'
Big Data lahko reši različne težave, s katerimi se soočajo velike organizacije. Spodaj so primeri velike vrednosti velikih podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za reševanje težav, s katerimi se srečujejo.
Raziskovanje velikih podatkov
Raziskovanje velikih podatkov se ukvarja z izzivi, kot so informacije, shranjene v različnih sistemih, in dostop do teh podatkov za opravljanje vsakodnevnih nalog, s katerimi se sooča velika organizacija. Raziskovanje velikih podatkov vam omogoča analizo podatkov in pridobivanje dragocenih vpogledov v njih.
Izboljšani 360 & ordm pogledi strank
Izboljšanje obstoječih pogledov strank pomaga pri popolnem razumevanju strank, pri obravnavanju vprašanj, na primer, zakaj kupujejo, kako raje kupujejo, zakaj se spreminjajo, kaj bodo kupili naprej in zaradi katerih lastnosti priporočajo podjetje drugim.
Razširitev varnosti / obveščevalnih podatkov
Izboljšanje platform za kibernetsko varnost in obveščevalno analizo s tehnologijami Big Data za obdelavo in analizo novih vrst iz družbenih medijev, e-pošte, senzorjev in Telca, zmanjšanje tveganj, odkrivanje prevar in spremljanje kibernetske varnosti v realnem času, da bi bistveno izboljšali vpogled v obveščevalne podatke, varnost in kazenski pregon .
Analiza poslovanja
Analiza operacij je namenjena uporabi tehnologij Big Data, ki omogočajo novo generacijo aplikacij, ki analizirajo velike količine večstrukturiranih, kot so strojni in operativni podatki, za izboljšanje poslovanja. Ti podatki lahko vključujejo vse od IT-strojev do senzorjev in števcev, GPS-naprave pa zahtevajo kompleksno analizo in korelacijo med različnimi vrstami naborov podatkov.
Posodobitev skladišča podatkov
ima vs je java
Big Data je treba integrirati z zmogljivostmi skladišča podatkov, da se poveča operativna učinkovitost. Odstranitev redko dostopnih ali starih podatkov iz baz podatkov skladišč in aplikacij je mogoče storiti s pomočjo programske opreme in orodij za integracijo informacij.
Podjetja in njihove aplikacije za velike podatke:
Mobilni telefoni Guangdong:
Guangdong, priljubljena mobilna skupina na Kitajskem, uporablja Hadoop za odstranjevanje ozkih grl pri dostopu do podatkov in odkrivanje vzorca uporabe strank za natančne in ciljno usmerjene tržne promocije ter Hadoop HBase za samodejno razdelitev podatkovnih tabel po vozliščih za razširitev shranjevanja podatkov.
Rdeče nogavice:
Prvaki svetovne serije naletijo na ogromno strukturiranih in nestrukturiranih podatkov, povezanih z igro, na primer o vremenu, tekmi nasprotnikov in promocijah pred igro. Veliki podatki jim omogočajo napovedi o igri in načinu dodeljevanja virov na podlagi pričakovanih sprememb v prihajajoči igri.
Nokia:
Veliki podatki so podjetju Nokia pomagali učinkovito uporabiti njihove podatke za razumevanje in izboljšanje uporabniške izkušnje s svojimi izdelki. Podjetje uporablja obdelavo podatkov in zapletene analize za izdelavo zemljevidov s predvidevanjem prometa in večplastnimi modeli višin. Nokia za zgoraj navedeno aplikacijo uporablja Clouderino platformo Hadoop in komponente Hadoop, kot so HBase, HDFS, Sqoop in Scribe.
Huawei:
Rešitev Huawei OceanStor N8000-Hadoop Big Data je razvita na podlagi napredne gručaste arhitekture in zmogljivosti shranjevanja na ravni podjetja ter jo integrira v računalniški okvir Hadoop. Ta inovativna kombinacija podjetjem pomaga v realnem času do analize in obdelave rezultatov izčrpnega izračunavanja in analize podatkov, izboljša odločanje in učinkovitost, olajša upravljanje in zmanjša stroške mreženja.
