'
Big Data dapat mengatasi berbagai kesulitan yang dihadapi oleh organisasi besar. Berikut ini adalah kasus penggunaan Big Data bernilai tinggi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah yang dihadapi oleh mereka.
Eksplorasi Big Data
Eksplorasi Big Data menangani tantangan seperti informasi yang disimpan dalam sistem yang berbeda dan akses ke data ini untuk menyelesaikan tugas sehari-hari, yang dihadapi oleh organisasi besar. Eksplorasi Big Data memungkinkan Anda menganalisis data dan mendapatkan wawasan berharga darinya.
Tampilan Pelanggan 360 & ordm yang ditingkatkan
Meningkatkan pandangan pelanggan yang ada membantu mendapatkan pemahaman lengkap tentang pelanggan, menjawab pertanyaan seperti mengapa mereka membeli, bagaimana mereka memilih untuk berbelanja, mengapa mereka berubah, apa yang akan mereka beli selanjutnya, dan fitur apa yang membuat mereka merekomendasikan perusahaan kepada orang lain.
Ekstensi Keamanan / Intelijen
Meningkatkan keamanan dunia maya dan platform analisis intelijen dengan teknologi Big Data untuk memproses dan menganalisis jenis baru dari media sosial, email, sensor, dan Telco, mengurangi risiko, mendeteksi penipuan, dan memantau keamanan dunia maya secara real-time untuk secara signifikan meningkatkan wawasan intelijen, keamanan, dan penegakan hukum .
Analisis Operasi
Analisis operasi adalah tentang penggunaan teknologi Big Data untuk memungkinkan aplikasi generasi baru yang menganalisis multi-struktur dalam jumlah besar, seperti mesin dan data operasional untuk meningkatkan bisnis. Data ini dapat mencakup apa saja mulai dari mesin TI hingga sensor dan pengukur dan perangkat GPS memerlukan analisis dan korelasi yang kompleks di berbagai jenis kumpulan data.
Modernisasi Data Warehouse
java cara membuat larik objek
Big Data perlu diintegrasikan dengan kemampuan gudang data untuk meningkatkan efisiensi operasional. Menyingkirkan data lama atau yang jarang diakses dari gudang dan database aplikasi dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak dan alat integrasi informasi.
Perusahaan dan Aplikasi Big Data mereka:
Guangdong Mobiles:
Grup seluler populer di China, Guangdong, menggunakan Hadoop untuk menghilangkan kemacetan akses data dan mengungkap pola penggunaan pelanggan untuk promosi pasar yang tepat dan tertarget dan Hadoop HBase untuk secara otomatis membagi tabel data di seluruh node untuk memperluas penyimpanan data.
Red Sox:
Juara Seri Dunia menemukan volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur yang terkait dengan game seperti cuaca, tim lawan, dan promosi pra-game. Big Data memungkinkan mereka memberikan prakiraan tentang game dan cara mengalokasikan sumber daya berdasarkan variasi yang diharapkan dalam game yang akan datang.
Nokia:
Big Data telah membantu Nokia menggunakan data mereka secara efektif untuk memahami dan meningkatkan pengalaman pengguna dengan produk mereka. Perusahaan memanfaatkan pemrosesan data dan analisis kompleks untuk membangun peta dengan lalu lintas prediktif dan model elevasi berlapis. Nokia menggunakan platform Hadoop Cloudera dan komponen Hadoop seperti HBase, HDFS, Sqoop dan Scribe untuk aplikasi di atas.
Huawei:
Solusi Big Data Huawei OceanStor N8000-Hadoop dikembangkan berdasarkan arsitektur clustered yang canggih dan kemampuan penyimpanan tingkat perusahaan serta mengintegrasikannya dengan kerangka kerja komputasi Hadoop. Kombinasi inovatif ini membantu perusahaan mendapatkan analisis waktu nyata dan hasil pemrosesan dari penghitungan dan analisis data yang lengkap, meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi, mempermudah pengelolaan, dan mengurangi biaya jaringan.
