'
Big Data poate aborda diferitele dificultăți cu care se confruntă organizațiile mari. Următoarele sunt cazuri de utilizare Big Data de mare valoare, care pot fi utilizate pentru a răspunde preocupărilor cu care se confruntă.
Explorarea Big Data
Explorarea Big Data se ocupă de provocări precum informațiile stocate în diferite sisteme și accesul la aceste date pentru a finaliza sarcinile de zi cu zi, cu care se confruntă organizațiile mari. Explorarea Big Data vă permite să analizați datele și să obțineți informații valoroase de la acestea.
Vizualizări îmbunătățite ale clienților 360 și ordm
Îmbunătățirea punctelor de vedere existente ale clienților ajută la obținerea unei înțelegeri complete a clienților, abordând întrebări precum de ce cumpără, cum preferă să cumpere, de ce se schimbă, ce vor cumpăra în continuare și ce caracteristici îi fac să recomande o companie altora.
Extensie de securitate / informații
Îmbunătățirea platformelor de securitate cibernetică și analiză a informațiilor cu tehnologii Big Data pentru procesarea și analiza noilor tipuri de pe rețelele de socializare, e-mailuri, senzori și Telco, reducerea riscurilor, detectarea fraudei și monitorizarea securității cibernetice în timp real pentru a îmbunătăți în mod semnificativ informațiile despre informații, securitate și aplicarea legii .
Analiza operațiunilor
Analiza operațiunilor se referă la utilizarea tehnologiilor Big Data pentru a permite o nouă generație de aplicații care analizează volume mari de date multi-structurate, cum ar fi mașini și date operaționale, pentru a îmbunătăți afacerea. Aceste date pot include orice, de la mașini IT la senzori și contoare, iar dispozitivele GPS necesită analize complexe și corelare între diferite tipuri de seturi de date.
Modernizarea depozitului de date
ce este un cuvânt rezervat în java
Big Data trebuie integrată cu capacitățile de depozitare a datelor pentru a crește eficiența operațională. A scăpa de datele vechi sau rar accesate din bazele de date ale depozitelor și aplicațiilor se poate face folosind software-ul și instrumentele de integrare a informațiilor.
Companiile și aplicațiile lor de Big Data:
Telefoane mobile din Guangdong:
Un grup mobil popular în China, Guangdong folosește Hadoop pentru a elimina blocajele de acces la date și pentru a descoperi modelul de utilizare a clienților pentru promoții de piață precise și direcționate și Hadoop HBase pentru împărțirea automată a tabelelor de date între noduri pentru a extinde stocarea datelor.
Red Sox:
Campionii World Series întâlnesc volume imense de date structurate și nestructurate legate de joc, cum ar fi vremea, echipa adversarului și promoțiile înainte de joc. Big Data le permite să furnizeze previziuni despre joc și cum să aloce resurse pe baza variațiilor așteptate în jocul care vine.
Nokia:
Big Data a ajutat Nokia să utilizeze eficient datele lor pentru a înțelege și a îmbunătăți experiența utilizatorilor cu produsele lor. Compania folosește procesarea datelor și analize complexe pentru a construi hărți cu trafic predictiv și modele de altitudine stratificate. Nokia folosește platforma Cloudera Hadoop și componente Hadoop precum HBase, HDFS, Sqoop și Scribe pentru aplicația de mai sus.
Huawei:
Soluția Huawei OceanStor N8000-Hadoop Big Data este dezvoltată pe baza arhitecturii avansate clusterizate și a capacității de stocare la nivel de întreprindere și integrarea acesteia cu cadrul de calcul Hadoop. Această combinație inovatoare ajută întreprinderile să obțină analize în timp real și rezultate de procesare din calculul și analiza exhaustivă a datelor, îmbunătățește luarea deciziilor și eficiența, facilitează gestionarea și reduce costurile rețelelor.
