IBM InfoSphere® Big Match für Hadoop unterstützt Sie bei der Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um tiefere Kundeneinblicke zu gewinnen. Sie ermöglicht die schnelle und effiziente Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen, um vollständigere und genauere Kundeninformationen bereitzustellen - ohne die Risiken, die mit der Verschiebung von Daten von Quelle zu Quelle verbunden sind. Die Lösung unterstützt Plattformen, auf denen Apache Hadoop ausgeführt wird, wie beispielsweise Cloudera.
Ermöglicht Ihnen, in Ihren Daten verborgene Informationen — wie Twitter-Feeds, E-Mails, Callcenter-Logs — zu finden und sie Entitäten wie Kunden aus anderen Quellen zuzuordnen, um ein vollständigeres Bild zu erhalten.
Verwendet probabilistische Matching-Technologie in Kombination mit Big-Data-Beschleunigern und Textanalyse, um relevante Informationen zu extrahieren und Ihnen dabei zu helfen, Kundenidentitäten mit der Geschwindigkeit des Geschäfts zu verbinden.
Reduziert Engpässe bei der Datenanalyse und -integration, indem alle Daten nativ in die Hadoop-Umgebung geladen werden, um eine schnellere Analyse und Integration mit weniger Beschränkungen zu ermöglichen.
Verwendet statistische Lernalgorithmen und eine probabilistische Matching-Engine, die nativ in Hadoop läuft, um einen schnellen und genaueren Abgleich von Kundendaten zu ermöglichen.
Bietet konfigurierbare vorgefertigte Algorithmen und Vorlagen, mit denen Sie die Bereitstellung innerhalb weniger Stunden durchführen können, anstatt Wochen oder Monate damit zu verbringen, Code zu entwickeln. Verwendet verteilte Verarbeitung, um den Abgleich von Big Data Volumina zu beschleunigen.
Bietet Unterstützung für Java- und REST-basierte APIs, die von Drittanbieteranwendungen verwendet werden können.
Bietet Suchfunktionen sowie Exportfunktionen mit Entitäts-ID und Extraktionsfunktionen, mit denen Daten von nachgelagerten Systemen verwendet werden können.
Bietet Spark-basierte Dienstprogramme und Visualisierung, um die Analyse der Ergebnisse weiter zu ermöglichen. Die fortschrittlichen Analyse- und Data Science-Funktionen von Spark umfassen Streaming nahezu in Echtzeit, Mikro-Batch-Verarbeitung und Diagrammberechnungsanalyse.
Hilft bei der Verwaltung, Suche, Analyse und dem Vergleich multikultureller Namensdatensätze.
Prognostiziert und verhindert kriminelle Aktivitäten und Risiken mit Entitätsauflösung und Analysen.
Verwaltet Unternehmensdaten, stellt sie in einer einzigen vertrauenswürdigen Ansicht dar, befähigt Geschäftsanwender und bietet Analysefunktionen.
Rechtliche Hinweise
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