오늘 우리는 큰 데이터를 피할 수 없는 9 대 응용 프로그램 시나리오에 대해 이야기해 보겠습니다. 다음과 같은 응용 프로그램 시나리오가 당신 회사처럼 들린다면, 당신은 빅데이터 분석 도구에 대해 진지하게 생각해야 합니다. 이것은 합리적인 투자가 될 것입니다! (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
고객 분석: 여기에는 고객의 정보, 행동 및 특성을 분석하여 모델을 개발하고, 고객을 세분화하고, 손실을 예측하고, 고객 유지에 도움이 되는 다음 최상의 견적을 제공하는 작업이 포함됩니다.
판매 및 마케팅 분석: 두 가지 마케팅 케이스가 있습니다. 첫 번째는 마케팅 모델을 활용하여 고객 중심 애플리케이션을 개선하고 고객에게 보다 나은 추천을 제공하는 것입니다. 예를 들어 교차 판매 및 상향 판매 기회를 더 잘 파악하고, 폐기된 카트를 줄이고, 통합 추천 엔진의 정확성을 전반적으로 높일 수 있습니다. 두 번째는 마케팅 부서의 프로세스 및 활동 성과를 보여주고 성과 최적화를 위해 조정을 제안하기 때문에 더욱 반성적입니다. 예를 들어, 식별된 집단의 요구를 해결하거나 활동을 행동으로 옮기는 성공률을 불러일으키는 활동을 분석합니다.
소셜미디어 분석: 서로 다른 소셜미디어 채널을 통해 생성된 콘텐츠는 고객의 정서와 여론감독을 분석하는 풍부한 소재를 제공한다.
사이버 보안: 미국 소매업자 타깃과 소니가 사이버 공격을 받는 등 대규모 사이버 보안 사건이 발생해 사이버 공격이 발생했을 때 신속하게 식별하는 것이 중요하다는 인식이 커지고 있습니다. 잠재적인 공격 식별에는 분석 모델 구축, 대량의 네트워크 활동 데이터 모니터링 및 해당 액세스 동작을 통해 침입될 수 있는 의심스러운 패턴을 식별하는 작업이 포함됩니다.
공장 및 시설 관리: 인터넷에 연결된 장비와 기계가 늘어남에 따라 기업들은 지속적인 전력 소비, 온도, 습도, 오염 물질 입자와 같은 수많은 잠재적 변수를 포함한 센서 데이터 스트림을 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한 이 모델은 장비 장애를 예측하고 예방 유지 관리를 예약하여 프로젝트가 중단 없이 정상적으로 실행되도록 합니다.
파이프 관리: 센서 및 통신 기능을 갖춘 에너지 파이프가 늘어나고 있습니다. 연속적인 센서 데이터는 로컬 및 글로벌 문제를 분석하고 주의 또는 유지 관리가 필요한지 여부를 나타내는 데 사용할 수 있습니다.
공급망 및 채널 분석: 창고 재고, POS 거래 및 다양한 운송 채널 (예: 육로, 철도 운송, 해운) 을 분석하여 예측 분석 모델을 구축함으로써 조기 보충, 재고 관리 전략 개발, 물류 관리, 적시 납품 지연 시 경로 최적화 및 통지 발송에 도움이 됩니다.
가격 최적화: 소매업자는 제품 판매의 전체 이익을 극대화하기를 원합니다. 설정된 분석 모델은 경쟁사의 가격, 지역별 판매 거래 데이터 (수요 확인), 생산, 재고 및 공급망 정보 (공급 모니터링) 등 다양한 종류의 데이터 스트림을 결합할 수 있습니다. 이 모델은 제품 가격을 동적으로 조정할 수 있습니다. 즉, 공급이 부족하거나 경쟁사가 품절될 때 가격이 상승합니다. 재고가 계절적 변화로 창고를 정리해야 할 때 가격이 인하된다.
사기 탐지: 신분 절도가 증가하고 있으며, 그 다음은 사기와 거래이다. 금융기관은 수억 개의 거래 데이터를 분석하여 사기 패턴을 식별한다. 이 분석 모델은 잠재적인 사기 거래가 발생할 수 있을 때 사용자에게 경고를 보낼 수도 있습니다.
이러한 모든 응용 프로그램 시나리오에는 구조적 및 구조화되지 않은 데이터 분석, 액세스하는 데이터 또는 데이터 스트림이 서로 다른 소스에서 비롯되며 데이터 양이 클 수 있다는 유사한 특성이 있습니다. 대신 분석 데이터는 동일한 데이터 소스와 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 식별하는 분석 모델을 설정할 수 있습니다.
빅데이터는 피할 수 없는 9 개 앱 장면의 관련 내용이다. 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.