SAS:
SAS je združil s Hadoopom, da bi znanstvenikom na področju podatkov pomagal spremeniti Big Data v večje vpoglede. Kot rezultat tega je SAS pripravil okolje, ki zagotavlja vizualne in interaktivne izkušnje, s čimer lažje pridobiva vpoglede in raziskuje nove trende. Močni analitični algoritmi iz podatkov izvlečejo dragocen vpogled, tehnologija v pomnilniku pa omogoča hitrejši dostop do podatkov.
CERN:
Big Data igra ključno vlogo v CERN-u, domu velikega Hadron Supercolliderja, saj iz svojih 100 milijonov slikovnih kamer na sekundo zbere neverjetno količino podatkov iz svojih 40 milijonov slik na sekundo, kar daje 1 petabajt podatkov na sekundo. Podatke teh kamer je treba analizirati. Laboratorij eksperimentira z načini, kako več podatkov iz svojih poskusov umestiti tako v relacijske zbirke podatkov kot v shrambe podatkov, ki temeljijo na tehnologijah NoSQL, kot sta Hadoop in Dynamo v Amazonovi storitvi za shranjevanje v oblaku S3
Buzzdata:
Buzzdata dela na projektu Big Data, kjer mora združiti vse vire in jih vključiti na varno mesto. To ustvarja odličen prostor za povezovanje in normalizacijo javnih podatkov.
Ministrstvo za obrambo:
Ministrstvo za obrambo (DoD) je za izkoriščanje in uporabo ogromne količine podatkov vložilo približno 250 milijonov dolarjev, da bi pripravili sistem, ki lahko nadzoruje in samostojno odloča ter pomaga analitikom pri zagotavljanju podpore operacijam. Oddelek načrtuje povečanje njihovih analitičnih sposobnosti za 100 krat, pridobivanje informacij iz besedil v katerem koli jeziku in enakovredno povečanje števila predmetov, dejavnosti in dogodkov, ki jih analitiki lahko analizirajo.
Agencija za obrambne napredne raziskovalne projekte (DARPA):
DARPA namerava vložiti približno 25 milijonov dolarjev za izboljšanje računskih tehnik in programskih orodij za analizo velikih količin polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov.
Nacionalni zavodi za zdravje:
Vsebuje 200 terabajtov podatkov, ki jih vsebuje projekt 1000 genomov, je vsekakor primeren primer velikih podatkov. Nabori podatkov so tako obsežni, da ima le malo raziskovalcev računsko moč analizirati podatke.
Primeri uporabe velikih podatkov v različnih panogah:
Trgovina na drobno / potrošnik:
- Analiza tržne košarice in optimizacija cen
- Trgovanje in tržna analiza
- Upravljanje in analitika dobavne verige
- Ciljanje na podlagi vedenja
- Segmentacija trga in potrošnikov
Finančne storitve in storitve goljufij:
- Segmentacija strank
- Skladnost in regulativno poročanje
- Analiza in obvladovanje tveganj.
- Odkrivanje prevar in varnostna analitika
- Prevara z medicinskim zavarovanjem
- CRM
- Kreditno tveganje, točkovanje in analiza
- Nadzor trgovine in analiza nenormalnih vzorcev trgovanja
Znanosti o zdravju in življenju:
- Analiza podatkov iz kliničnih preskušanj
- Analiza vzorca bolezni
- Analiza kakovosti oskrbe pacientov
- Analiza razvoja zdravil
Telekomunikacije:
- Optimizacija cen
- Preprečevanje odbijanja strank
- Analiza podrobnosti zapisa klica (CDR)
- Učinkovitost in optimizacija omrežja
- Analiza lokacije mobilnega uporabnika
Skladišče podatkov podjetja:
- Izboljšajte EDW z razkladanjem obdelave in shranjevanja
- Središče pred obdelavo, preden pridete do EDW
Igre:
- Vedenjska analitika
Visoka tehnologija:
- Optimizirajte konverzijo toka
- Predvidevanje podpore
- Napovejte varnostne grožnje
- Analytics Analytics
Sorodne objave:
zapre program iz jave
Kariera je imela prednost s certificiranjem Hadoop .
Naraščajoča priljubljenost Hadoopa in MongoDB.