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빅 데이터는 대규모 조직이 직면 한 다양한 어려움을 해결할 수 있으며, 다음은 기업이 직면 한 문제를 해결하는 데 사용할 수있는 고 가치 빅 데이터 사용 사례입니다.
빅 데이터 탐색
빅 데이터 탐색은 다양한 시스템에 저장된 정보와이 데이터에 대한 액세스와 같은 문제를 처리하여 대규모 조직이 직면 한 일상적인 작업을 완료합니다. 빅 데이터 탐색을 통해 데이터를 분석하고 데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
향상된 360 & ordm 고객보기
기존 고객보기를 개선하면 고객을 완전히 이해하고 구매 이유, 쇼핑 선호도, 변경 이유, 다음에 구매할 항목, 회사를 다른 사람에게 추천하는 기능 등의 질문을 해결하는 데 도움이됩니다.
보안 / 지능 확장
빅 데이터 기술로 사이버 보안 및 인텔리전스 분석 플랫폼을 강화하여 소셜 미디어, 이메일, 센서 및 통신사의 새로운 유형을 처리 및 분석하고, 위험을 줄이고, 사기를 감지하고, 사이버 보안을 실시간으로 모니터링하여 인텔리전스, 보안 및 법 집행 통찰력을 크게 향상시킵니다. .
운영 분석
운영 분석은 빅 데이터 기술을 사용하여 비즈니스를 개선하기 위해 기계 및 운영 데이터와 같은 대량의 다중 구조화 된 애플리케이션을 분석하는 차세대 애플리케이션을 가능하게하는 것입니다. 이러한 데이터에는 IT 기계에서 센서 및 미터에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있으며 GPS 장치에는 다양한 유형의 데이터 세트에 대한 복잡한 분석 및 상관 관계가 필요합니다.
데이터웨어 하우스 현대화
지금 서비스 티켓팅 도구 자습서
운영 효율성을 높이려면 빅 데이터를 데이터웨어 하우스 기능과 통합해야합니다. 정보 통합 소프트웨어 및 도구를 사용하여웨어 하우스 및 애플리케이션 데이터베이스에서 거의 액세스하지 않거나 오래된 데이터를 제거 할 수 있습니다.
회사 및 빅 데이터 애플리케이션 :
광동 모바일 :
중국에서 인기있는 모바일 그룹 인 Guangdong은 Hadoop을 사용하여 데이터 액세스 병목 현상을 제거하고 정확하고 표적화 된 시장 프로모션을위한 고객 사용 패턴을 발견하고 데이터 테이블을 노드간에 자동으로 분할하여 데이터 스토리지를 확장하는 Hadoop HBase를 사용합니다.
레드 삭스:
월드 시리즈 챔피언은 날씨, 상대 팀 및 게임 전 프로모션과 같이 게임과 관련된 방대한 양의 구조화 및 비 구조화 데이터를 접하게됩니다. 빅 데이터를 통해 게임에 대한 예측과 다가오는 게임에서 예상되는 변화를 기반으로 리소스를 할당하는 방법을 제공 할 수 있습니다.
Nokia :
빅 데이터는 Nokia가 데이터를 효과적으로 사용하여 제품에 대한 사용자 경험을 이해하고 개선하는 데 도움이되었습니다. 이 회사는 데이터 처리 및 복잡한 분석을 활용하여 예측 트래픽 및 계층화 된 고도 모델을 사용하여지도를 작성합니다. Nokia는 위의 애플리케이션에 Cloudera의 Hadoop 플랫폼과 HBase, HDFS, Sqoop 및 Scribe와 같은 Hadoop 구성 요소를 사용합니다.
화웨이 :
Huawei OceanStor N8000-Hadoop 빅 데이터 솔루션은 고급 클러스터형 아키텍처 및 엔터프라이즈 급 스토리지 기능을 기반으로 개발되었으며이를 Hadoop 컴퓨팅 프레임 워크와 통합합니다. 이 혁신적인 조합은 기업이 철저한 데이터 계산 및 분석을 통해 실시간 분석 및 처리 결과를 얻고, 의사 결정 및 효율성을 개선하고, 관리를 더 쉽게 만들고 네트워킹 비용을 줄이는 데 도움이됩니다.
