'
El Big Data pot fer front a les diverses dificultats amb què s’enfronten les grans organitzacions. A continuació, es mostren casos d’ús del Big Data d’alt valor que es poden utilitzar per atendre les preocupacions que tenen.
Exploració de Big Data
L’exploració del Big Data tracta els desafiaments com la informació emmagatzemada en diferents sistemes i l’accés a aquestes dades per completar les tasques del dia a dia, a les quals s’enfronta una gran organització. L’exploració del Big Data us permet analitzar les dades i obtenir-ne informació valuosa.
Visualitzacions de clients millorades de 360 i ordm
Millorar les opinions dels clients existents ajuda a comprendre completament els clients, abordant preguntes com per què compren, com prefereixen comprar, per què canvien, què compraran després i quines funcions els fan recomanar una empresa a altres persones.
Extensió de seguretat / intel·ligència
Millora de les plataformes d’anàlisi de ciberseguretat i intel·ligència amb tecnologies de Big Data per processar i analitzar nous tipus de xarxes socials, correus electrònics, sensors i Telco, reduir riscos, detectar fraus i controlar la ciberseguretat en temps real per millorar significativament la intel·ligència, la seguretat i les aplicacions de la policia .
Anàlisi d'operacions
L’anàlisi d’operacions consisteix a utilitzar les tecnologies Big Data per permetre una nova generació d’aplicacions que analitzen grans volums de dades multiestructurades, com ara màquines i dades operatives, per millorar el negoci. Aquestes dades poden incloure des de màquines de TI fins a sensors i comptadors i els dispositius GPS requereixen una anàlisi i correlació complexes entre diferents tipus de conjunts de dades.
Modernització del magatzem de dades
el que és xef a devops
Cal integrar el Big Data amb les capacitats de magatzem de dades per augmentar l’eficiència operativa. Desfer-se de les dades antigues o de les bases de dades d’aplicacions i de magatzems poc accessibles es pot fer mitjançant eines i programes d’integració d’informació.
Empreses i les seves aplicacions de Big Data:
Mòbils de Guangdong:
Guangdong, un grup mòbil popular a la Xina, utilitza Hadoop per eliminar els colls d’ampolla d’accés a les dades i descobrir el patró d’ús del client per a promocions de mercat precises i específiques i Hadoop HBase per dividir automàticament les taules de dades entre nodes per ampliar l’emmagatzematge de dades.
Red Sox:
Els campions de la World Series es troben amb enormes volums de dades estructurades i no estructurades relacionades amb el joc, com ara el clima, l’equip contrari i les promocions anteriors al joc. El Big Data els permet proporcionar previsions sobre el joc i com assignar recursos en funció de les variacions esperades en el joc que s’acosta.
Nokia:
El Big Data ha ajudat Nokia a fer un ús eficaç de les seves dades per entendre i millorar l’experiència dels usuaris amb els seus productes. L’empresa aprofita el processament de dades i anàlisis complexes per crear mapes amb trànsit predictiu i models d’elevacions per capes. Nokia utilitza la plataforma Hadoop de Cloudera i components Hadoop com HBase, HDFS, Sqoop i Scribe per a l’aplicació anterior.
Huawei:
La solució Big Data Huawei OceanStor N8000-Hadoop es desenvolupa basant-se en una arquitectura de clúster avançada i capacitat d’emmagatzematge a nivell empresarial i integrant-la amb el marc informàtic Hadoop. Aquesta innovadora combinació ajuda les empreses a obtenir resultats en temps real d’anàlisi i processament a partir de càlculs i anàlisis exhaustius de dades, millora la presa de decisions i l’eficiència, facilita la gestió i redueix el cost de la xarxa.
SAS:
SAS s’ha combinat amb Hadoop per ajudar els científics de dades a transformar el Big Data en informació més gran. Com a resultat, SAS ha creat un entorn que proporciona experiència visual i interactiva, cosa que facilita obtenir informació i explorar noves tendències. Els potents algoritmes analítics extreuen informació valuosa de les dades, mentre que la tecnologia de memòria permet un accés més ràpid a les dades.
CERN:
El Big Data juga un paper vital al CERN, la llar del gran supercollidor d’adrons, ja que recull una quantitat increïble de dades dels seus 40 milions d’imatges per segon de les seves càmeres de 100 megapíxels, que proporciona 1 petabyte de dades per segon. Cal analitzar les dades d’aquestes càmeres. El laboratori està experimentant maneres de col·locar més dades dels seus experiments tant en bases de dades relacionals com en botigues de dades basades en tecnologies NoSQL, com Hadoop i Dynamo al servei d’emmagatzematge en núvol d’Amazon
Buzzdata:
Buzzdata treballa en un projecte de Big Data on necessita combinar totes les fonts i integrar-les en un lloc segur. Això crea un lloc fantàstic per als periodistes per connectar-se i normalitzar les dades públiques.
Departament de Defensa:
El Departament de Defensa (DoD) ha invertit aproximadament 250 milions de dòlars per aprofitar i utilitzar una quantitat colossal de dades per arribar a un sistema que pugui prendre control i prendre decisions autònomes i ajudar els analistes a donar suport a les operacions. El departament té previst augmentar les seves capacitats analítiques en 100 plecs, per extreure informació de textos en qualsevol idioma i un augment equivalent en el nombre d'objectes, activitats i esdeveniments que els analistes puguin analitzar.
Defensa Advanced Research Projects Agency (DARPA):
DARPA té la intenció d’invertir aproximadament 25 milions de dòlars per millorar tècniques computacionals i eines de programari per analitzar grans quantitats de dades semiestructurades i no estructurades.
Instituts nacionals de salut:
Amb 200 terabytes de dades incloses en el Projecte 1000 Genomes, tot està preparat per ser un exemple excel·lent de Big Data. Els conjunts de dades són tan massius que molt pocs investigadors tenen el poder computacional per analitzar les dades.
convertir doble a int java
Exemples d'aplicacions de Big Data en diferents sectors:
Venda al detall / consumidor:
- Anàlisi de cistelles de mercat i optimització de preus
- Marxandatge i anàlisi de mercat
- Gestió i analítica de la cadena de subministrament
- Orientació basada en el comportament
- Segmentacions de mercats i consumidors
Serveis de finances i fraus:
- Segmentació de clients
- Compliment i informes normatius
- Anàlisi i gestió de riscos.
- Anàlisi de seguretat i detecció de fraus
- Frau d’assegurança mèdica
- CRM
- Risc de crèdit, puntuació i anàlisi
- Vigilància del comerç i anàlisi de patrons de negociació anormals
Ciències de la vida i de la salut:
- Anàlisi de dades d’assaigs clínics
- Anàlisi de patrons de malaltia
- Anàlisi de la qualitat de l'atenció al pacient
- Anàlisi del desenvolupament de fàrmacs
Telecomunicacions:
- Optimització de preus
- Prevenció de la barreja del client
- Anàlisi del registre de detalls de trucades (CDR)
- Rendiment i optimització de la xarxa
- Anàlisi de la ubicació de l'usuari mòbil
Magatzem de dades empresarials:
- Milloreu EDW descarregant processament i emmagatzematge
- Centre de processament previ abans d'arribar a EDW
Joc:
- Anàlisi del comportament
Alta tecnologia:
- Optimitzeu la conversió de l'embut de conversió
- Suport predictiu
- Predicció de les amenaces de seguretat
- Anàlisi de dispositius
Articles Relacionats:
Avantatges professionals gràcies a la certificació Hadoop .
Popularitat creixent de Hadoop i MongoDB.