Combine y analice volúmenes dispares de datos de clientes estructurados y no estructurados para obtener insights más detallados de cada cliente
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 insights más detallados 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 admite plataformas que ejecutan Apache Hadoop, como Cloudera.
Le permite encontrar información perdida en sus datos, como feeds de Twitter, correo electrónico, registros del correo electrónico, 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 analytics 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 e 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 horas en lugar de pasar semanas o meses desarrollando código. Utiliza el procesamiento distribuido para acelerar la coincidencia de volúmenes de big data.
Proporciona soporte para API basadas en Java y REST, que pueden ser utilizadas por aplicaciones de terceros.
Proporciona funciones de búsqueda, así como de exportar —con ID de entidad— y capacidades de extracción para permitir que los datos sean consumidos por los sistemas descendentes.
Proporciona 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 transmisión casi en tiempo real a través del procesamiento de microlotes y análisis de cómputos de gráficos.
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 horas en lugar de pasar semanas o meses desarrollando código. Utiliza el procesamiento distribuido para acelerar la coincidencia de volúmenes de big data.
Proporciona soporte para API basadas en Java y REST, que pueden ser utilizadas por aplicaciones de terceros.
Proporciona funciones de búsqueda, así como de exportar —con ID de entidad— y capacidades de extracción para permitir que los datos sean consumidos por los sistemas descendentes.
Proporciona 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 transmisión casi en tiempo real a través del procesamiento de microlotes y análisis de cómputos de gráficos.
Productos relacionados
Ayuda a gestionar, buscar, analizar y comparar conjuntos de datos de nombres multiculturales.
Prediga y evite la actividad delictiva y el riesgo con la resolución de entidades y analytics.
Gestiona los datos de la empresa, los presenta en una única vista de confianza, empodera a los usuarios empresariales y ofrece funciones analíticas.
Más información sobre Master Data Management
Información legal
Java y todas las marcas basadas en Java son marcas comerciales o marcas registradas de Oracle o sus filiales.