解析大数据应用的五大关键指标

2013-04-09 07:28:10
[ BPO网导读 ] 业界已经从对大数据重要性的认识阶段,发展到实践大数据的必要性的战略实施阶段,2013年3月12日发布的《分析:大数据在现实世界中的应用》白皮书提供了大数据应用的五大关键性建议。


针对当前企业对于大数据的攀升需求,只有帮助企业全力打造大数据落地策略,才能通过真实有效的大数据部署来实现高价值的成长。这其中,“大数据平台”、“大数据分析”的选择至关重要。
IBM分享一些自己的案例。这是IBM五大业务需求和对应的大数据落地实践,希望能为亟待部署大数据的企业提供有价值的参考。
利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备大量知识库,而繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询,导致系统延迟和成本上升。以航空业为例,某全球航空制造商部署了IBM InfoSphere Data Explore,使技师、支持人员和工程师能够即时通过单一访问点查看位于不同应用程序中的信息;在部署的第一年,该公司全天候支持的呼叫时间从过去的 50 分钟缩短为 15 分钟,在不增加支持人员的前提下能够为额外的40 多架飞机提供全球范围的服务,每年节约了 3600 万美元的成本。
利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务。通过部署IBM InfoSphere Data Explorer,某领先的跨国快消产品制造商员工能够更有效的搜索到最为相关的信息,因而加快了决策过程,减少了重复劳动,提升了全球员工生产力。
利用运营分析实现运营优化。制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。巴基斯坦领先的移动运营商Ufone部署了IBM大数据解决方案,通过实时识别用户行为,开展应对特定目标的营销活动,并使用预测分析来设计更好的营销活动和电话推广计划,有效降低了客户流失率。该解决方案包括领先的流计算工具 IBM InfoShere Streams、商业智能软件IBM Cognos和预测分析工具IBM SPSS,以及全套的硬件及服务支持。
利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要通过全新大数据技术增强现有数据仓库基础架构的价值,实现结构化、非结构化和流式数据传输、低时延、和查询的需求,又确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。某汽车制造商就成功利用了IBM InfoSphere BigInsights增强原有数据仓库,实现快速部署并且更易于管理。
利用安全性和智能扩展实现犯罪防范。政府、保险等行业企业亟待利用大数据技术补充和加强传统的安全解决方案,分析新数据。秘密情报和监视传感器系统供应商TerraEchos,为美国能源部(DOE)国家实验室等客户提供科学技术和资源的安全防范监控。通过部署IBM InfoSphere Streams,TerraEchos能够实时分析流式传输的声学数据并对其进行分类,并将实时捕获和分析 275MB 声学数据所需的时间从几个小时减少到十四分之一秒,并大大提升监控精确度。


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