Buka kunci Nilai dalam Data Tidak Berstruktur
Berita baiknya ialah organisasi pada hari ini menyimpan banyak data daripada peranti, apl, transaksi dan sumber lain yang disambungkan - video, audio, teks dan imej.
Berita buruknya ialah kebanyakan data ini mungkin tidak disentuh dalam berbilang repositori senyap, dengan ketara mengehadkan keupayaan perniagaan untuk membuat keputusan berasaskan data. Dengan sedikit atau tiada pandangan tentang cerapan utama seperti arah aliran pasaran, keperluan/tingkah laku pelanggan, operasi perniagaan dan risiko, mereka berada pada kelemahan kompetitif berbanding pesaing yang telah meningkatkan permainan data mereka.
Penyelesaian data besar membantu anda mengatasi batasan ini, membawa keupayaan canggih dalam jangkauan untuk membina kelebihan daya saing dan inovasi baharu.
Sebagai salah satu firma perunding data dan analitik terkemuka, Trianz mengkhusus dalam membantu syarikat mengubah data menjadi keputusan dengan mengenal pasti corak tersembunyi, korelasi baharu dan mendedahkan arah aliran pasaran.
Cara Kami Bekerja untuk Membawa Data Besar kepada Anda
Kami mempunyai proses lapan langkah yang merangkumi lima fasa untuk mengekstrak cerapan masa nyata daripada maklumat mentah – yang mengalir melalui organisasi setiap hari.
Hak Cipta © 2024 Trianz
Proses Analitis Data Besar
Hak Cipta © 2022 Trianz
Pakar perunding analitis data besar dan saintis data kami menggunakan rangka kerja, teknologi, alatan dan proses yang terbukti untuk mengubah organisasi anda menjadi perusahaan terdorong data.
Daripada Penemuan kepada Analitis Lanjutan dan Sains Data
Penilaian dan peta jalan dalam pembangunan strategi data besar
Reka bentuk dan laksanakan bukti konsep (POC) dengan makmal Analitis Data Besar
Menyokong penilaian produk dan membuat keputusan
Pengeluaran dan pengurusan juruterbang
Kuasai 'Tiga Vs' untuk Nilai Penuh Data Besar: Kelantangan, Halaju, Kepelbagaian
- Reka bentuk sistem oleh arkitek Big Data
- Pemasangan dan konfigurasi Cloudera, Hortonworks dan pengedaran Hadoop yang lain
- Pemprosesan data menggunakan Hive, Sqoop, Pig dan Spark
- Pembangunan menggunakan Java, Python dan Scala
- Penyepaduan dengan Amazon Web Services (AWS) dan persekitaran Microsoft Azure Cloud
- Pemprosesan NoSQL dengan MongoDB, HBase
- Analisis hubungan dengan Redshift, Vertica, Teradata
- Analitis dengan Spark, R, Python
- Visualisasi dan analisis dengan Tableau, Datameer, Qlikview, dan lain-lain
