Die nächste generation der big-data-Technologie führt zu Einsichten und Zusammenhänge, zeigen neue Strategien und auch neue Geschäftsmodelle.
Vor kurzem schrieb ich einen Artikel namens ” Daten-Seen: die Erkenntnis von der Tiefe, die mit der SAP-Big-Data-Experte John Schitka. Es umfasst best practices für die Implementierung von data Seen in Ihrer Organisation, die ergänzend zu traditionellen data warehouses:
“Es gibt so viele, die Millionen von Dollar gehen, um data warehousing in den letzten zwei Jahrzehnten. Die Idee, dass Sie nur dann bewegen Sie alle in einem data lake nicht passieren” — Mike Ferguson, managing director von Intelligent Business Strategies, einem britischen Analysten.
Der Artikel enthält einige real-world-Beispiele von Big-Data-Nutzung und Geschäftsmodelle.
Verordnenden Landwirtschaft
Das Klima Corporation verwendet eine Daten-See zu sammeln eine riesige Menge von landwirtschaftlichen Daten und wendet machine-learning-Techniken, um Landwirten dabei helfen, optimieren Sie Ihre Bepflanzung.
Vorausschauende Wartung für Züge
SAP-Kunden CSX ist eine Transport-Firma in Florida. Zuvor, raw-Daten von Rad-Lager-sensoren konnte nur gehalten werden, für 10 Tage, da der Volumen-Beschränkungen. Die Verwendung eines data lake basiert auf SAP HANA und Hadoop, das Unternehmen ist nun in der Lage, es zu halten so lange wie es mag, und der Blick für die tieferen Zusammenhänge, die mit Informationen aus anderen sensoren.
Die Bekämpfung des insider-Handels
Die Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) reguliert broker Verhalten in den Vereinigten Staaten. Es verwendet eine Daten-See und algorithmen zu finden, die Muster der Betrug, die menschliche Analysten verpassen könnte.
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