SAS:
SAS telah digabungkan dengan Hadoop untuk membantu data scientist mengubah Big Data menjadi wawasan yang lebih luas. Hasilnya, SAS telah hadir dengan lingkungan yang memberikan pengalaman visual dan interaktif, sehingga lebih mudah untuk mendapatkan wawasan dan menjelajahi tren baru. Algoritme analitik yang kuat mengekstrak wawasan berharga dari data sementara teknologi dalam memori memungkinkan akses yang lebih cepat ke data.
CERN:
Big Data memainkan peran penting di CERN, rumah dari Hadron Supercollider yang besar, karena ia mengumpulkan jumlah data yang luar biasa dari 40 juta gambar per detik dari kamera 100 megapikselnya, yang menghasilkan 1 petabyte data per detik. Data dari kamera ini perlu dianalisis. Lab sedang bereksperimen dengan berbagai cara untuk menempatkan lebih banyak data dari eksperimennya di database relasional dan penyimpanan data berdasarkan teknologi NoSQL, seperti Hadoop dan Dynamo di layanan penyimpanan cloud S3 Amazon
Buzzdata:
Buzzdata sedang mengerjakan proyek Big Data di mana ia perlu menggabungkan semua sumber dan mengintegrasikannya di lokasi yang aman. Ini menciptakan tempat yang bagus bagi jurnalis untuk menghubungkan dan menormalkan data publik.
Departemen Pertahanan:
Departemen Pertahanan (DoD) telah menginvestasikan sekitar $ 250 juta untuk memanfaatkan dan memanfaatkan sejumlah besar data untuk menghasilkan sistem yang dapat membuat kontrol dan membuat keputusan otonom dan membantu analis untuk memberikan dukungan pada operasi. Departemen memiliki rencana untuk meningkatkan kemampuan analitis mereka hingga 100 kali lipat, untuk mengekstrak informasi dari teks dalam bahasa apa pun dan peningkatan yang setara dalam jumlah objek, aktivitas, dan peristiwa yang dapat dianalisis oleh analis.
Badan Proyek Penelitian Lanjutan Pertahanan (DARPA):
DARPA bermaksud menginvestasikan sekitar $ 25 juta untuk meningkatkan teknik komputasi dan perangkat lunak guna menganalisis data semi-terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar.
Institut Kesehatan Nasional:
Dengan 200 terabyte data yang terkandung dalam Proyek 1000 Genom, semuanya siap menjadi contoh utama Big Data. Set data sangat besar sehingga sangat sedikit peneliti yang memiliki kemampuan komputasi untuk menganalisis data.
Contoh Aplikasi Big Data di Berbagai Industri:
c ++ contoh namespace
Retail / Konsumen:
- Analisis Keranjang Pasar dan Optimasi Harga
- Merchandizing dan analisis pasar
- Manajemen dan analisis rantai pasokan
- Penargetan berbasis perilaku
- Segmentasi pasar dan konsumen
Keuangan & Layanan Penipuan:
- Segmentasi pelanggan
- Kepatuhan dan pelaporan peraturan
- Analisis dan manajemen risiko.
- Deteksi penipuan dan analisis keamanan
- Penipuan asuransi kesehatan
- CRM
- Risiko kredit, penilaian dan analisis
- Pengawasan perdagangan dan analisis pola perdagangan abnormal
Ilmu Kesehatan & Kehidupan:
- Analisis data uji klinis
- Analisis pola penyakit
- Analisis kualitas perawatan pasien
- Analisis pengembangan obat
Telekomunikasi:
- Optimalisasi harga
- Pencegahan churn pelanggan
- Analisis catatan detail panggilan (CDR)
- Performa dan pengoptimalan jaringan
- Analisis lokasi pengguna seluler
Gudang Data Perusahaan:
- Tingkatkan EDW dengan membongkar pemrosesan dan penyimpanan
- Hub pra-pemrosesan sebelum mencapai EDW
Game:
- Analisis Perilaku
Teknologi tinggi:
- Optimalkan Konversi Corong
- Dukungan Prediktif
- Prediksi Ancaman Keamanan
- Analisis Perangkat
Posting terkait:
Karir diuntungkan melalui sertifikasi Hadoop .
Meningkatnya popularitas Hadoop dan MongoDB.