Mettez en correspondance et analysez des volumes disparates de données client structurées et non structurées pour obtenir des informations plus précises sur les clients
Trouvez et connectez les données client les plus importantes
IBM InfoSphere Big Match for Hadoop vous aide à analyser d’énormes volumes de données structurées et non structurées pour obtenir des informations plus précises sur les clients. Il peut permettre de relier rapidement et efficacement des données provenant de plusieurs sources afin de fournir des informations plus complètes et plus précises sur les clients, sans les risques liés au déplacement des données d’une source à une autre. La solution prend en charge les plateformes exécutant Apache Hadoop telles que Cloudera.
Vous permet de trouver des informations enfouies dans vos données, telles que les fils Twitter, les e-mails et les journaux des centres d’appels, et de les associer à des entités, comme des clients provenant d’autres sources, afin d’obtenir une vision plus complète.
Utilise la technologie de correspondance probabiliste, combinée aux accélérateurs de big data et à l’analyse de texte, pour extraire des informations pertinentes et vous aider à connecter les identités des clients au rythme de l’entreprise.
Réduit les goulots d’étranglement dans l’analyse et l’intégration des données en chargeant toutes les données nativement dans l’environnement Hadoop pour une analyse et une intégration plus rapides, avec moins de contraintes.
Fonctionnalités
Utilise des algorithmes d’apprentissage statistique et un moteur de correspondance probabiliste s’exécutant en mode natif dans Hadoop pour une correspondance plus rapide et plus précise des données client.
Fournit des modèles et des algorithmes prédéfinis configurables pour vous aider à déployer en quelques heures au lieu de passer des semaines ou des mois à développer du code. Utilise le traitement distribué pour accélérer la mise en correspondance des volumes de big data.
Assure la prise en charge des API Java et REST, qui peuvent être utilisées par des applications tierces.
Fournit des fonctions de recherche ainsi que des capacités d’exportation (avec ID d’entité) et d’extraction pour permettre la consommation des données par des systèmes en aval.
Fournit des utilitaires et une visualisation basés sur Spark pour permettre une analyse plus approfondie des résultats. Les capacités avancées d’analyse et de science des données de Spark incluent la diffusion en flux en temps quasi réel via le traitement par micro lots et l’analyse par calcul graphique.
Utilise des algorithmes d’apprentissage statistique et un moteur de correspondance probabiliste s’exécutant en mode natif dans Hadoop pour une correspondance plus rapide et plus précise des données client.
Fournit des modèles et des algorithmes prédéfinis configurables pour vous aider à déployer en quelques heures au lieu de passer des semaines ou des mois à développer du code. Utilise le traitement distribué pour accélérer la mise en correspondance des volumes de big data.
Assure la prise en charge des API Java et REST, qui peuvent être utilisées par des applications tierces.
Fournit des fonctions de recherche ainsi que des capacités d’exportation (avec ID d’entité) et d’extraction pour permettre la consommation des données par des systèmes en aval.
Fournit des utilitaires et une visualisation basés sur Spark pour permettre une analyse plus approfondie des résultats. Les capacités avancées d’analyse et de science des données de Spark incluent la diffusion en flux en temps quasi réel via le traitement par micro lots et l’analyse par calcul graphique.
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