光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘
光环大数据毕业学员感悟_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据毕业学员感悟_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据你为多少在追梦路上徘徊的人又多了一条他们自己道路的选择，你为多少在成功路上跑偏的人迷途知返，你为多少人照亮了他们的人生道路，你为多少在道路上止步不前的人推向了成功，你的魅力超乎你的想象。
回首过去的五个月说长不长说短也不短，我们在光环大数据带领下遨游大数据的海洋，刚开始的我们只是因为大数据这个新鲜的名词所吸引我们是通过学长的介绍来到光环大数据，起初我们没有报太大的希望因为在学校也有开设大数据课程，那时的我们天真的以为学习到了大数据的精髓，所以来光环大数据试听了一周的课程，试听之后才恍然大悟，大数据不仅仅是我们在学校里学的那么片面，我深受启发并下定决心在光环大数据进行大数据的专业培训。
刚入学的时候有专业技能的测评，我的分数不是很理想，当我正在苦恼时，教师告诉我会给基础差的同学安排高强度的基础培训，当时我就开心了，不用担心基础比其他人差，经过为期一个月的基础强化，再次基础测验的时候我进不了不少，当时整个人就开心了，接着就是进入下一阶段的学习，就这样阶段式的又学了四个月，在这四个月中学习任务我不敢有丝毫懈怠因为我不想被其他人落下，在光环大数据强大的师资团队带领下，我们后期又完成了几个线上的项目实践，这个项目实践给了我很大的推动作用，我从刚开始项目时的蹑手蹑脚到后来的如鱼得水，在整个项目中我体会到了企业大数据方面的技术，这样让我们将来在企业中能够更快的融入到企业的项目中。
五个月的培训结束了带给我的不仅仅是技术上的提高还有就是感动，多少个日日夜夜讲师和助教全程陪护我们，对于项目方面讲师更是毫无保留的倾囊相授，还记得在每天的晚自习因为一天任务没有完成，我们的助教会一直陪着我们为我们解决一些遗留问题，这样的生活一连就是五个月我想对我的教师和助教们说一声您们辛苦了。
在五个月的磨砺结束后我进入了自己理想的企业在企业中我也拿到了诱人的工资，现在我又自己接手了一个项目，这个项目不仅是我人生第一个接手的大项目更是我历练自己的一个机会，这一切都要感谢光环大数据，是光环大数据造就了现在的我，真心的感谢光环大数据给我们带来的这一切，谢谢。
大数据开发培训怎么样？光环大数据课程内容有什么？
大数据开发培训怎么样？光环大数据课程内容有什么？大数据开发大数据开发培训怎么样？好学吗？我没有基础能学习大数据开发吗？以上这些问题都是大数据新手经常问到的。
当初我作为一个小白，刚开始学习大数据时，也曾有一堆的问题。
其实问出这些问题的，都是想要进入大数据行业发展的，真正关心的问题只有两个，一个是大数据培训完的找工作还有就是自己适不适合学习大数据。
首先大数据前景这块不用多说了，毕竟都是了解到前景不错才想进入大数据行业发展的。
那么我们就聊聊找工作，还有就是适不适合学习的问题。
首先先看一张图，是小编从拉勾网上查询的大数据开发的招聘情况。
从上面的信息来看，目前企业对于大数据开发人才的门槛较低，有不少对工作经验不作要求，其中不乏滴滴、百度、携程这样的大型互联网企业，同时薪资待遇并没有降低了经验要求而降低。
而这样的情况，对于去大数据开发培训的人是有利的，主要还是因为大数据开发人才紧缺的原因。
接下来我们再来聊聊大数据学不学的会的问题，这边我们结合课程内容来分析阶段一：JavaSE开发阶段二：JavaEE开发阶段三：并发编程实战开发阶段四：Linux精讲阶段五：Hadoop生态体系阶段六：Python实战开发阶段七：Storm实时开发阶段八：Spark生态体系阶段九：ElasticSearch阶段十：Docker容器引擎阶段十一：机器学习阶段十二：超大集群调优阶段十三：大数据项目实战以上课程内容是引用的光环大数据，分为了12个阶段，从最简单的j ava基础开始学习，然后逐渐学习hadoop、strom、spark等方面的知识，最后还有集群优化以及多个项目实战，这样的课程以个人的来看，算是比较合理的，从难度低的开始学习，逐渐的加深难度，比较适合很多人的学习习惯。
