異種のもので構成される構造化顧客データと非構造化顧客データを照合して分析し、より深く顧客に関する洞察を得ることができます。
最も重要な顧客データを見つけて接続する
IBM InfoSphere Big Match for Hadoop は、大量の構造化データと非構造化データを分析して、顧客に関するより深い洞察を得るのに役立ちます。複数のソースからのデータを迅速かつ効率的にリンクして、ソースからソースへデータを移動するリスクを伴うことなく、より完全で正確な顧客情報を提供できます。このソリューションは、Cloudera などの Apache Hadoop を実行するプラットフォームをサポートします。
Twitterフィード、Eメール、コールセンターのログなど、データに埋もれている情報を見つけ、他のソースから顧客などのエンティティにマッチさせることで、より全体像を把握することができる。
ビッグデータアクセラレータおよびテキスト分析と組み合わせた確率的マッチングテクノロジーを使用して、関連情報を抽出し、ビジネスのスピードで顧客 ID を結び付けるのに役立ちます。
すべてのデータを Hadoop 環境にネイティブにロードすることで、データの解析と統合のボトルネックを軽減し、より少ない制約でより迅速な分析と統合を実現します。
主な機能
統計学習アルゴリズムと Hadoop 内でネイティブに実行される確率的マッチングエンジンを使用して、高速かつ正確な顧客データのマッチングを実現します。
構成可能な事前構築されたアルゴリズムとテンプレートを提供するため、コードの開発に数週間または数か月を費やすことなく、数時間でデプロイできます。分散処理を使用してビッグデータボリュームのマッチングを高速化します。
サードパーティアプリケーションで使用できる Java および REST ベースの API のサポートを提供します。
検索機能のほか、エンティティ ID を使用したエクスポート機能や、ダウンストリームシステムでデータを使用できるようにする抽出機能を提供します。
Spark ベースのユーティリティと視覚化を提供して、結果の分析をさらに可能にします。Spark の高度な分析およびデータ サイエンス機能には、マイクロバッチ処理およびグラフ計算分析によるほぼリアルタイムのストリーミングが含まれます。
統計学習アルゴリズムと Hadoop 内でネイティブに実行される確率的マッチングエンジンを使用して、高速かつ正確な顧客データのマッチングを実現します。
構成可能な事前構築されたアルゴリズムとテンプレートを提供するため、コードの開発に数週間または数か月を費やすことなく、数時間でデプロイできます。分散処理を使用してビッグデータボリュームのマッチングを高速化します。
サードパーティアプリケーションで使用できる Java および REST ベースの API のサポートを提供します。
検索機能のほか、エンティティ ID を使用したエクスポート機能や、ダウンストリームシステムでデータを使用できるようにする抽出機能を提供します。
Spark ベースのユーティリティと視覚化を提供して、結果の分析をさらに可能にします。Spark の高度な分析およびデータ サイエンス機能には、マイクロバッチ処理およびグラフ計算分析によるほぼリアルタイムのストリーミングが含まれます。
法務情報
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