SAS :
SAS는 데이터 과학자가 빅 데이터를 더 큰 통찰력으로 전환 할 수 있도록 Hadoop과 결합했습니다. 결과적으로 SAS는 시각적 및 대화 형 경험을 제공하는 환경을 마련하여 더 쉽게 통찰력을 얻고 새로운 트렌드를 탐색 할 수 있습니다. 강력한 분석 알고리즘은 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 반면 인 메모리 기술은 데이터에 대한 빠른 액세스를 허용합니다.
CERN :
빅 데이터는 대형 Hadron Supercollider의 고향 인 CERN에서 중요한 역할을합니다 .1 억 화소 카메라에서 초당 4 천만 장의 사진에서 믿을 수없는 양의 데이터를 수집하여 초당 1 페타 바이트의 데이터를 제공합니다. 이러한 카메라의 데이터를 분석해야합니다. 이 연구소는 Amazon의 S3 클라우드 스토리지 서비스에서 Hadoop 및 Dynamo와 같은 NoSQL 기술을 기반으로하는 관계형 데이터베이스와 데이터 저장소 모두에 실험에서 더 많은 데이터를 배치하는 방법을 실험하고 있습니다.
Buzzdata :
Buzzdata는 모든 소스를 결합하고 안전한 위치에 통합해야하는 빅 데이터 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이는 언론인이 공개 데이터를 연결하고 정규화 할 수있는 좋은 장소를 만듭니다.
국방부 :
국방부 (DoD)는 방대한 양의 데이터를 활용하고 활용하는 데 약 2 억 5 천만 달러를 투자하여 제어를 수행하고 자율적 인 결정을 내리고 분석가가 운영 지원을 제공 할 수 있도록 지원할 수있는 시스템을 마련했습니다. 이 부서는 모든 언어의 텍스트에서 정보를 추출하고 분석가가 분석 할 수있는 개체, 활동 및 이벤트의 수를 동등하게 늘리기 위해 분석 능력을 100 배까지 높일 계획입니다.
DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) :
DARPA는 대량의 반 정형 및 비정형 데이터를 분석하기위한 계산 기술 및 소프트웨어 도구를 개선하기 위해 약 2,500 만 달러를 투자 할 계획입니다.
국립 보건원 :
1000 Genomes Project에 포함 된 200TB의 데이터는 모두 빅 데이터의 대표적인 예가 될 것입니다. 데이터 세트가 너무 커서 데이터를 분석 할 수있는 계산 능력이있는 연구원은 거의 없습니다.
다양한 산업 분야의 빅 데이터 애플리케이션 예 :
소매 / 소비자 :
- 시장 바구니 분석 및 가격 최적화
- 상품화 및 시장 분석
- 공급망 관리 및 분석
- 행동 기반 타겟팅
- 시장 및 소비자 세분화
재정 및 사기 서비스 :
- 고객 세분화
- 규정 준수 및 규제보고
- 위험 분석 및 관리.
- 사기 탐지 및 보안 분석
- 의료 보험 사기
- CRM
- 신용 위험, 채점 및 분석
- 거래 감시 및 비정상 거래 패턴 분석
건강 및 생명 과학 :
- 임상 시험 데이터 분석
- 질병 패턴 분석
- 환자 치료 품질 분석
- 약물 개발 분석
통신 :
- 가격 최적화
- 고객 이탈 방지
- CDR (통화 정보 기록) 분석
- 네트워크 성능 및 최적화
- 모바일 사용자 위치 분석
엔터프라이즈 데이터웨어 하우스 :
- 처리 및 저장 부담을 줄여 EDW 향상
- EDW에 도착하기 전에 전처리 허브
노름:
AWS CLI 사용 방법
- 행동 분석
하이 테크:
- 유입 경로 전환 최적화
- 예측 지원
- 보안 위협 예측
- 장치 분석
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