Что представляет собой аналитика больших данных?

Аналитика больших данных — это применение передовых методов анализа к очень большим и разнообразным наборам данных, включая структурированные, частично структурированные и неструктурированные данные из различных источников в масштабах от терабайт до зеттабайт.

Большими данными называются наборы данных, размер и тип которых превосходят возможности традиционныхреляционных баз данных по захвату, управлению и обработке данных с низкой задержкой. Большие данные обладают по крайней мере некоторыми из следующих характеристик: большой объем, высокая скорость или большое разнообразие. Искусственный интеллект (ИИ), мобильные и социальные платформы, а также Интернет вещей (IoT) способствуют усложнению ситуации с данными ввиду появления новых форм и источников данных. Например, большие данные могут поступать с датчиков, устройств, видео- и аудиооборудования, из сетей, файлов журналов, транзакционных приложений, Интернета и социальных платформ. Значительная часть этих данных создается в режиме реального времени в очень больших объемах.

Анализ больших данных дает аналитикам, исследователям и бизнес-пользователям возможность оптимизировать и ускорить принятие решений на основе данных, которые в прошлом были недоступны или неприменимы. Организации могут пользоваться передовыми методами анализа данных, включая текстовую аналитику, машинное обучение, предсказательную аналитику, интеллектуальный анализ данных, статистику и обработку естественного языка, для извлечения новых знаний из не использовавшихся ранее источников данных — как независимо, так и в связке с уже имеющимися у организации данными.

Сценарии аналитики больших данных

Улучшение интеграции клиентов

Агрегирование структурированных, частично структурированных и неструктурированных данных в точках взаимодействия клиентов с вашей компанией для всестороннего понимания поведения и мотивации клиентов, позволяющего оптимизировать индивидуальный маркетинг. Источниками данных могут быть социальные платформы, датчики, мобильные устройства, информация о настроениях и данные в журналах вызовов.

Обнаружение и пресечение мошенничества

Мониторинг транзакций в реальном времени, упреждающее распознавание аномальных обстоятельств и поведения, свидетельствующих о возможности мошенничества. Реализация потенциала больших данных вкупе с предсказательной/директивной аналитикой и сопоставлением исторических и транзакционных данных помогает организациям прогнозировать и пресекать мошенничество.

Повышение эффективности цепочки поставок

Сбор и анализ больших данных для определения того, каким образом продукты достигают своего пункта назначения, выявление неэффективных процессов и возможностей для экономии средств и времени. Датчики, журналы и транзакционные данные помогают отслеживать важнейшую информацию на пути со склада до пункта назначения.

Решения

IBM в партнерстве с Cloudera предлагает платформу и аналитические решения, необходимые для создания, контроля, эксплуатации и изучения озера данных на основе Hadoop.

Продукты

Расширьте аналитику больших данных с помощью этих продуктов.

Материалы по аналитике больших данных

Свяжитесь с экспертом

Запланируйте бесплатную индивидуальную консультацию, чтобы узнать, как мы можем помочь вам в разработке решения для аналитики больших данных.

Оставайтесь на связи