Big Data jellegű adatok és analitika

Nagy mennyiségű adat valós idejű elemzésével jobb élményeket nyújthat és jobb döntéseket hozhat. Az ügyfelek aktivitásának javítását, az árbevétel növelését és a költségek csökkentését célzó intelligens cselekvéshez szükséges információkhoz juthat hozzá.

Saját big data jellegű adatok és analitika-megoldás megvalósítása

Megoldásarchitektúrák megtekintése

„Számomra az Azure legizgalmasabb lehetősége, hogy olyan szinten felgyorsíthatjuk az adatok feltárását, hogy akár a rák kezelésére alkalmas gyógymódokat is találhatunk.”

We Feng, a Virginia Tech számítógép-tudományi professzora

Minden szükséges adat egy helyen vonható össze

Az adatok mennyisége robbanásszerűen növekszik – legyen szó hagyományos pénztári rendszerekről, e-kereskedelmi webhelyekről, az ügyfelek véleményének közlésére szolgáló új forrásokról, vagy az Apache Hadoop és Spark használatával valós idejű adatokkal szolgáló IoT-érzékelőkről. Ha már kezdettől fogva változatos adatkészletet elemezhet, akkor megalapozottabb, prediktív és átfogó döntéseket hozhat a reaktív és korlátozott érvényű döntéshozatal helyett.

Chili's
„Az egyes éttermek szintjén nyerhetünk hasznos információkat, ami áttörő jelentőségű. Rendkívül fontos információt jelent, hogy mely éttermekben vannak problémák az étel hőmérsékletével vagy a felszolgálás gyorsaságával, mely tételeket jelentették hidegként, mely felszolgálók a lassúak, vagy hogy mi okozza a szűk keresztmetszetet – mi pedig valós időben értesülhetünk ezekről.”

Wade Allen, a digitális innovációért és az ügyfélkapcsolatokért felelős alelnök

Big data használata a megalapozott döntésekhez
Big data megőrzése korlátlan ideig.

A big data, mint a legértékesebb eszköz megőrzése

A szervezeti adatok korlátlan ideig megőrizhetők, mérettől függetlenül. Már nem kell kompromisszumokat kötni a megőrzendő adatok terén – a Hadoop és Spark technológiák, valamint a felhő révén már megfizethető módon őrizhetők meg az adatok a szabályozási követelményeknek és a vállalati előírásoknak megfelelően.

Beth Israel Deaconess Medical Center
„Felülvizsgálati előírásaink része, hogy hét évig minden adatot meg kell őriznünk, de egyes adatokat akár harminc évig is. A HDInsight segítségével több adatot tudunk tárolni és szükség esetén lekérdezni.”

Don Wood, adatbázis-felügyeleti menedzser

Személyre szabott élmény az ügyfeleknek

A különböző emberek különböző élményekre vágynak. A viselkedésük alapján egyedi élménnyel örvendeztetheti meg ügyfeleit – például személyre szabott módon ajánlhat termékeket a vásárlóknak, dinamikus kedvezményekkel. A szállítóknak prediktív listát adhat a megvásárolandó tételekről az aktuális rendelési információk és az ügyfelek előzményei alapján.

Ziosk
„Egészen eddig nem tudtuk optimalizálni a vendégeknek kínált élményt az eszközökkel való konkrét interakciójuk alapján. Az Azure már erre is lehetőséget ad.”

Kevin Mowry, vezető szoftvertervező

A gépi tanulással és a prediktív elemzési szoftverekkel személyre szabott környezetet alakíthat ki.
A fejlett analitika optimalizálja az ellátási láncot.

Költséghatékonyabb ellátási lánc

A big data adatok a nagyvállalati értékláncon átívelő módon integrálhatók és valós időben elemezhetők fejlett analitikával a szállítói oldal teljesítményének optimalizálása és a pénzmegtakarítás érdekében. A proaktív lépésekkel élő képet kaphat az ellátási láncról – felmérheti a készletszinteket, előrejelezheti a termékszállítási igényeket és azonosíthatja a potenciális lemaradási problémákat.

