Slučajevi promjene velikih podataka u igri

Big Data mogu riješiti poteškoće s kojima se suočavaju velike organizacije. Slijede slučajevi velike upotrebe velikih podataka koji se koriste za rješavanje problema s kojima se suočavaju

'

Big Data mogu riješiti razne poteškoće s kojima se suočavaju velike organizacije. Slijede slučajevi velike upotrebe velikih podataka koji se mogu koristiti za rješavanje problema s kojima se suočavaju.





Istraživanje velikih podataka

Istraživanje velikih podataka bavi se izazovima poput podataka pohranjenih u različitim sustavima i pristupa tim podacima za dovršavanje svakodnevnih zadataka s kojima se suočava velika organizacija. Istraživanje velikih podataka omogućuje vam analizu podataka i stjecanje vrijednih uvida iz njih.



Poboljšani 360 & ordm prikazi kupaca

Poboljšanje postojećih pogleda kupaca pomaže steći potpuno razumijevanje kupaca, rješavajući pitanja poput toga zašto kupuju, kako radije kupuju, zašto se mijenjaju, što će dalje kupiti i koje značajke čine da tvrtku preporuče drugima.

Proširenje sigurnosti / obavještajne službe



Poboljšanje platformi za cyber sigurnost i analizu obavještajnih podataka s tehnologijama Big Data za obradu i analizu novih vrsta s društvenih medija, e-pošte, senzora i Telco-a, smanjenje rizika, otkrivanje prijevara i praćenje cyber sigurnosti u stvarnom vremenu kako bi se značajno poboljšali uvidi u obavještajne, sigurnosne i provedbene mjere. .

Analiza operacija

Analiza operacija odnosi se na korištenje tehnologija velikih podataka kako bi se omogućila nova generacija aplikacija koja analizira velike količine višestrukih struktura, poput strojnih i operativnih podataka, za poboljšanje poslovanja. Ti podaci mogu uključivati ​​bilo što, od IT strojeva do senzora i brojila, a GPS uređaji zahtijevaju složenu analizu i korelaciju između različitih vrsta skupova podataka.

Modernizacija skladišta podataka

kako napraviti povezani popis u c

Big Data treba integrirati s mogućnostima skladišta podataka kako bi se povećala operativna učinkovitost. Riješenje rijetkih pristupa ili starih podataka iz baza podataka skladišta i aplikacija može se izvršiti pomoću softvera i alata za integraciju informacija.

Tvrtke i njihove aplikacije za velike podatke:

Mobiteli iz Guangdonga:

Popularna mobilna grupa u Kini, Guangdong koristi Hadoop za uklanjanje uskih grla pristupa podacima i otkrivanje obrasca korištenja kupaca za precizne i ciljane promocije tržišta, a Hadoop HBase za automatsko razdvajanje tablica podataka na čvorovima za proširenje pohrane podataka.

Red Sox:

Prvaci Svjetske serije nailaze na ogromne količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka povezanih s igrom, poput vremenskih prilika, protivničkog tima i promocija prije utakmice. Veliki podaci omogućuju im da daju predviđanja o igri i kako rasporediti resurse na temelju očekivanih varijacija u nadolazećoj igri.

Nokia:

Veliki podaci pomogli su tvrtki Nokia da učinkovito koristi svoje podatke kako bi razumjela i poboljšala korisničko iskustvo sa svojim proizvodima. Tvrtka koristi obradu podataka i složene analize za izradu karata s predvidivim prometom i slojevitim modelima nadmorske visine. Nokia koristi Clouderinu platformu Hadoop i komponente Hadoop poput HBase, HDFS, Sqoop i Scribe za gornju aplikaciju.

Huawei:

Rješenje Huawei OceanStor N8000-Hadoop za velike podatke razvijeno je na temelju napredne klasterirane arhitekture i mogućnosti pohrane na razini tvrtke te ga integrira s Hadoop računalnim okvirom. Ova inovativna kombinacija pomaže poduzećima da dobiju analizu i obradu u stvarnom vremenu od iscrpnog izračunavanja i analize podataka, poboljšava donošenje odluka i učinkovitost, olakšava upravljanje i smanjuje troškove umrežavanja.

