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Big Data puede abordar las diversas dificultades que enfrentan las grandes organizaciones. Los siguientes son casos de uso de Big Data de alto valor que se pueden utilizar para abordar las preocupaciones que enfrentan.
Exploración de Big Data
La exploración de Big Data se ocupa de desafíos como la información almacenada en diferentes sistemas y el acceso a estos datos para completar las tareas del día a día que enfrentan las grandes organizaciones. La exploración de Big Data le permite analizar datos y obtener información valiosa de ellos.
Vistas mejoradas de clientes 360 y ordm
Mejorar las vistas de los clientes existentes ayuda a obtener una comprensión completa de los clientes, abordando preguntas como por qué compran, cómo prefieren comprar, por qué cambian, qué comprarán a continuación y qué características los hacen recomendar una empresa a otros.
Extensión de seguridad / inteligencia
Mejorar las plataformas de análisis de inteligencia y seguridad cibernética con tecnologías de Big Data para procesar y analizar nuevos tipos de redes sociales, correos electrónicos, sensores y Telco, reducir riesgos, detectar fraudes y monitorear la seguridad cibernética en tiempo real para mejorar significativamente los conocimientos de inteligencia, seguridad y aplicación de la ley. .
Análisis de operaciones
El análisis de operaciones consiste en utilizar tecnologías de Big Data para habilitar una nueva generación de aplicaciones que analizan grandes volúmenes de datos de múltiples estructuras, como máquinas y datos operativos para mejorar el negocio. Estos datos pueden incluir cualquier cosa, desde máquinas de TI hasta sensores y medidores, y los dispositivos GPS requieren un análisis complejo y una correlación entre diferentes tipos de conjuntos de datos.
Modernización del almacén de datos
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Big Data debe integrarse con las capacidades de almacenamiento de datos para aumentar la eficiencia operativa. Puede deshacerse de los datos antiguos o a los que rara vez se accede desde el almacén y las bases de datos de aplicaciones mediante software y herramientas de integración de información.
Empresas y sus aplicaciones de Big Data:
Móviles de Guangdong:
Guangdong, un grupo móvil popular en China, utiliza Hadoop para eliminar los cuellos de botella en el acceso a los datos y descubrir patrones de uso del cliente para promociones de mercado precisas y específicas, y Hadoop HBase para dividir automáticamente las tablas de datos en los nodos para expandir el almacenamiento de datos.
Medias Rojas:
Los campeones de la Serie Mundial se encuentran con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados relacionados con el juego, como el clima, el equipo oponente y las promociones previas al juego. Big Data les permite proporcionar pronósticos sobre el juego y cómo asignar recursos en función de las variaciones esperadas en el próximo juego.
Nokia:
Big Data ha ayudado a Nokia a hacer un uso eficaz de sus datos para comprender y mejorar la experiencia de los usuarios con sus productos. La empresa aprovecha el procesamiento de datos y los análisis complejos para crear mapas con tráfico predictivo y modelos de elevación en capas. Nokia utiliza la plataforma Hadoop de Cloudera y componentes Hadoop como HBase, HDFS, Sqoop y Scribe para la aplicación anterior.
Huawei:
La solución Huawei OceanStor N8000-Hadoop Big Data se desarrolla en base a una arquitectura en clúster avanzada y capacidad de almacenamiento de nivel empresarial y la integra con el marco de computación Hadoop. Esta innovadora combinación ayuda a las empresas a obtener resultados de análisis y procesamiento en tiempo real a partir de un exhaustivo cálculo y análisis de datos, mejora la toma de decisiones y la eficiencia, facilita la administración y reduce el costo de la red.
SAS:
SAS se ha combinado con Hadoop para ayudar a los científicos de datos a transformar Big Data en conocimientos más amplios. Como resultado, SAS ha creado un entorno que proporciona una experiencia visual e interactiva, lo que facilita la obtención de conocimientos y la exploración de nuevas tendencias. Los potentes algoritmos analíticos extraen información valiosa de los datos, mientras que la tecnología en memoria permite un acceso más rápido a los datos.
CERN:
Big Data juega un papel vital en el CERN, hogar del gran Hadron Supercollider, ya que recopila una cantidad increíble de datos de sus 40 millones de imágenes por segundo de sus cámaras de 100 megapíxeles, que emiten 1 petabyte de datos por segundo. Es necesario analizar los datos de estas cámaras. El laboratorio está experimentando formas de colocar más datos de sus experimentos tanto en bases de datos relacionales como en almacenes de datos basados en tecnologías NoSQL, como Hadoop y Dynamo en el servicio de almacenamiento en la nube S3 de Amazon.
Buzzdata:
Buzzdata está trabajando en un proyecto de Big Data donde necesita combinar todas las fuentes e integrarlas en un lugar seguro. Esto crea un gran lugar para que los periodistas se conecten y normalicen los datos públicos.
Departamento de Defensa:
El Departamento de Defensa (DoD) ha invertido aproximadamente $ 250 millones para aprovechar y utilizar una cantidad colosal de datos para crear un sistema que pueda controlar y tomar decisiones autónomas y ayudar a los analistas a brindar apoyo a las operaciones. El departamento tiene planes para aumentar su capacidad analítica en 100 pliegues, para extraer información de textos en cualquier idioma y un aumento equivalente en la cantidad de objetos, actividades y eventos que los analistas pueden analizar.
Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA):
DARPA tiene la intención de invertir aproximadamente $ 25 millones para mejorar las técnicas computacionales y las herramientas de software para analizar grandes cantidades de datos semiestructurados y no estructurados.
Institutos Nacionales de Salud:
Con 200 terabytes de datos contenidos en el Proyecto 1000 Genomas, todo está listo para ser un excelente ejemplo de Big Data. Los conjuntos de datos son tan masivos que muy pocos investigadores tienen el poder computacional para analizar los datos.
Ejemplos de aplicaciones de Big Data en diferentes industrias:
Minorista / Consumidor:
- Análisis de la cesta de mercado y optimización de precios
- Comercialización y análisis de mercado
- Gestión y análisis de la cadena de suministro
- Orientación basada en el comportamiento
- Segmentaciones de mercado y consumidores
Servicios de finanzas y fraudes:
- Segmentación de clientes
- Informes normativos y de cumplimiento
- Análisis y gestión de riesgos.
- Detección de fraudes y análisis de seguridad
- Fraude de seguro médico
- CRM
- Riesgo de crédito, puntuación y análisis
- Vigilancia comercial y análisis de patrones comerciales anormales
Ciencias de la salud y la vida:
- Análisis de datos de ensayos clínicos
- Análisis de patrones de enfermedad
- Análisis de la calidad de la atención al paciente
- Análisis de desarrollo de fármacos
Telecomunicaciones:
- Optimización de precios
- Prevención de abandono de clientes
- Análisis de registros de detalles de llamadas (CDR)
- Optimización y rendimiento de la red
- Análisis de ubicación de usuarios móviles
Almacén de datos empresariales:
- Mejore la EDW descargando el procesamiento y el almacenamiento
- Centro de preprocesamiento antes de llegar a EDW
Juego de azar:
- Análisis de comportamiento
Alta tecnología:
- Optimizar la conversión del embudo
- Soporte predictivo
- Predecir amenazas a la seguridad
- Análisis de dispositivos
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