上面仅仅列出了课程的大概，想要了解更多的课程内容，可以去光环大数据官网进行了解。
大数据关键技术_西安光环大数据培训机构
大数据关键技术_西安光环大数据培训机构1、A* 搜刮算法——图形搜刮算法，从给定出发点到给定起点盘算出门路。
此中应用了一种启发式的预算，为每一个节点预算经由进程该节点的最好门路，并以之为各个所在排定顺序。
算法以获得的顺序拜访这些节点。
是以，A*搜刮算法是最好优先搜刮的典范。
2、集束搜刮(别名定向搜刮，Beam Search)——最好优先搜刮算法的优化。
应用启发式函数评价它反省的每一个节点的才能。
不外，集束搜刮只能在每一个深度中发明最前面的m个最相符前提的节点，m是牢固数字——集束的宽度。
3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每一个步调去掉一半不相符请求的数据。
4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化成绩中探求特定最优化办理方案的算法，分外是针对团圆、组合的最优化。
5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性体系中高斯消元法的泛化。
6、数据紧缩——采用特定编码方案，应用更少的字节数(或是其余信息承载单位)对信息编码的进程，又叫起源编码。
7、Diffie-Hellman密钥互换算法——一种加密协定，容许两边在事前不了解对方的环境下，在不安全的通信信道中，配合树立同享密钥。
该密钥今后可与一个对称暗码一路，加密后续通信。
8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，盘算此中的繁多路点最短算法。
9、团圆微分算法(Discrete differentiation)。
10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展现相互笼罩的子成绩和最优子架构算法11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——盘算两个整数的最大公约数。
最古老的算法之一，出如今公元前300前欧几里得的《几何原本》。
12、希冀-最大算法(Expectation-maximization algorithm，别名EM-Training)——在统计盘算中，希冀-最大算法在几率模子中探求可以或许性最大的参数预算值，此中模子依赖于未发明的潜伏变量。
光环大数据培训 大数据入门的四个必备常识
光环大数据培训大数据入门的四个必备常识一、大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据（TRANSACTIONDATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据（HUMAN-GENERATEDDATA）非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。
大数据学习需要掌握哪些核心技术_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据学习需要掌握哪些核心技术_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据学习需要掌握哪些核心技术？光环大数据认为，大数据应用范围非常的广泛，很多人觉得大数据的发展前景不错，纷纷进行大数据学习，已提上自己的技术水平，不被时代淘汰。
大数据学习需要掌握哪些核心技术？Hadoop是什么?Hadoop在2006年开始成为雅虎项目，随后晋升为顶级Apache开源项目。
它是一种通用的分布式系统基础架构，具有多个组件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它将文件以Hadoop 本机格式存储并在集群中并行化; YARN，协调应用程序运行时的调度程序; MapReduce，这是实际并行处理数据的算法。
Hadoop使用Java编程语言构建，其上的应用程序也可以使用其他语言编写。
