大数据和分析

通过实时分析海量数据,从而提供更好的体验,并做出更好的决策。获取所需的见解以提供智能操作,从而增强客户互动、增加收入并降低成本。

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“使用 Azure 执行操作让我感到兴奋的是其促进发现的功能,甚至到了可能能够找到治疗癌症的方法的地步。”

Virginia Tech 计算机科学教授 We Feng

将所需的所有数据集中在一起

数据量正在从传统销售点系统和电子商务网站延伸到新的客户观点源(如 Twitter 和 IoT 传感器),它们使用 Apache Hadoop 和 Spark 实时对数据进行流式处理。通过从头分析不同的数据集,你可以做出有预见性且全面的明智决定,而不是做出被动且不相关的决定。

Chili's
“能够在单个餐厅级别获取非常可行的见解颇具革命性。如果你明确地知道某家餐厅存在加热或速度问题、收到反映某些菜是凉的、某些服务很慢或者了解到导致瓶颈的原因,这就是革新,而且你会实时获得。”

Digital Innovation and Customer Engagement 副总裁 Wade Allen

利用大数据做出明智的决定
永久保存大数据。

保存最有价值的资产 — 大数据

无论组织数据大小,确保将其永久保存。不需对要保留的数据进行成本权衡,可在可承受的价格范围内保留数据以满足法规和公司标准 - 现在使用 Hadoop 和 Spark 技术和云即可能实现。

Beth Israel Deaconess Medical Center
“我们的审核要求包括将数据保留 7 年,有些信息必须保留长达 30 年。使用 HDInsight,我们能够存储更多数据并根据需要进行查询。”

数据库管理经理 Don Wood

为客户提供个性化体验

不同的人想有不同的体验。通过根据客户行为变化而变化的个性化体验,甚至通过提供包括个性化购物体验的动态折扣的推荐产品使客户满意。根据当前的订单信息和历史客户数据向供应商提供一份购买产品的预测清单。

Ziosk
“到目前为止,我们始终不具备根据来宾与设备的特定交互来优化来宾体验的能力。而有了 Azure,我们便可以结束这个循环。”

首席软件架构师 Kevin Mowry

通过机器学习和预测分析软件提供个性化体验。
高级分析可优化供应链。

创建更具成本效益的供应链

跨企业价值链集成大数据并实时进行高级分析,以优化供应端性能并节约成本。将具有实时查看的主动方法包含在你的供应链中 - 评估库存级别、预测产品完成需求以及发现潜在积压工作问题。

ThyssenKrupp
“我们希望超越预防性维护的行业标准以提供有预见性甚至是抢先式的维护,这样我们便能保证我们的电梯正常运行时间更长。”

CEO,Andreas Schierenbeck

提高所有工作的效率

深化对数据的了解以优化经营方式。无论是组织人力资源、管理供应链还是预测员工和客户需求,了解影响运营效率的因素对简化业务有着至关重要的作用。

RockwellAutomation
“我们计划在我们所监视的所有应用程序上部署 Microsoft Azure 技术,因为这些技术使我们能在日益复杂的环境中更高效地安排数据。无论客户在世界的任何角落,我们都可以高效地为他们提供远程服务,这在以前是不可能的。”

软件业务开发总监 John Dyck

使用高级分析深化对大数据的了解。

对大数据和分析解决方案进行补充

Azure 应用商店 中可用的受信任大数据和高级分析合作伙伴中查找并部署受欢迎的应用程序。

解决方案体系结构

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

针对市场营销的需求预测和价格优化

利用 Microsoft Azure 的大数据和高级分析服务,可预测未来客户需求并优化定价,进行实现利润率最大化。

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Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

使用机器学习和 Spark 的预测性营销活动

了解如何利用 Azure HDInsight Spark 群集上的 Microsoft R Server 构建机器学习模型,从而获得可最大化购买率的建议措施。

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Power BI SQL Database Machine Learning

使用医疗保健分析预测住院天数和患者流量

了解如何预测医院或医疗保健机构的收容量和患者流量,改善护理质量并提高运作效率。

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Power BI SQL Database Machine Learning

贷款信用风险分析师和违约建模

使用带 R 服务的 SQL Server 2016,贷款人可预测借款人的信用风险和违约概率,减少无盈利贷款的发放。

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