Combine y analice volúmenes dispares de datos de clientes estructurados y no estructurados para obtener información de valor sobre el cliente más detallada.
Encuentre y conecte los datos del cliente que más importan
IBM InfoSphere Big Match for Hadoop le ayuda a analizar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados para obtener información más detallada sobre los clientes. Puede permitir una vinculación rápida y eficiente de datos de múltiples fuentes para proporcionar información más completa y precisa sobre los clientes, sin los riesgos de mover los datos de una fuente a otra. La solución es compatible con plataformas que ejecutan Apache Hadoop, como Cloudera.
Le permite encontrar información enterrada en sus datos, como feeds de Twitter, el correo electrónico o registros del centro de llamadas, y compararlos con entidades, como clientes de otras fuentes, para obtener una imagen más completa.
Utiliza tecnología de coincidencia probabilística, combinada con aceleradores de big data y análisis de texto, para extraer información relevante y ayudarle a conectar las identidades de los clientes a la velocidad del negocio.
Reduce los cuellos de botella en el análisis y la integración de datos al cargar todos los datos de forma nativa en el entorno de Hadoop para un análisis y una integración más rápidos, con menos restricciones.
Características
Utiliza algoritmos de aprendizaje estadístico y un motor de coincidencia probabilística que se ejecuta de forma nativa en Hadoop para una coincidencia de datos de clientes más rápida y precisa.
Proporciona algoritmos y plantillas prediseñados configurables para ayudarle a implementar en cuestión de horas en lugar de dedicar semanas o meses a desarrollar código. Utiliza el procesamiento distribuido para acelerar la coincidencia de volúmenes de big data.
Ofrece compatibilidad con API basadas en Java y REST, que pueden ser utilizadas por aplicaciones de terceros.
Ofrece funciones de búsqueda, así como capacidades de exportación (con ID de entidad) y extracción para permitir que los sistemas de recepción consuman los datos.
Ofrece utilidades y visualización basadas en Spark para facilitar aún más el análisis de los resultados. Las capacidades avanzadas de análisis y ciencia de datos de Spark incluyen la transmisión casi en tiempo real a través del procesamiento de microlotes y el análisis de computación gráfica.
Utiliza algoritmos de aprendizaje estadístico y un motor de coincidencia probabilística que se ejecuta de forma nativa en Hadoop para una coincidencia de datos de clientes más rápida y precisa.
Proporciona algoritmos y plantillas prediseñados configurables para ayudarle a implementar en cuestión de horas en lugar de dedicar semanas o meses a desarrollar código. Utiliza el procesamiento distribuido para acelerar la coincidencia de volúmenes de big data.
Ofrece compatibilidad con API basadas en Java y REST, que pueden ser utilizadas por aplicaciones de terceros.
Ofrece funciones de búsqueda, así como capacidades de exportación (con ID de entidad) y extracción para permitir que los sistemas de recepción consuman los datos.
Ofrece utilidades y visualización basadas en Spark para facilitar aún más el análisis de los resultados. Las capacidades avanzadas de análisis y ciencia de datos de Spark incluyen la transmisión casi en tiempo real a través del procesamiento de microlotes y el análisis de computación gráfica.
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