大数据应用场景

了解客户

1. 社交媒体客户分析

2.推广优化

3.市场细分

4.客户利润率

5.点击流分析

6.CDR分析

7.多渠道交互分析

8.忠诚度项目分析

9.客户流失预测

在速度和规模上实现新产品创新

1.社会媒体-产品/品牌情感分析

2.品牌战略

3.市场分析

4.射频识别与追踪分析

5.交易型分析创建基于产品/服务视角

零延迟操作

1. 智能电网/计量管理

2.分配负荷预测

3.销售报告

4.库存和销售优化

5.期权交易

6. ICU患者监控

7.疾病监控

8. 交通网络优化

9. 存储性能

10. 环境分析

11.实验研究

利用仪表化资产

1. 网络分析

2.资产管理以及可预见问题的解决

3.网站分析

4.IT日志分析

即时的风险与欺诈意识

多通道监测

网络安全

欺诈建模与监测

风险建模与管理

监管报告

时间: 2024-08-08 06:24:00

大数据应用场景的相关文章

柏林森:购物中心需要大数据,场景化营销是着力点

购物中心精细化运营势在必行 虽然线上零售对线下零售造成很大的冲击,但在零售总额实际比例中,线下零售占比高达90%,而线上零售只占10%.展望未来,线下零售依然会占零售的重要地位,因为我们每个人都会有一个物理的身体,物理便利性和物理体验性这两个支撑点足以支撑线下零售长远发展.物里体验即我们身体体验,对吃喝玩乐.生活娱乐服务我们都需要我们物理的身体去体验,而这些服务在线上我们是无法切身体验到的.这种纯体验的零售业态典型代表就是购物中心,它将越来越往全体验式发展. 越来越多的报告证明,消费者逐渐回归线

探析大数据需求下的分布式数据库

一.前言 大数据技术从诞生到现在,已经经历了十几个年头.市场上早已不断有公司或机构,给广大金融从业者"洗脑"大数据未来的美好前景与趋势.随着用户对大数据理念与技术的不断深入了解,人们已经开始从理论探索转向对场景落地的寻找,让大数据在企业中落地并开花结果. 从大数据的管理和应用方向集中在两个领域.第一,大数据分析相关,针对海量数据的挖掘.复杂的分析计算:第二,在线数据操作,包括传统交易型操作以及海量数据的实时访问.大数据高并发查询操作.用户根据业务场景以及对数据处理结果的期望选择不同的大

Hadoop! | 大数据百科 | 数据观 | 中国大数据产业观察_大数据门户

你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单

大数据时代—— 一个创造超级竞争力企业的时代

这是一个快速发展的时代,随着互联网的普及,数据成指数倍增长,相同类型的企业也如雨后春笋般越来越多!那么如何在这个快速发展的时代,脱颖而出,把握时代的脉搏呢?答案就是:建立自己企业的大数据!提高企业的生存和竞争力,大数据无疑是一把利剑,通过数据分析,不仅可以让你知己知彼,更可以让自己的企业决胜千里之外,使企业在与同行竞争中,更具竞争力的一大利器,用的好,甚至能碾压竞争对手.大数据近年的崛起和发展已经初现其巨大的作用,据分析拥有优秀大数据能力的企业,做出正确决策的可能性高出竞争对手3倍.决策速度比竞

天机镜—优土大数据平台应用级别监控神器

转自:http://chuansong.me/n/1208635 动机 在业务系统开发的初期,我们往往只关注到核心逻辑,而忽略了对系统本身的监控.运维同学提供的ZENOSS(ganglia)能很好的满足了我们对硬件资源(IO.cpu负载.内存.load.连接数等)的监控.但介于核心功能与硬件指标之间的系统指标监控是空白的,如服务本身的负载,jvm状态,qps,tps,队列大小,等等.这些数据虽不属业务功能,但是对后续服务扩容,定位问题能够提供良好的依据. 天机镜的设计初衷就是为解决这部分需求,提

大数据和云计算的鞍马情-【软件和信息服务】2014.08

自从VMware在2013年的全球用户大会上推出vSphere Big Data Extention(BDE)以来,大数据这匹骏马越来越受到大家的追捧.当然BDE主要针对是Hadoop的大数据应用,其实大数据不仅仅是Hadoop,即使只算Hadoop也还有不同的发布版本.但是无论Hadoop的哪个版本或者哪个大数据平台,都蜂拥开始追随云计算,就像好马配好鞍一样重要,那怎样的云计算平台才是大数据的好鞍呢? 运行环境平台:多租户.资源供应和管理 在过去几个月的客户沟通中,我听到了运行大数据的多种不同

技术与架构,解析如何将大数据最快落地到实践

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 直播回顾: https://yq.aliyun.com/webinar/history?spm=5176.8067841.wnold.1.rLvSkQ 3月9日14点,业内首个结合技术与应用的在线大数据技术峰会即将展开,届时6位阿里技术大咖与4位行业资深实践者将从技术与业务两个方面,与大家探讨大数据如何最快落地到实践.较为有看点的是: 最深入的实践:本次在线峰会上,6个阿里规模的大数据实践将被深入分享,包

数加平台如何通过Serverless 架构实现普惠大数据

阿里云大数据 Serverless 理念 Serverless是一种架构理念,指的是以服务的形式来提供计算能力而不是以服务器形式,让开发者在构建应用的过程中不用过多考虑基础设施的问题.大数据业务本来就是最典型的计算业务,从计算的场景上来说,涵盖了离线批量计算.实时流计算.在线实时计算等,在很多情况下还需要把这些计算能力组合起来才能满足需求.所以Serverless 的架构天生就能很好的适用于大数据应用的场景,能把数据科学家从底层服务器层的运维管理等解放出来,让数据科学家专注在数据价值的探索挖掘上

大数据Spark企业级实战

大数据Spark企业级实战 2015-02-12 14:42:46  来自: 我爱我家 大数据Spark企业级实战的评论     5 <大数据Spark企业级实战>从零起步,完全从企业处理大数据业务场景的角度出发,基于实战代码来组织内容,对于一名大数据爱好者来说,<大数据Spark企业级实战>内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要.  在阅读此书时可以参考以下资料:    王家林<Spark把云计算大数据速度提高100倍以上