用一个Thrift客户端，用户可以编写MapReduce或者Python代码。
Spark是什么?Spark是一个较新的项目，在2012年诞生在加州大学伯克利分校的AMPLab。
它也是一个顶级Apache项目，专注于在集群中并行处理数据，一大区别在于它在内存中运行。
类似于Hadoop读取和写入文件到HDFS的概念，Spark使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM 中的数据。
Spark以独立模式运行，Hadoop集群可用作数据源，也可与Mesos一起运行。
在后一种情况下，Mesos主站将取代Spark主站或YARN以进行调度。
Databricks是由Spark创始人Matei Zaharia创立的公司，现在负责Spark开发并为客户提供Spark分销。
大数据专业是一个很值得发展的专业，发展的前景很好。
对于刚毕业的大学生来说，有机会可以选择学习大数据技术，也可以通过参加大数据培训来进入大数据行业发展，通过培训，可以获得更多的项目经验。
如果还有其他大数据专业的问题想要了解，欢迎咨询光环大数据官网的客服。
大数据时代已经来临，大数据培训机构，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
光环大数据培训怎么样_大数据培训课程大纲
光环大数据培训怎么样_大数据培训课程大纲对于很多市面上培训机构来说，大数据课程大纲都是java课程加大数据课程，但是我们光环大数据不一样，偏偏有自己的大数据培训课程大纲。
大数据培训课程大纲一、javaSE基础培训课程大数据学员一般都分为零基础学员和基础学员，对于零基础学员来说，我们光环大数据安排了javaSE课程，java作为大数据课程学习的基础，是必须要具备的大数据编程基础，对于基础学员的安排，光环大数据要求学习最基本的编程。
Java作为广泛使用的编程语言，在很多领域都有涉足，对于大数据学员来说只需要一个半月的课程学习就可以胜任。
二、hadoop基础培训学习Hadoop和java是相辅相成的。
hadoop是一个分布式系统基础架构，是开源的大数据分析软件或者说是编程模式，hadoop通过发挥自身分布式优势处理大数据，其在处理大数据仓库方面是非常强大的。
Hadoop需要在hive、hbase等工具的配合下进行大数据计算，实现大数据的价值。
光环大数据对于hadoop课程的安排是在学习java的基础之上，在具备一定的编程能力之后进行学习，这样对于学员学习hadoop基础课程来说就不是很难了，在自身有了一定能力之下学习，也不会增大学习难度。
三、大数据分析课程市面上很多培训机构在大数据分析方面都很薄弱，或者说是半路出家，但是光环大数据拥有十六年的教学经验和十二年的数据开发经验，在业内大数据培训中属于比较专业的机构，一百三十人的师资团队在业内也是属于上乘，大数据分析课程主要侧重分析，光环大数据对于大数据学员的分析课程，准备了很多开源项目，除了自身所具备的项目外还会引进国外项目，为了保证学员在大数据分析时能接触真实的企业案例，扩宽学员的视野，培养学员大数据分析更实战化，确保学员理论知识和动手能力的相结合。
作为光环大数据独有的大数据培训课程大纲，我们的课程帮助学员在学习大数据时循序渐进，切合真实企业案例进行培养，对于学员的塑造更完整，想要了解大数据培训还是光环大数据比较靠谱，专业老师进行培养，力求学员有更好的发展。
浅析大数据培训之大数据挖掘技术_光环大数据培训
浅析大数据培训之大数据挖掘技术_光环大数据培训光环大数据的大数据培训，连续数年帮助无数学员高薪就业，为企业输送高技能人才，深受学员和企业的认可。
大数据培训，就选光环大数据！随着数据库应用的普及，人们正逐步陷入“数据丰富，知识贫乏”的尴尬境地。
近年来互联的快速发展与普及，使得人类第一次真正体会到了数据海洋的无边无际。
面对如此海量的数据资源，人们迫切需要一种新技术和自动工具，以便能够利用智能技术将这巨大的数据资源转换为有用的知以与信息资源，从而可以帮助我们科学地进行各种决策。
于是一个新的领域大数据挖掘技术应运而生。
计算机硬件技术的稳定进步，为人类提供了大量的数据收集没备和存储介质。
数据库技术的成熟和普及已使人类积累的数据量正在以指数方式增长。
