• 高效查询储存 支持海量时空数据的高效管理与查询，包括时空数据的有效清理与精确校正、基于云存储的时空数据存储结构大规模多维时空索引的快速创建与维护、基于MapReduce、Dryad等分布式计算平台实现复杂的高维时空查询的高效处理等
• 深度知识挖掘发现 利用先进技术手段和方法支持并行化海量时空数据校正和处理，支持各种相关应用，从而挖掘海量时空数据所蕴藏的深层次信息，创造数据价值。
• 弱可用信息利用 解决海量信息中的错误不能彻底修复的弱可用信息的利用问题，实现数据高效管理利用。
• 大数据分布式处理 针对大数据计算的“可操作问题”，为大数据的分布式处理设计能效优化的计算模型与系统框架，在系统层面解决大数据计算架构的存算联动问题，从而为大数据计算提供有效的技术支撑。

解决方案

解决方案包括大数据处理系统和算法模型架构。

• 提供大数据处理系统，实现客户需求的海量时空数据利用需求，如利用效率提高存储结构优化，数据自动校准，弱可利用数据的近似利用等
• 支持多种算法模型架构，解决客户大数据处理过程中的技术难题，帮助客户更好地利用海量时空数据。

面向用户

需大数据处理的企事业单位，数据平台单位等