB,具备支持多种数据类型、在线弹性扩容、高可用性、高性能、高安全性、数据即服务等核心能力;可应用于高频联机系统、地理信息、数据仓库、商业智能等多业务场景;产品已完成与多数芯片、操作系统、应用软件厂家适配,支持众多应用软件的稳健运行;满足我国政府、军工、金融、能源、制造、医疗等各行业产业升级需求。 优炫操作系统安全增强系统。
优炫软件怎么样?
3个回答
挺好的 优炫软件是国内专业从事数据库软件研发及服务的软件供应商,国家高新技术企业,北京市“专精特新”企业。于2009年2月成立。法定代表人梁继良,公司经营范围包括技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务等。优炫软件坚持关键核心技术自主创新,已获得发明专利37项,拥有北京、武汉、成都、西安四地研发中心和全国30余家分支机构,客户遍及政府、金融、军工、能源、医疗、教育等领域。优炫软件以“让中国人用上自己的数据库”为已任,为更多用户提供优质可靠,专业安全的产品、解决方案及服务。2013年,优炫软件新三板挂牌上市(股票代码:430208),业绩保持高速增长北京优炫软件股份有限公司(简称优炫软件)2009年注册成立,注册资金38311.04万人民币,是一家基于IT技术和软件研发、产品、服务及全方位解决方案的数据库、数据安全产品运营服务商。
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数据宝是做什么的
3个回答
数据宝(Databao)是一个提供数据资源的服务平台,它致力于为用户提供数据整合、数据开放和数据分析等服务。作为一个数据资源聚合和加工的平台,数据宝具有以下几个方面的特点: 多元化的数据资源:数据宝整合了各种公开数据、商业数据以及个人数据资源,包括政府公开数据、企业数据、行业数据、社交媒体数据、传感器数据等多种类型的数据资源。用户可以通过数据宝的搜索、筛选和分类功能,快速找到所需的数据资源。
数据宝如何下载数据?
3个回答
定制化数据服务:如果用户需要定制化的数据服务,例如需要特定领域或特定时间范围内的数据,可以通过数据宝提供的定制化服务获取数据。用户可以向数据宝提出需求,数据宝的专业团队会根据用户的要求,定制相应的数据服务,包括数据采集、数据加工和数据分析等服务。定制化服务可以帮助用户获取更精准、更有价值的数据资源。代理下载数据:如果用户无法通过自己的网络环境下载数据,可以委托数据宝代理下载数据。用户需要提供数据下载链接和相应的授权信息,数据宝将为用户代理下载数据,并提供下载后的数据文件。代理下载服务可以帮助用户克服网络环境限制,快速获取所需的数据资源。
数据宝公司怎么样
3个回答
还不错 数据宝拥有完善的数据安全保障机制,保护用户的数据隐私和安全。数据宝采用安全的数据加密、数据备份和数据存储技术,确保数据不会被非法获取和篡改。 总之,数据宝是一个为用户提供数据资源、数据加工和数据分析服务的平台,它通过多元化的数据资源、丰富的数据加工服务、个性化的数据服务和严格的数据安全保障机制,帮助用户快速找到、获取、处理和分析数据,提高工作效率和数据质量。
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