Es una empresa de alta tecnología con el concepto central de virtualización de red de datos de servicio SaaS para monitoreo y operación y mantenimiento de bases de datos, y los productos de la serie K de la empresa y sus servicios relacionados se centran en proporcionar monitoreo y operación y mantenimiento automatizados de pila completa para diversos tipos de sistemas de bases de datos.
Nuestra tecnología de servicio de red
Apareció en 2016
√ Seguridad de activos de datos: Se centra en el monitoreo de bases de datos y la automatización de operación y mantenimiento
√ Operación de activos de datos: Se centra en la integración y acceso unificado de activos de datos
Sistema de consulta de datos de lenguaje natural Echo
Lenguaje natural → presentación de resultados, preguntas difusas y respuestas predictivas multicanal
KLake Virtual Data Center
Consulta entre bases de datos, motor de cálculo MPP, análisis en tiempo real de informes y reportes de datos
KShare Data Services Sharing Platform
Plataforma de desarrollo de bajo código (generación SQL RESTful API), desensibilización dinámica
KAid Cloud Fortress Platform
Operación completamente basada en web, sin necesidad de instalar aplicaciones o dispositivos móviles
KTuner database performance real-time analysis and diagnosis platform
Localización rápida de problemas, optimización y resolución de problemas, y operación y mantenimiento inteligente con IA
KCareOne unified monitoring and alarm platform
Soporte multipolítica, envío dirigido de alarmas e integración
6+
Diferentes tipos de servicios web
9+
Años de experiencia laboral
500+
Clientes satisfechos de confianza
Shanghai Taodata Technology Co., Ltd. es una empresa de alta tecnología certificada a nivel nacional especializada en virtualización de datos, gestión de operaciones IT SaaS e integración de sistemas. Ofrecemos servicios de gobierno de datos impulsados por IA y operaciones inteligentes para ayudar a los clientes a reducir costos y mejorar la eficiencia.
La excelencia de nuestros servicios ha sido demostrada por los siguientes premios
Un método de predicción de clasificación de anomalías para sistema de base de datos basado en algoritmo SVM
(2024)
Un método de predicción de clasificación de anomalías para sistema de base de datos basado en algoritmo SVM
(2025)