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透過數(shù)據(jù)看本質(zhì),細(xì)數(shù)大數(shù)據(jù)分析之行業(yè)熱門應(yīng)用

大數(shù)據(jù)
隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,各行各業(yè)都開始利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)獲得深度的業(yè)務(wù)洞察。

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,各行各業(yè)都開始利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)獲得深度的業(yè)務(wù)洞察。比如金融業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析甄別洗錢和欺詐行為,最大程度降低風(fēng)險(xiǎn);運(yùn)輸業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化車輛運(yùn)行路線,并對(duì)車輛進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù),降本增效成果顯著;零售業(yè)也在大數(shù)據(jù)分析的幫助下獲得了對(duì)目標(biāo)客戶的精準(zhǔn)畫像,并最大化提升供應(yīng)鏈可視性,有效提升店鋪運(yùn)營(yíng)效率。

數(shù)據(jù)風(fēng)控,杜絕羊毛黨

如今,金融欺詐層出不窮,犯罪手法日益復(fù)雜隱蔽,給金融服務(wù)機(jī)構(gòu)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。打擊金融犯罪可謂一場(chǎng)永無(wú)休止的戰(zhàn)斗,然而維度單一、效率低下的傳統(tǒng)反欺詐方案已難以應(yīng)對(duì)新型欺詐手段,而且可能會(huì)因?yàn)檎`判而終止很多正常交易。對(duì)于商家、銀行、消費(fèi)者來(lái)說(shuō),會(huì)帶來(lái)諸多損失和不便。為了打贏這場(chǎng)反欺詐保衛(wèi)戰(zhàn),“數(shù)據(jù)風(fēng)控”已成為必然趨勢(shì)。結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力,通過模型分析和比對(duì),可以有效甄別洗錢和金融欺詐等行為,快速識(shí)別出惡意“羊毛黨”,從而最大程度降低金融風(fēng)險(xiǎn)。

作為企業(yè)數(shù)據(jù)云的領(lǐng)導(dǎo)者,Cloudera已經(jīng)成功幫助許多全球知名的金融客戶利用數(shù)據(jù)風(fēng)控,實(shí)施了高速有效的反洗錢、反欺詐行動(dòng),比如萬(wàn)事達(dá)卡公司。為了幫助金融機(jī)構(gòu)更好地評(píng)估商家的信用風(fēng)險(xiǎn),萬(wàn)事達(dá)卡公司創(chuàng)建了一種稱為MATCH的反欺詐解決方案,其數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)著億萬(wàn)欺詐企業(yè)的數(shù)據(jù)。用戶使用該數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)某一商家進(jìn)行搜索查詢,便可得到快速響應(yīng)。但是隨著平臺(tái)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),基于語(yǔ)音匹配的本地關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)查找解決方案已不再能滿足用戶日益增長(zhǎng)的反欺詐需求。因此,萬(wàn)事達(dá)卡公司選擇采用Cloudera大數(shù)據(jù)解決方案對(duì)現(xiàn)有功能進(jìn)行擴(kuò)展,大幅提升搜索功能和準(zhǔn)確性,支持客戶更快速、更輕松地評(píng)估商家,反欺詐能力得以提升。通過重新構(gòu)建搜索功能,萬(wàn)事達(dá)卡每年支持的搜索量是原有量的5倍,同時(shí)每天每位客戶的搜索量提升了25倍。

預(yù)測(cè)性維護(hù),運(yùn)輸業(yè)的智能化改造

預(yù)測(cè)性維護(hù)是大數(shù)據(jù)分析在運(yùn)輸業(yè)中最常見的應(yīng)用場(chǎng)景之一,這項(xiàng)應(yīng)用對(duì)于中國(guó)企業(yè)有很大意義。隨著人口紅利逐步衰退,通過自動(dòng)化運(yùn)維的方式來(lái)降本增效是大勢(shì)所趨。比如美國(guó)知名的卡車制造商N(yùn)avistar公司就和Cloudera合作,為其運(yùn)營(yíng)的車隊(duì)業(yè)務(wù)提供車輛診斷和路線優(yōu)化支持。

