Was ist ein Data Lake?
Data Lakes sind Lösungen für das Hybrid-Data-Management der nächsten Generation, die Big-Data-Herausforderungen bewältigen können und völlig neue Echtzeitanalysen ermöglichen. Ihre hochskalierbare Umgebung unterstützt extrem große Datenmengen und nimmt Daten in ihrem nativen Format aus verschiedenen Datenquellen auf. Ergänzend zu Ihrem Data Warehouse stellen sie das Framework für machine learning und echtzeitorientierte erweiterte Analysen in einer Umgebung für die Zusammenarbeit bereit.
IBM bietet in Zusammenarbeit mit Cloudera auf Unternehmen abgestimmte Produkte und Services an, mit deren Hilfe Sie einen Data Lake erstellen und anschließend Big Data verwalten, abrufen und durchsuchen können. Diese Lösungen vereinen eine kosteneffiziente, auf Unternehmen abgestimmte Open-Source-Technologie mit echtzeitorientierten Analysefunktionen. Nutzen Sie das enorme Potenzial bisher nicht analysierter Daten und treffen Sie intelligentere, flexiblere und datengesteuerte Entscheidungen.
Im Fokus
Merkmale von Data Lakes von IBM
Lösungen zur Optimierung des Potenzials eines Data Lakes
Schnellere Ergebnisse und höhere Genauigkeit mit einem gut regulierten Data Lake
Verwenden Sie bewährte Tools und profitieren Sie bei Ihrer Big-Data-Analyse von höheren Geschwindigkeiten, KI und maschinellem Lernen
Data Lakes: Branchenspezifische Anwendungsfälle
Einzelhandel
- Ermittlung, was ein Kunde wahrscheinlich online kauft, und Abgabe von Empfehlungen
- Ermittlung des Wegs eines Kunden zum Kauf, um Kaufmuster zu verstehen und Mikromarketing zu betreiben
- Vorhersage oder proaktive Erkennung betrügerischer Aktivitäten von innerhalb und außerhalb des Unternehmens
Bankwesen
- Vorhersage des Erfolgs oder Misserfolgs von Diskontgeschäften
- Bestimmung des „Next Product to Buy“ und Werbung für das Produkt bei Kunden
- Ermittlung von Kunden, die wahrscheinlich ihre Bankgeschäfte reduzieren werden, und Einsatz von proaktiven Marketingmaßnahmen, um dem entgegenzuwirken
Hotel- und Gastgewerbe und Reisebranche
- Verfolgung und Vorhersage von Kundenpräferenzen als Entscheidungshilfe für proaktive Verkaufsmaßnahmen
- Verbesserung der Kundenerfahrung und Markentreue durch Anpassung und Personalisierung
- Preisbestimmung und Analyse in Echtzeit
Ressourcen zu Data Lakes
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