ThyssenKrupp
„Szerettünk volna túllépni az iparági normán, és megelőző jellegű karbantartás helyett prediktív vagy akár preemptív karbantartással javítani felvonóink üzemidőhányadát.”

Andreas Schierenbeck, vezérigazgató

Mindenben hatékonyabbá válhat

Az adatokban rejlő összefüggések feltárásával optimalizálhatja üzleti tevékenységét. Legyen szó az emberi erőforrások szervezéséről, az ellátási láncok kezeléséről vagy a személyzeti és ügyféligények előrejelzéséről, az operatív hatékonyságot érintő tényezők feltérképezése elengedhetetlen az üzleti tevékenység korszerűsítése szempontjából.

RockwellAutomation
„Minden megfigyelési alkalmazásunkban Microsoft Azure-technológiákat tervezünk rendszerbe állítani, ezekkel ugyanis hatékonyabban rendszerezhetők az adatok az egyre összetettebb környezetekben. Minden eddiginél magasabb szintű hatékonysággal tudjuk kiszolgálni a távoli ügyfeleket, bárhol a világon.”

John Dyck, szoftveres üzletfejlesztési igazgató

Fejlett analitikával a big data belső összefüggéseit is feltárhatja.

Megoldásarchitektúrák

Cosmos DB (Azure Services) Dashboard Browser Azure Stream Analytics (Near Real-Time Aggregates) Input Events Event Hub Cold Start Product Affinity Maching Learning (Product Affinity) Raw Stream Data Personalized Offer Logic

Személyre szabott marketing-megoldások

Találjon rá a termékei személyre szabott ajánlatokkal történő értékesítéséhez szükséges technológiára. Érjen el kedvezőbb vásárlói reakciókat egyéni marketing-módszerekkel, big data-eredmények használatával.

Részletek
Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Kereslet-előrejelzés és ároptimalizálás marketinghez

Jelezze előre az ügyféligényeket, optimalizálja az árképzést, és maximalizálja a nyereségességet a Microsoft Azure big data- és speciális analitikai szolgáltatásaival.

Részletek
Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

Prediktív marketing jellegű kampányok gépi tanulással és a Spark használatával

Ismerje meg, hogyan lehet olyan gépi tanulási modellt létrehozni a Microsoft R Server használatával Azure HDInsight Spark-fürtökön, amely a vásárlási ráta maximalizálását segítő műveleteket javasol.

Részletek
Power BI SQL Database Machine Learning

Az ápolási időtartam és a betegforgalom előrejelzése egészségügyi elemzéssel

Ismerje meg, hogyan jelezhető előre a kapacitás igénybe vétele és a betegforgalom az Ön kórházában vagy egészségügyi létesítményében, és hogyan javítható az ellátás színvonala és a működés hatékonysága.

Részletek
Power BI SQL Database Machine Learning

Hitelkockázat-elemzés és a nemteljesítés modellezése

Az SQL Server 2016 és az R Services segít a kölcsönző intézeteknek felmérni a kérelmezők hitelkockázatát és nemteljesítési valószínűségét, ezáltal segít csökkenteni a nem kifizetődő hitelek számát.

Részletek

Kérdése van?

Küldje el elérési adatait, és az Azure-csapat egyik tagja fel fogja venni Önnel a kapcsolatot.

A Microsoft felhasználhatja az Ön kapcsolattartási adatait Microsoft Azure-ral kapcsolatos frissítések és ajánlatok küldésére. Ezekről bármikor leiratkozhat. További információt adatvédelmi nyilatkozatunkban talál.

Partner keresése

Partnereink készek együttműködni Önnel a Big Data jellegű adatok és analitikaet hasznosító megoldások létrehozásában.

Kapcsolódó megoldások