對(duì)運(yùn)輸業(yè)而言,沒什么比車輛停運(yùn)的代價(jià)更為高昂。Cloudera幫助Navistar構(gòu)建了一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程診斷平臺(tái),用于車輛診斷管理以及路線優(yōu)化,幫助車隊(duì)最大程度地減少停運(yùn)時(shí)間。該平臺(tái)從超過375,000輛聯(lián)網(wǎng)車中提取70多種傳感器數(shù)據(jù),包括發(fā)動(dòng)機(jī)性能、車輛速度、加速度、冷卻液溫度和制動(dòng)器磨損等。然后,將以上數(shù)據(jù)與Navistar及第三方數(shù)據(jù)源相關(guān)聯(lián),包括氣象、地理位置、交通和歷史保修等信息。借助機(jī)器學(xué)習(xí)功能自動(dòng)及早發(fā)現(xiàn)引擎等車輛問題,從而提前進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。同時(shí),車隊(duì)的司機(jī)可以通過智能手機(jī)監(jiān)控車輛的健康狀況和性能,確定需要維修的優(yōu)先級(jí),并快速查找附近可用的技術(shù)人員和維修區(qū),大大降低了維護(hù)成本。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),新零售業(yè)態(tài)的崛起

當(dāng)實(shí)體零售業(yè)面臨大淘汰,電商也遭遇流量危機(jī)的情況下,零售商開啟了新一輪的自我升級(jí)和迭代,越來(lái)越傾向于線上與線下融合、以消費(fèi)者體驗(yàn)為中心的新零售模式。由于零售業(yè)的特點(diǎn)是訂單數(shù)量多且分散,多渠道環(huán)境中的消費(fèi)者行為更加復(fù)雜,因此如何借助大數(shù)據(jù)分析,連通消費(fèi)者購(gòu)買行為的整個(gè)鏈條數(shù)據(jù),進(jìn)而得到統(tǒng)一的商業(yè)洞察,對(duì)經(jīng)營(yíng)者來(lái)說(shuō)尤為重要。

新零售時(shí)代,大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化供應(yīng)鏈管理是公認(rèn)的改善銷售預(yù)測(cè)和提高銷售表現(xiàn)的重要來(lái)源。與傳統(tǒng)供應(yīng)鏈僅局限在采購(gòu)、生產(chǎn)、物流等職能不同,智能化供應(yīng)鏈不再是被動(dòng)等待前端信息的傳遞,而是更強(qiáng)調(diào)與消費(fèi)者服務(wù)和銷售渠道的整合。根據(jù)一份來(lái)自Gartner、IDC和ISM的報(bào)告所示,零售商在采用智能化供應(yīng)鏈后,可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)平均2%的收入增長(zhǎng)和15%的庫(kù)存減少。而且,商家逐漸意識(shí)到,僅根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建需求預(yù)測(cè)是不夠的,還需要集成新的數(shù)據(jù)源(例如天氣因素、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格、社會(huì)評(píng)論等等)來(lái)改善庫(kù)存過剩或不足的情況。Cloudera解決方案能夠輕松集成多方面的數(shù)據(jù)并進(jìn)行匯總分析,從而最大化實(shí)現(xiàn)庫(kù)存可視性,提升零售業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。

此外,如何在有限的條件下最大程度地提升銷售轉(zhuǎn)化率,是零售商一直以來(lái)追尋的目標(biāo)。而提升銷售轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵在于讀懂消費(fèi)者,力求更完美地滿足其需求。目前,許多零售商都同時(shí)進(jìn)行了線上和線下的布局,線上商店對(duì)于消費(fèi)者數(shù)據(jù)收集相對(duì)容易,但線下實(shí)體店收集到的銷售數(shù)據(jù)不夠具體,很難從中獲得有意義的洞察。美國(guó)一家知名百貨商店之前就陷入了此類困境中,線下店鋪的銷售轉(zhuǎn)化率表現(xiàn)平平。后來(lái),該百貨商店采用了Cloudera解決方案,在店內(nèi)部署多個(gè)傳感器,用于捕獲在智能手機(jī)上裝有移動(dòng)應(yīng)用程序的購(gòu)物者的店內(nèi)位置數(shù)據(jù)和停留時(shí)間等。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以無(wú)縫集成到Cloudera Data Platform中進(jìn)行進(jìn)一步的分析,以提供對(duì)整個(gè)商店流量的日經(jīng)營(yíng)洞察,進(jìn)而用于重新設(shè)計(jì)和優(yōu)化商店內(nèi)的產(chǎn)品放置位置等。結(jié)果表明,采用該解決方案后銷售轉(zhuǎn)化率提高了40%。

事實(shí)上,除了在金融、運(yùn)輸和零售業(yè)的應(yīng)用之外,大數(shù)據(jù)分析在制造、電信、醫(yī)療等行業(yè)也同樣扮演著重要角色。各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮已經(jīng)勢(shì)不可擋,在經(jīng)營(yíng)愈加復(fù)雜的現(xiàn)代商業(yè)中,唯有掌握基于大數(shù)據(jù)分析的洞察,才更有機(jī)會(huì)觸達(dá)商業(yè)本質(zhì),更早發(fā)現(xiàn)通向成功的秘籍。

 

責(zé)任編輯:鳶瑋 來(lái)源: Cloudera
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