Internet技术的出现和发展已将整个世界连接成一个地球村，人们可以穿越时空般地在网上交换信息和协同工作。
在这个信息爆炸的时代，面对这浩瀚无垠的信息海洋，人们迫切需要一个去粗取精、去伪存真的能将浩如烟海的数据转换成知识技术，数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。
数据挖掘技术作为一门新兴的学科，就是对观测到的数据集或庞大数据集进行分析，目的就是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
从技术上的角度号虑，数据挖掘的含义就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用题数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
用数据挖掘工具进行分析，可以发现重要的数据模式，在商业决策、知识库、科学和医学研究等领域取得一系列的重要成果。
大数据挖掘技术在各个领域广泛的运用，使得大数据技术人才极度去缺乏。
在大环境的趋势下大数据培训机构应势而生，为社会输送着一批批大数据技术型人才。
大数据的发展前景自然不言而喻，希望广大青年抓住机遇，一展昔日理想!为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
光环大数据培训告诉你数据人的必备技能
光环大数据培训告诉你数据人的必备技能根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。
1、大数据平台目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。
目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据，用传统的数据是完全够用的，可是对于用户行为和点击行为这些数据或者很多非结构化的数据，文本、图像和文本类的，由于数据量太大，很多公司都不知道怎么进行存储。
这里面要解决的是实时、近实时和离线的大数据框架如何搭建，各数据流之间如何耦合和解耦，如何进行容灾、平台稳定、可用是需要重点考虑的。
我的感觉是：最近两三年中，这块人才还是很稀缺的，因为大数据概念炒作的这么厉害，很多企业都被忽悠说，我们也来开始进入大数据行业吧。
进入的前提之一就是需要把数据存储下来，特别是很多用户行为方面的数据，对于业务的提升比较明显的，如果你能很好的刻画用户，那么对你的产品设计、市场营销、开发市场都是有帮助的。
现阶段，很多公司都要做第一步：存储更多的数据。
这也是这块人员流动性比较高的原因，都被高薪挖走了。
和传统的SQL不同的是，针对大数据量的非结构式数据，我们所想的就是：用最廉价的成本存储数据同时能够达到容灾、扩展性高、高性能、跨域，从目前来看，分布式已经被证明是个很好的一个方式。
另外，云端会是个很好的方向，不是每个公司都养得起这么多这么贵的大数据平台开发人员和运维人员OPS，从事这个行业的我们要有很好的危机意识，及时贡献出自己的价值，积极主动的学习新技术、否则就可能被淘汰了。
此外，花点钱把数据托管给云服务提供商是对于创业公司或者一些传统的企业来说是个很好的思路，这样能够最快速的确定数据对你的价值是什么，而不用采购这么多的服务器、雇佣这么多的运维人员和网站开发人员。
说了以上这些，主要是想给未来会从事这块的人或者想存储数据的公司一点方向。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。
Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。
它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。
关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。
如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。
为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。
