Casos de uso de Big Data para mudar o jogo



Big Data pode resolver as dificuldades enfrentadas por grandes organizações. A seguir estão casos de uso de Big Data de alto valor usados ​​para resolver as preocupações enfrentadas por eles

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Big Data pode abordar as várias dificuldades enfrentadas por grandes organizações. A seguir estão os casos de uso de Big Data de alto valor que podem ser usados ​​para resolver as preocupações enfrentadas por eles.





Exploração de Big Data

A exploração de Big Data lida com desafios como informações armazenadas em diferentes sistemas e acesso a esses dados para a realização de tarefas do dia a dia enfrentadas por grandes organizações. A exploração de Big Data permite que você analise os dados e obtenha insights valiosos deles.



Visualizações do cliente 360 ​​e ordm aprimoradas

Melhorar as visualizações dos clientes existentes ajuda a obter um entendimento completo dos clientes, abordando questões como por que compram, como preferem comprar, por que mudam, o que comprarão em seguida e quais recursos os levam a recomendar uma empresa a outras pessoas.

Extensão de Segurança / Inteligência



Melhorar a segurança cibernética e plataformas de análise de inteligência com tecnologias de Big Data para processar e analisar novos tipos de mídia social, e-mails, sensores e telecomunicações, reduzir riscos, detectar fraudes e monitorar a segurança cibernética em tempo real para melhorar significativamente as percepções de inteligência, segurança e aplicação da lei .

Análise de Operações

A análise de operações envolve o uso de tecnologias de Big Data para permitir uma nova geração de aplicativos que analisam grandes volumes de dados multiestruturados, como máquina e dados operacionais, para melhorar os negócios. Esses dados podem incluir qualquer coisa, desde máquinas de TI a sensores e medidores, e os dispositivos GPS requerem análises complexas e correlação entre diferentes tipos de conjuntos de dados.

Modernização de data warehouse

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Big Data precisa ser integrado aos recursos de data warehouse para aumentar a eficiência operacional. Livrar-se de dados raramente acessados ​​ou antigos de bancos de dados de warehouse e aplicativos pode ser feito usando software e ferramentas de integração de informações.

Empresas e seus aplicativos de Big Data:

Móveis Guangdong:

Um grupo móvel popular na China, Guangdong usa o Hadoop para remover gargalos de acesso a dados e descobrir o padrão de uso do cliente para promoções de mercado precisas e direcionadas e Hadoop HBase para dividir automaticamente tabelas de dados entre nós para expandir o armazenamento de dados.

Red Sox:

Os campeões da World Series encontram um grande volume de dados estruturados e não estruturados relacionados ao jogo, como clima, time adversário e promoções pré-jogo. O Big Data permite que eles forneçam previsões sobre o jogo e como alocar recursos com base nas variações esperadas no jogo que se aproxima.

Nokia:

Big Data ajudou a Nokia a fazer uso eficaz de seus dados para entender e melhorar a experiência dos usuários com seus produtos. A empresa alavanca o processamento de dados e análises complexas para construir mapas com tráfego preditivo e modelos de elevação em camadas. A Nokia usa a plataforma Hadoop da Cloudera e componentes do Hadoop como HBase, HDFS, Sqoop e Scribe para o aplicativo acima.

Huawei:

A solução de Big Data Huawei OceanStor N8000-Hadoop é desenvolvida com base em arquitetura de cluster avançada e capacidade de armazenamento de nível empresarial e integração com estrutura de computação Hadoop. Essa combinação inovadora ajuda as empresas a obterem resultados de análise e processamento em tempo real de cálculos e análises exaustivas de dados, melhora a tomada de decisões e a eficiência, torna o gerenciamento mais fácil e reduz o custo da rede.

SAS:

O SAS se combinou com o Hadoop para ajudar os cientistas de dados a transformar Big Data em percepções maiores. Como resultado, o SAS criou um ambiente que fornece experiência visual e interativa, tornando mais fácil obter insights e explorar novas tendências. Os potentes algoritmos analíticos extraem percepções valiosas dos dados, enquanto a tecnologia in-memory permite acesso mais rápido aos dados.

CERN:

Big Data desempenha um papel vital no CERN, lar do grande Hadron Supercollider, uma vez que coleta uma quantidade inacreditável de dados de 40 milhões de fotos por segundo de suas câmeras de 100 megapixels, que fornecem 1 petabyte de dados por segundo. Os dados dessas câmeras precisam ser analisados. O laboratório está testando maneiras de colocar mais dados de seus experimentos em bancos de dados relacionais e armazenamentos de dados baseados em tecnologias NoSQL, como Hadoop e Dynamo no serviço de armazenamento em nuvem S3 da Amazon

Buzzdata:

Buzzdata está trabalhando em um projeto de Big Data onde precisa combinar todas as fontes e integrá-las em um local seguro. Isso cria um ótimo lugar para os jornalistas conectarem e normalizarem os dados públicos.

Departamento de Defesa:

O Departamento de Defesa (DoD) investiu aproximadamente US $ 250 milhões para controlar e utilizar uma quantidade colossal de dados para criar um sistema que pode fazer o controle e tomar decisões autônomas e ajudar analistas a fornecer suporte às operações. O departamento tem planos de aumentar suas habilidades analíticas em 100 vezes, para extrair informações de textos em qualquer idioma e um aumento equivalente no número de objetos, atividades e eventos que os analistas podem analisar.

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Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA):

A DARPA pretende investir aproximadamente $ 25 milhões para melhorar as técnicas computacionais e ferramentas de software para analisar grandes quantidades de dados semi-estruturados e não estruturados.

Instituto Nacional de Saúde:

Com 200 terabytes de dados contidos no Projeto 1000 Genomes, está tudo pronto para ser um excelente exemplo de Big Data. Os conjuntos de dados são tão grandes que poucos pesquisadores têm o poder computacional para analisar os dados.

Exemplos de aplicação de Big Data em diferentes setores:

Varejo / consumidor:

  • Análise de cesta de compras e otimização de preços
  • Merchandising e análise de mercado
  • Gestão e análise da cadeia de suprimentos
  • Segmentação baseada em comportamento
  • Segmentações de mercado e consumidor

Serviços de finanças e fraudes:

  • Segmentação de Clientes
  • Relatórios de conformidade e regulamentares
  • Análise e gestão de riscos.
  • Detecção de fraude e análise de segurança
  • Fraude de seguro médico
  • CRM
  • Risco de crédito, pontuação e análise
  • Vigilância comercial e análise de padrões comerciais anormais

Saúde e Ciências da Vida:

  • Análise de dados de ensaios clínicos
  • Análise de padrão de doença
  • Análise da qualidade do atendimento ao paciente
  • Análise de desenvolvimento de drogas

Telecomunicações:

  • Otimização de preços
  • Prevenção de rotatividade de clientes
  • Análise de registro de detalhes de chamadas (CDR)
  • Desempenho e otimização da rede
  • Análise de localização do usuário móvel

Data Warehouse empresarial:

  • Aprimore EDW descarregando processamento e armazenamento
  • Hub de pré-processamento antes de chegar ao EDW

Jogos:

  • Análise Comportamental

Alta tecnologia:

  • Otimize a conversão do funil
  • Suporte preditivo
  • Preveja ameaças à segurança
  • Análise de dispositivo

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