حالات استخدام البيانات الضخمة المتغيرة للعبة

يمكن للبيانات الضخمة معالجة الصعوبات التي تواجهها المؤسسات الكبيرة ، وفيما يلي حالات استخدام البيانات الضخمة عالية القيمة المستخدمة لمعالجة المخاوف التي تواجهها

'

يمكن للبيانات الضخمة معالجة الصعوبات المختلفة التي تواجهها المؤسسات الكبيرة ، وفيما يلي حالات استخدام البيانات الضخمة ذات القيمة العالية والتي يمكن استخدامها لمعالجة المخاوف التي تواجهها.





استكشاف البيانات الضخمة

يتعامل استكشاف البيانات الضخمة مع التحديات مثل المعلومات المخزنة في أنظمة مختلفة والوصول إلى هذه البيانات لإكمال المهام اليومية التي تواجهها المؤسسات الكبيرة. يتيح لك استكشاف البيانات الضخمة تحليل البيانات واكتساب رؤى قيمة منها.



محسّنة 360 & وجهات نظر العملاء

يساعد تحسين آراء العملاء الحاليين على اكتساب فهم كامل للعملاء ، ومعالجة أسئلة مثل لماذا يشترون ، وكيف يفضلون التسوق ، ولماذا يغيرون ، وما الذي سيشترونه بعد ذلك ، وما الميزات التي تجعلهم يوصون بشركة للآخرين.

تمديد الأمن / الاستخبارات



تعزيز منصات تحليل الأمن السيبراني والذكاء باستخدام تقنيات البيانات الضخمة لمعالجة وتحليل أنواع جديدة من وسائل التواصل الاجتماعي ورسائل البريد الإلكتروني وأجهزة الاستشعار والاتصالات ، وتقليل المخاطر واكتشاف الاحتيال ومراقبة الأمن السيبراني في الوقت الفعلي لتحسين رؤى الاستخبارات والأمن وإنفاذ القانون بشكل كبير .

تحليل العمليات

يدور تحليل العمليات حول استخدام تقنيات البيانات الضخمة لتمكين جيل جديد من التطبيقات التي تحلل كميات كبيرة من الهياكل المتعددة ، مثل البيانات الآلية والتشغيلية لتحسين الأعمال. يمكن أن تتضمن هذه البيانات أي شيء من أجهزة تكنولوجيا المعلومات إلى أجهزة الاستشعار والعدادات ، وتتطلب أجهزة GPS تحليلًا معقدًا وارتباطًا عبر أنواع مختلفة من مجموعات البيانات.

تحديث مستودع البيانات

hadoop admin vs hadoop developer

تحتاج البيانات الكبيرة إلى التكامل مع قدرات تخزين البيانات لزيادة الكفاءة التشغيلية. يمكن التخلص من البيانات التي نادرًا ما يتم الوصول إليها أو البيانات القديمة من قواعد بيانات المستودعات والتطبيقات باستخدام برامج وأدوات تكامل المعلومات.

الشركات وتطبيقات البيانات الضخمة الخاصة بها:

جوالات قوانغدونغ:

تستخدم Guangdong مجموعة هواتف محمولة شهيرة في الصين ، Hadoop لإزالة الاختناقات في الوصول إلى البيانات والكشف عن نمط استخدام العملاء للحصول على عروض ترويجية دقيقة ومستهدفة في السوق و Hadoop HBase لتقسيم جداول البيانات تلقائيًا عبر العقد لتوسيع تخزين البيانات.

الجوارب الحمراء:

يصادف أبطال بطولة العالم كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة المتعلقة باللعبة مثل الطقس وفريق الخصم والعروض الترويجية قبل المباراة. تتيح لهم البيانات الضخمة تقديم تنبؤات حول اللعبة وكيفية تخصيص الموارد بناءً على الاختلافات المتوقعة في اللعبة القادمة.

نوكيا:

ساعدت البيانات الضخمة نوكيا على الاستخدام الفعال لبياناتها لفهم تجربة المستخدمين مع منتجاتها وتحسينها. تستفيد الشركة من معالجة البيانات والتحليلات المعقدة لإنشاء خرائط بحركة مرور تنبؤية ونماذج ارتفاع ذات طبقات. تستخدم Nokia منصة Hadoop من Cloudera ومكونات Hadoop مثل HBase و HDFS و Sqoop و Scribe للتطبيق أعلاه.

هواوي:

تم تطوير حل Huawei OceanStor N8000-Hadoop Big Data استنادًا إلى بنية مجمعة متقدمة وقدرة تخزين على مستوى المؤسسة ودمجها مع إطار عمل Hadoop للحوسبة. يساعد هذا المزيج المبتكر الشركات في الحصول على نتائج التحليل والمعالجة في الوقت الفعلي من حساب وتحليل البيانات الشامل ، ويحسن اتخاذ القرار والكفاءة ، ويجعل الإدارة أسهل ويقلل من تكلفة الشبكات.