比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。
而Palantir的大数据技术和产品就是专门针对大型企业和政府机构需求而生(与互联网公司的大数据技术有较大不同)，其官方主页上的自我定位也很准确：“Palantir’s mission is to solve themost important proble msfor the world’smost important institutions.”。
企业级大数据玩家当然政府和金融是最具数权的两个领域，所以Palantir研发的平台级大数据产品只有两个版本：Palantir Gotham(服务政府事务，警务、军队、各级军事安全客户)和Palantir Metropolis(服务金融、法律及其它客户)。
如果说谷歌、亚马逊、Facebook等互联网巨头整合的是B2C大数据，那么Palantir整合的就是B2B大数据，多数企业和政府机构对大数据的应用还处于起步和探索阶段，互联网下或关键领域内网、专网中结合私有云技术的B2B大数据分析是大数据时代发展的必然，而且应用潜力和价值更为巨大，谷歌旗下DeepMind公司开始跟大其业务触角正在向传统行业延伸。
2.Palantir产品技术体系：军事、金融和警务大数据案例分析网上有个段子，虽然真假不能确认，但却能从中看出Palantir的发迹史：“美国911之后，CIA等部门忙于调查各种线索。
Stanford的几个教授以公开的海量信息为输入，利用大数据处理技术建立关于人物关系的网络，最后锁定了一批疑似人，并迅速将结果发布出去，使得CIA等部门大为震惊，因为教授们的结果与CIA花人力物力大量侦查和审讯的结果很近似，让CIA们误以为教授们有牵连，迅速飞到Stanford找教授们问话。
从此，“人脑+电脑“来分析复杂问题并辅助反恐成为可能”，Palantir正是在这一大背景下诞生和发迹的。
目前Palantir有两大核心产品，Palantir Gotham和Palantir Metropolis，前者主要服务于国防安全和政府管理领域，后者主要服务于金融领域。
两大产品体系下辖十多种解决方案，如反欺诈(Anti Fraud)、网络安全(Cyber Security)、国防安全(Defense)、内部威胁(Insider Threat)、危机应对(Crisis Response)、保险分析(Insurance Analytics)、案例管理(Case Management)、疾病控制(Disease Response)、智能化决策(Intelligence)等。
两个产品线的核心技术是服务客户整理、分析、利用不同来源的结构化和非结构化数据，创造一种人脑决策和计算机智能共生的大数据分析环境及工具系统，人脑和大数据分析互补，提升客户的决策洞察力。
Palantir在大数据江湖上最传奇的战绩，一是帮多家银行追回纳斯达克前主席麦道夫庞氏骗局的数十亿美金，二是帮助奥巴马政府追捕到本拉登。
下面我们以军事、金融、警务三个方面的案例来对其产品的服务内容和技术体系进行初步探索和分析：(1)以军事国防解决方案为例。
其核心目标是将多个军事情报领域的海量数据进行融合和关联分析，转化为可操作的决策指挥能力，多情报领域数据的集成和融合是要解决的关键问题，包括非结构化和结构化数据流，如链接图，电子表格，电话，文档，网络数据，传感器数据，甚至动态视频、图像等。
Palantir提供了一个基于本体映射的全量多模态数据融合和协同挖掘分析大数据支撑框架，可以对在地理、空间上分散的人、装备、环境、事件等进行大规模实时关联和因果分析，以指导复杂战场环境下的军事行动。
这些大数据技术已被美国军方广泛运用于战场态势分析和预测，如定位伊拉克战场可能存在的炸弹或地雷位置，帮助美军在巴格达规划一条被袭概率最小的路径，或者分析亚丁湾海盗活动的热点区域。
这些分析整合了美军等多方原本孤立的数据源(如军事情报部门和陆海空、海军陆战队等组织机构的数据)，通过Palantir基于本体的大数据融合技术，无缝整合多源异构数据和进行分析模型协同，包括各类数据模型、安全模型和本体对象的管理，其全量数据分析和知识管理能跟踪每一个数据和模型的读，写和编辑、保存，以积累战场空间的决策知识。
