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大數(shù)據(jù)和分析

通過實(shí)時(shí)分析海量數(shù)據(jù),從而提供更好的體驗(yàn),并做出更好的決策。獲取所需的見解以提供智能操作,從而增強(qiáng)客戶互動(dòng)、增加收入并降低成本。

"What excites me about what I'm doing with Azure is the ability to accelerate discovery to the point where we might be able to find treatments for cancer."

Virginia Tech 計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 We Feng

  • 將所需的所有數(shù)據(jù)集中在一起

    數(shù)據(jù)量正在從傳統(tǒng)銷售點(diǎn)系統(tǒng)和電子商務(wù)網(wǎng)站延伸到新的客戶觀點(diǎn)源(如 Twitter 和 IoT 傳感器),它們使用 Apache Hadoop 和 Spark 實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式處理。通過從頭分析不同的數(shù)據(jù)集,你可以做出有預(yù)見性且全面的明智決定,而不是做出被動(dòng)且不相關(guān)的決定。

    "Being able to get very actionable insights at an individual restaurant level is game changing. If you know specifically that a particular restaurant has a heat and speed problem, or what particular items are reported as cold, or which particular servers are slow, or what’s causing the bottleneck, that’s game changing, and you’re getting it in real time."

    Digital Innovation and Customer Engagement 副總裁 Wade Allen
  • 保存最有價(jià)值的資產(chǎn) — 大數(shù)據(jù)

    無論組織數(shù)據(jù)大小,確保將其永久保存。不需對(duì)要保留的數(shù)據(jù)進(jìn)行成本權(quán)衡,可在可承受的價(jià)格范圍內(nèi)保留數(shù)據(jù)以滿足法規(guī)和公司標(biāo)準(zhǔn) - 現(xiàn)在使用 Hadoop 和 Spark 技術(shù)和云即可能實(shí)現(xiàn)。

    "It's part of our audit requirements that we keep data for seven years, and some information has to be retained for as long as 30 years. With HDInsight, we can store more data and query it as needed."

    數(shù)據(jù)庫管理經(jīng)理 Don Wood
  • 為客戶提供個(gè)性化體驗(yàn)

    不同的人想有不同的體驗(yàn)。通過根據(jù)客戶行為變化而變化的個(gè)性化體驗(yàn),甚至通過提供包括個(gè)性化購物體驗(yàn)的動(dòng)態(tài)折扣的推薦產(chǎn)品使客戶滿意。根據(jù)當(dāng)前的訂單信息和歷史客戶數(shù)據(jù)向供應(yīng)商提供一份購買產(chǎn)品的預(yù)測(cè)清單。

    "Until now, we haven’t had the ability to optimize the guest experience based on their specific interactions with the devices. With Azure we can close the loop."

    首席軟件架構(gòu)師 Kevin Mowry
  • 創(chuàng)建更具成本效益的供應(yīng)鏈

    跨企業(yè)價(jià)值鏈集成大數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)進(jìn)行高級(jí)分析,以優(yōu)化供應(yīng)端性能并節(jié)約成本。將具有實(shí)時(shí)查看的主動(dòng)方法包含在你的供應(yīng)鏈中 - 評(píng)估庫存級(jí)別、預(yù)測(cè)產(chǎn)品完成需求以及發(fā)現(xiàn)潛在積壓工作問題。

    "We wanted to go beyond the industry standard of preventative maintenance to offer predictive and even preemptive maintenance, so we can guarantee a higher uptime percentage on our elevators."

    CEO,Andreas Schierenbeck
  • 提高所有工作的效率

    深化對(duì)數(shù)據(jù)的了解以優(yōu)化經(jīng)營方式。無論是組織人力資源、管理供應(yīng)鏈還是預(yù)測(cè)員工和客戶需求,了解影響運(yùn)營效率的因素對(duì)簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)有著至關(guān)重要的作用。

    "We plan to deploy Microsoft Azure technologies across all of our monitoring applications, because they enable us to orchestrate data more effectively across increasingly complex environments. We can serve remote customers, wherever in the world they are, at a level of efficiency that hasn’t been possible before."

    軟件業(yè)務(wù)開發(fā)總監(jiān) John Dyck

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