SAS:

تم دمج SAS مع Hadoop لمساعدة علماء البيانات على تحويل البيانات الضخمة إلى رؤى أكبر. نتيجة لذلك ، ابتكرت SAS بيئة توفر تجربة مرئية وتفاعلية ، مما يسهل اكتساب الأفكار واستكشاف الاتجاهات الجديدة. تستخلص الخوارزميات التحليلية القوية رؤى قيمة من البيانات بينما تسمح تقنية الذاكرة بوصول أسرع إلى البيانات.

سيرن:

تلعب البيانات الضخمة دورًا حيويًا في CERN ، موطن مصادم الهادرون الفائق الضخم ، حيث تجمع كمية لا تصدق من البيانات من 40 مليون صورة في الثانية من كاميراتها ذات 100 ميجابكسل ، والتي تنتج 1 بيتابايت من البيانات في الثانية. تحتاج البيانات من هذه الكاميرات إلى التحليل. يختبر المعمل طرقًا لوضع المزيد من البيانات من تجاربه في كل من قواعد البيانات العلائقية ومخازن البيانات استنادًا إلى تقنيات NoSQL ، مثل Hadoop و Dynamo في خدمة التخزين السحابية من Amazon S3

بوزداتا:

تعمل Buzzdata في مشروع البيانات الضخمة حيث تحتاج إلى دمج جميع المصادر ودمجها في مكان آمن. هذا يخلق مكانًا رائعًا للصحفيين للاتصال وتطبيع البيانات العامة.

قسم الدفاع:

استثمرت وزارة الدفاع (DoD) ما يقرب من 250 مليون دولار لتسخير واستخدام كمية هائلة من البيانات للتوصل إلى نظام يمكنه التحكم واتخاذ قرارات مستقلة ومساعدة المحللين على تقديم الدعم للعمليات. لدى القسم خطط لزيادة قدراتهم التحليلية بمقدار 100 ضعف ، لاستخراج المعلومات من النصوص بأي لغة وزيادة مكافئة في عدد الكائنات والأنشطة والأحداث التي يمكن للمحللين تحليلها.

وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA):

تعتزم DARPA استثمار ما يقرب من 25 مليون دولار لتحسين التقنيات الحسابية وأدوات البرمجيات لتحليل كميات كبيرة من البيانات شبه المنظمة وغير المهيكلة.

المعاهد الوطنية للصحة:

بسعة 200 تيرابايت من البيانات الموجودة في مشروع 1000 جينوم ، تم إعداده ليكون مثالًا رئيسيًا للبيانات الضخمة. مجموعات البيانات ضخمة جدًا لدرجة أن عددًا قليلاً جدًا من الباحثين لديهم القدرة الحسابية لتحليل البيانات.

أمثلة على تطبيقات البيانات الضخمة في الصناعات المختلفة:

التجزئة / المستهلك:

  • تحليل سلة السوق وتحسين التسعير
  • التجارة وتحليل السوق
  • إدارة وتحليلات سلسلة التوريد
  • الاستهداف القائم على السلوك
  • تجزئة السوق والمستهلكين

الخدمات المالية والاحتيال:

  • فئات الزبائن
  • الامتثال والتقارير التنظيمية
  • تحليل وإدارة المخاطر.
  • كشف الاحتيال والتحليلات الأمنية
  • الاحتيال في التأمين الطبي
  • CRM
  • مخاطر الائتمان والتسجيل والتحليل
  • مراقبة التجارة وتحليل أنماط التداول غير الطبيعية

علوم الصحة والحياة:

  • تحليل بيانات التجارب السريرية
  • تحليل نمط المرض
  • تحليل جودة رعاية المرضى
  • تحليل تطوير الأدوية

الإتصالات:

  • تحسين السعر
  • منع زبد العملاء
  • تحليل سجل تفاصيل المكالمة (CDR)
  • أداء الشبكة والتحسين
  • تحليل موقع مستخدم الهاتف المحمول

مستودع بيانات المؤسسة:

تثبيت php على نظام التشغيل windows 10
  • تحسين EDW عن طريق تفريغ المعالجة والتخزين
  • مركز المعالجة المسبقة قبل الوصول إلى EDW

الألعاب:

  • التحليلات السلوكية

تقنية عالية:

  • تحسين مسار التحويل
  • الدعم التنبئي
  • توقع التهديدات الأمنية
  • تحليلات الجهاز

المنشورات ذات الصلة:

المميزات المهنية من خلال شهادة Hadoop .

تزايد شعبية Hadoop و MongoDB.

ما مدى أهمية تدريب Hadoop؟

الأسئلة الشائعة حول Hadoop 2.0.