SAS:
SAS s-a combinat cu Hadoop pentru a ajuta oamenii de știință în date să transforme Big Data în informații mai mari. Ca rezultat, SAS a venit cu un mediu care oferă experiență vizuală și interactivă, facilitând obținerea de informații și explorarea noilor tendințe. Algoritmii analitici puternici extrag informații valoroase din date, în timp ce tehnologia în memorie permite accesul mai rapid la date.
CERN:
Big Data joacă un rol vital în CERN, casa marelui Hadron Supercollider, deoarece colectează o cantitate incredibilă de date din cele 40 de milioane de imagini pe secundă de la camerele sale de 100 megapixeli, care oferă 1 petabyte de date pe secundă. Datele de pe aceste camere trebuie analizate. Laboratorul experimentează modalități de a plasa mai multe date din experimentele sale atât în baze de date relaționale, cât și în magazine de date bazate pe tehnologii NoSQL, precum Hadoop și Dynamo în serviciul de stocare în cloud al Amazon S3
Buzzdata:
Buzzdata lucrează la un proiect Big Data în care trebuie să combine toate sursele și să le integreze într-o locație sigură. Acest lucru creează un loc minunat pentru jurnaliști pentru conectarea și normalizarea datelor publice.
Departamentul Apărării:
Departamentul Apărării (DoD) a investit aproximativ 250 de milioane de dolari pentru valorificarea și utilizarea cantității colosale de date pentru a veni cu un sistem care să poată controla și să ia decizii autonome și să asiste analiștii să ofere sprijin operațiunilor. Departamentul are planuri de a-și crește abilitățile analitice cu 100 de ori, de a extrage informații din texte în orice limbă și o creștere echivalentă a numărului de obiecte, activități și evenimente pe care analiștii le pot analiza.
Agenția pentru proiecte de cercetare avansată în domeniul apărării (DARPA):
DARPA intenționează să investească aproximativ 25 de milioane de dolari pentru îmbunătățirea tehnicilor de calcul și a instrumentelor software pentru analiza cantităților mari de date semi-structurate și nestructurate.
Institute Naționale de Sănătate:
La 200 de terabyți de date conținute în Proiectul 1000 Genomi, totul este setat să fie un prim exemplu de Big Data. Seturile de date sunt atât de mari încât foarte puțini cercetători au puterea de calcul pentru a analiza datele.
converti dublu în java int
Exemple de aplicații Big Data în diferite industrii:
Retail / Consumator:
- Analiza coșului de piață și optimizarea prețurilor
- Merchandising și analiză de piață
- Managementul și analiza lanțului de aprovizionare
- Direcționare bazată pe comportament
- Segmentarea pieței și a consumatorilor
Servicii de finanțe și fraude:
- Segmentarea clienților
- Conformitate și raportare de reglementare
- Analiza și gestionarea riscurilor.
- Detectarea fraudelor și analiza securității
- Frauda asigurărilor medicale
- CRM
- Riscul de credit, notare și analiză
- Supravegherea comerțului și analiza anormală a modelului de tranzacționare
Științe ale sănătății și vieții:
- Analiza datelor studiilor clinice
- Analiza tiparului de boală
- Analiza calității îngrijirii pacientului
- Analiza dezvoltării medicamentelor
Telecomunicații:
- Optimizarea prețului
- Prevenirea churn-ului clientului
- Analiza înregistrării detaliilor apelurilor (CDR)
- Performanța și optimizarea rețelei
- Analiza locației utilizatorului mobil
Enterprise Data Warehouse:
- Îmbunătățiți EDW descărcând procesarea și stocarea
- Hub de pre-procesare înainte de a ajunge la EDW
Jocuri:
- Analize comportamentale
High Tech:
- Optimizați conversia canalului
- Suport predictiv
- Preziceți amenințări de securitate
- Analiza dispozitivelor
Postări asemănatoare:
Carieră avantajată prin certificarea Hadoop .
Popularitate în creștere a Hadoop și MongoDB.