'
Големите данни могат да се справят с различните трудности, с които се сблъскват големите организации. Следват важни случаи на използване на големи данни, които могат да се използват за справяне с проблемите, пред които са изправени.
Проучване на големи данни
Изследването на големи данни се занимава с предизвикателствата като информация, съхранявана в различни системи и достъп до тези данни, за да изпълнява ежедневни задачи, пред които е изправена голяма организация. Проучването на големи данни ви позволява да анализирате данни и да получавате ценна информация от тях.
Подобрени 360 & ordm изгледи на клиенти
Подобряването на съществуващите възгледи на клиентите помага да се придобие пълно разбиране за клиентите, като се разглеждат въпроси като защо купуват, как предпочитат да пазаруват, защо се променят, какво ще купят след това и какви функции ги карат да препоръчват компания на други.
Разширение за сигурност / разузнаване
Подобряване на платформите за киберсигурност и анализ на разузнаването с технологиите Big Data за обработка и анализ на нови типове от социалните медии, имейли, сензори и Telco, намаляване на рисковете, откриване на измами и мониторинг на киберсигурността в реално време, за да подобрят значително разбирането за разузнаването, сигурността и правоприлагането .
Анализ на операциите
Анализът на операциите е свързан с използването на технологии с големи данни, за да се даде възможност на ново поколение приложения, които анализират големи обеми мулти-структурирани, като машинни и оперативни данни, за подобряване на бизнеса. Тези данни могат да включват всичко - от ИТ машини до сензори и измервателни уреди, а GPS устройствата изискват сложен анализ и корелация между различните типове набори от данни.
Модернизация на хранилището на данни
как да правя вложени таблици в html
Големите данни трябва да бъдат интегрирани с възможностите за съхранение на данни, за да се увеличи оперативната ефективност. Отърваването от рядко достъпни или стари данни от бази данни на складове и приложения може да се направи с помощта на софтуер и инструменти за интеграция на информация.
Компании и техните приложения за големи данни:
Гуангдонг мобилни телефони:
Популярна мобилна група в Китай, Гуангдонг използва Hadoop за премахване на тесните места за достъп до данни и разкриване на модела на използване на клиентите за прецизни и целенасочени пазарни промоции и Hadoop HBase за автоматично разделяне на таблици с данни в възли за разширяване на съхранението на данни.
Червени чорапи:
Шампионите от Световните серии срещат огромни обеми от структурирани и неструктурирани данни, свързани с играта, като например времето, отбора на противника и промоциите преди играта. Големите данни им позволяват да предоставят прогнози за играта и как да разпределят ресурси въз основа на очакваните вариации в предстоящата игра.
Nokia:
Големите данни са помогнали на Nokia ефективно да използва техните данни, за да разбере и подобри практическата работа на потребителите с техните продукти. Компанията използва обработка на данни и сложни анализи, за да изгради карти с предсказуем трафик и пластови модели на кота. Nokia използва платформата Hadoop на Cloudera и компоненти на Hadoop като HBase, HDFS, Sqoop и Scribe за горното приложение.
Huawei:
Решението на Huawei OceanStor N8000-Hadoop за големи данни е разработено въз основа на усъвършенствана клъстеризирана архитектура и възможности за съхранение на ниво предприятие и го интегрира с изчислителната рамка на Hadoop. Тази иновативна комбинация помага на предприятията да получават резултати и анализ в реално време от изчерпателно изчисляване и анализ на данни, подобрява вземането на решения и ефективността, улеснява управлението и намалява разходите за работа в мрежа.
SAS:
SAS се комбинира с Hadoop, за да помогне на учените по данни да трансформират големите данни в по-големи идеи. В резултат на това SAS създаде среда, която осигурява визуално и интерактивно преживяване, което улеснява получаването на прозрения и изследване на нови тенденции. Мощните аналитични алгоритми извличат ценна информация от данните, докато технологията в паметта позволява по-бърз достъп до данни.
ЦЕРН:
Big Data играе жизненоважна роля в CERN, домът на големия адронен суперколайдер, тъй като събира невероятно количество данни от своите 40 милиона снимки в секунда от своите 100 мегапикселови камери, което дава 1 петабайт данни в секунда. Данните от тези камери трябва да бъдат анализирани. Лабораторията експериментира с начини да постави повече данни от своите експерименти както в релационни бази данни, така и в хранилища за данни, базирани на NoSQL технологии, като Hadoop и Dynamo в услугата за съхранение в облака на S3 на Amazon
Buzzdata:
Buzzdata работи по проект за големи данни, където трябва да комбинира всички източници и да ги интегрира на безопасно място. Това създава чудесно място за журналисти да се свързват и нормализират публичните данни.
Министерство на отбраната:
Министерството на отбраната (DoD) е инвестирало около 250 милиона щатски долара за използване и използване на колосално количество данни, за да излезе със система, която може да осъществява контрол и да взема автономни решения и да подпомага анализаторите, за да осигури подкрепа за операциите. Отделът планира да увеличи своите аналитични способности със 100 пъти, да извлече информация от текстове на всеки език и еквивалентно увеличаване на броя на обектите, дейностите и събитията, които анализаторите могат да анализират.
Агенция за модерни изследователски проекти в областта на отбраната (DARPA):
DARPA възнамерява да инвестира приблизително 25 милиона долара за подобряване на изчислителните техники и софтуерни инструменти за анализ на големи количества полуструктурирани и неструктурирани данни.
Национални здравни институти:
С 200 терабайта данни, съдържащи се в проекта 1000 генома, всичко е готово да бъде отличен пример за големи данни. Наборите от данни са толкова масивни, че много малко изследователи имат изчислителната сила да анализират данните.
Примери за прилагане на големи данни в различни отрасли:
Търговия на дребно / потребител:
- Анализ на пазарната кошница и оптимизиране на цените
- Търговия и пазарен анализ
- Управление на веригата за доставки и анализи
- Насочване въз основа на поведение
- Сегментиране на пазара и потребителите
Услуги за финанси и измами:
сортиране на масив c ++
- Клиентско сегментиране
- Съответствие и нормативна отчетност
- Анализ и управление на риска.
- Разкриване на измами и анализ на сигурността
- Измама с медицинска застраховка
- CRM
- Кредитен риск, точкуване и анализ
- Наблюдение на търговията и анализ на ненормални модели на търговия
Науки за здравето и живота:
- Анализ на данните от клинични изпитвания
- Анализ на модела на заболяването
- Анализ на качеството на грижите за пациентите
- Анализ на лекарственото развитие
Телекомуникации:
- Оптимизиране на цените
- Предотвратяване на отбиване на клиенти
- Анализ на подробности за обажданията (CDR)
- Мрежова производителност и оптимизация
- Мобилен анализ на местоположението на потребителя
Хранилище за корпоративни данни:
- Подобрете EDW чрез разтоварване на обработката и съхранението
- Център за предварителна обработка преди да стигнете до EDW
Игри:
- Поведенчески анализ
Висока технология:
- Оптимизирайте преобразуването на фунии
- Предсказуема поддръжка
- Предскажете заплахите за сигурността
- Анализ на устройства
Подобни публикации:
Кариерата се подобри чрез сертифицирането на Hadoop .
Нарастваща популярност на Hadoop и MongoDB.