SAS:

SAS se kombinirao s Hadoopom kako bi znanstvenicima podataka pomogao da transformiraju Big Data u veće uvide. Kao rezultat toga, SAS je osmislio okruženje koje pruža vizualno i interaktivno iskustvo, olakšavajući stjecanje uvida i istraživanje novih trendova. Moćni analitički algoritmi izvlače dragocjene uvide iz podataka, dok tehnologija u memoriji omogućuje brži pristup podacima.

CERN:

Big Data igra vitalnu ulogu u CERN-u, domu velikog hadronskog superkoldera, jer prikuplja nevjerojatnu količinu podataka od svojih 40 milijuna slika u sekundi sa svojih kamera od 100 megapiksela, što daje 1 petabajt podataka u sekundi. Treba analizirati podatke s ovih kamera. Laboratorij eksperimentira s načinima za smještanje više podataka iz svojih eksperimenata u relacijske baze podataka i spremišta podataka temeljenih na NoSQL tehnologijama, kao što su Hadoop i Dynamo u Amazonovoj usluzi pohrane u oblaku S3

Buzzdata:

Buzzdata radi na projektu Big Data gdje treba kombinirati sve izvore i integrirati ih na sigurno mjesto. Ovo stvara izvrsno mjesto za novinare da se povežu i normaliziraju javne podatke.

Ministarstvo obrane:

Ministarstvo obrane (DoD) uložilo je približno 250 milijuna američkih dolara za iskorištavanje i korištenje ogromne količine podataka kako bi se došlo do sustava koji može vršiti kontrolu i donositi autonomne odluke te pomagati analitičarima kako bi pružili podršku operacijama. Odjel planira povećati svoje analitičke sposobnosti za 100 puta, izvući informacije iz tekstova na bilo kojem jeziku i jednako povećanje broja predmeta, aktivnosti i događaja koje analitičari mogu analizirati.

Agencija za napredne istraživačke projekte obrane (DARPA):

DARPA namjerava uložiti približno 25 milijuna dolara za poboljšanje računalnih tehnika i softverskih alata za analizu velike količine polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka.

instalirati php na Windows 10

Nacionalni zavodi za zdravlje:

S 200 terabajta podataka sadržanih u Projektu 1000 genoma, sve će to biti glavni primjer velikih podataka. Skupovi podataka toliko su masivni da vrlo mali broj istraživača ima računsku moć za analizu podataka.

Primjeri primjene velikih podataka u različitim djelatnostima:

Maloprodaja / potrošač:

  • Analiza tržišne košarice i optimizacija cijena
  • Trgovina i analiza tržišta
  • Upravljanje i analitika lanca opskrbe
  • Ciljanje na temelju ponašanja
  • Segmentacija tržišta i potrošača

Usluge financija i prijevara:

  • Segmentacija kupaca
  • Sukladnost i regulatorno izvješćivanje
  • Analiza i upravljanje rizicima.
  • Otkrivanje prijevara i sigurnosna analitika
  • Prijevara s medicinskim osiguranjem
  • CRM
  • Kreditni rizik, bodovanje i analiza
  • Nadzor trgovine i analiza abnormalnih obrazaca trgovanja

Znanosti o zdravlju i životu:

  • Analiza podataka iz kliničkih ispitivanja
  • Analiza uzorka bolesti
  • Analiza kvalitete njege bolesnika
  • Analiza razvoja lijekova

Telekomunikacija:

  • Optimizacija cijena
  • Sprečavanje odbijanja kupaca
  • Analiza detalja o pozivu (CDR)
  • Mrežne performanse i optimizacija
  • Analiza lokacije mobilnog korisnika

Skladište podataka poduzeća:

  • Poboljšajte EDW rasterećivanjem obrade i pohrane
  • Čvorište prije obrade prije dolaska na EDW

Igre:

  • Analitika ponašanja

Visoka tehnologija:

  • Optimizirajte konverziju toka
  • Prediktivna podrška
  • Predvidite sigurnosne prijetnje
  • Analitika uređaja

Vezane objave:

Karijera je napredovala Hadoop certifikatom .

Rastuća popularnost Hadoopa i MongoDB-a.

Koliko je bitan Hadoop trening?

Česta pitanja o Hadoop 2.0.