基于通用的大数据融合和可视化分析平台，使指挥人员和调度人员能在单一系统内解决所有问题，包括敌人的活动情报分析(情报报告，事件行为等)，关联分析(背景、关联、跟踪、反应等)和预判决策等功能。
下面几个图(图2-4)是Palantir 为美国军队提供的软件功能界面，国核心情报军事机构，帮助其实现作战打击链的全局决策支持，从分析情报、打击目标，再将军事行动中获得的新情报与现有大数据进行融合更新，极大提高了情报分析和指挥决策能力。
图2. 国防部和海军的一个联席分析功能界面，对其舰船、飞机、情报文本和相关战场环境资源做了融合和关联，在统一视图里面进行管控，技术实现上把上述现实资源通过本体论映射为各类事件、实体、对象及其关系。
图3. 阿富汗战场的融合分析功能界面，对各个区域的各类事件(武装袭击、爆炸、绑架等)进行了大规模关联分析，通过大规模数据可视化钻取和查询，可以找出事件之间的因果关系链。
图4. 战场空间感知态势图，战场环境下各类资源和事件总体态势分析，GIS/GPS/卫星图像整合各类数据图层的管理(2)以金融欺诈解决方案为例。
Palantir凭借其为政府服务的影响力，在2010年摩根大通成为它的首批非政府客户。
后来Palantir帮多家银行追回纳斯达克前主席麦道夫庞氏骗局的数十亿美金，名声大振，其出色的大数据技术获得华尔街金融大鳄们的认可，目前许多银行、保险、对冲基金，包括美国证券交易委员会都在使用Palantir的产品和技术。
反欺诈是金融领域的一项关键业务，信用评级、风险管理、关联交易、洗钱、逃税等都涉及此项分析内容。
而金融是信息化程度极高的行业，拥有海量的相关数据。
Palantir的Metropolis平台可将许多孤立的金融环境数据汇集到统一分析系统，通过回归关联建模、频繁项分析和知识图谱、社交网络等机器学习和大数据可视化技术挖掘出有价值的信息。
下面图5-6是Palantir金融版功能界面。
(3)以警务预测解决方案为例。
Palantir通过与美国各州的警队合作，将遍布在城市及乡镇各处卡口、警车上的摄像头拍下的照片及视频入库存储，与警方的人口数据库、犯罪数据库、DNA数据库等进行深度融合，提取出如车牌号码、人脸、DNA及体态等关键信息，这些信息虽然繁琐且表面看起来关联性不强，但其间却蕴藏着各式各样的关系(强、弱;直接、间接等)，联系之间更是隐藏着深层的信息。
通过大规模数据可视化交互技术可将数据间有价值的关联关系深度挖掘出来，形成完整的证据链条，为警方节约大量的人力和时间，而且通过间接关联分析，一定程度上能解决线索中断的问题。
通过预测性警务模型分析历史犯罪数据，还能计算出最有可能在警察下一次执勤时发生犯罪活动的地点。
2011年，美国海关的一名情报人员在墨西哥被一群毒贩射杀，美国警方随即展开名为Operation Fallen Hero的行动，利用Palantir大数据技术，在浩瀚的人物、地点以及事件等等元素中间建立复杂的关系链，同时融合联邦探员自身掌握的信息，如大毒枭们，及其下线的融资渠道以及运毒路线，通过对与本案相关多源数据关联的可视化展现、交互分析，将分散隐蔽的证据、信息进行有效衔接，同时筛选排除干扰信息，将证据链完整呈现。
最终通过资金往来以及人际关系网络分大批毒品武器。
图8. Palantir系统锁定嫌疑人分析功能界面，通过整合各类人员信息，包括地址、邮件、电话、交易、消费、旅行等各类数据;事件、对象关系网络可视化，来分析各类人员信息和事件之间的关联关系，构造完整的证据链条。
通过上述三个解决方案的初步业务和技术分析，Palantir的核心技术关键词可见一斑。
一是敏捷大数据架构，构建了数据融合和可视化基础大数据分析架构，在数据规模可扩展性基础上，兼顾分析实时性和灵活性;二是全量的数据融合和关联存储，通过本体论抽象出各类数据资源的关系进行映射存储和关联索引设计;三是分析模型的动态组合和快速定制，针对不同分析场景可以快速组建分析模型;四是面向人机共生的大数据可视化技术，构造全局分析链，把人脑决策和数据可视化探索进行深度融合。
下面我们分别对这几个方面的核心技术进行探索和解读。
3.Palantir架构设计：敏捷大数据架构的优美实现如果AI时代谷歌的DeepMind是互联网的大脑(B2C-AI)，那么Palantir很可能就是企业巨头和政府领域的AI大脑(B2B-AI)。