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预测性分析

将决策制定从被动变为主动

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概述

历史是前奏。历史数据提供的信号能够预示未来可能会发生的事情。通过理解机器、传感器、服务器日志等其他新数据来源发出的信号,组织能够预测未来,而且能够变得更加主动。

Hadoop 能够获取、存储和处理大量来自于相连设备与传感器的数据,而这些设备和传感器能够用来衡量您的业务。各种数据科学和迭代机器学习技术能够给出确信的实时建议,用以降低成本、提升安全性、提供投资信息。

预测分析开辟了实现价值的新途径

预防性维护

传感器数据流入到公司并快速增长到 TB 级。使用 HDP® 来预测一个设备可能发生故障的时间并及时修复以免损坏。一家领先的油田服务公司使用 HDP 来收集和分析海量传感器数据以预测设备问题并提前执行维护,以避免泵损坏和危害生产。

石油和天然气行业使用 Hadoop

资源优化

根据变化的条件来分析资源利用率并进行调整,公司可以最大限度利用其有限资源。HDP 将资源建模所需要的所有数据和处理引擎聚合到一起并实时调整。世界最大的电力公司之一使用 HDP 来捕获大量的智能电表数据,并应用预测分析以更加准确地预测消耗。这将帮助该公司将生产与需求匹配,避免不必要的发电,同时保持不断电。

制造业使用 Hadoop »

行为洞察

通过实时数据捕获和分析来识别历史模式,可以向您表明干预的时机和方式,以免错过机会。预测可能的结果并采取操作以最大限度获得积极(或最大限度减少负面)结果。加州大学尔湾医院使用 HDP 来预测重新住院的可能性,以进行主动干预。充血性心衰患者存在体液滞留的趋势,从而导致患者变胖。UCIH 将这些心脏病患者安排家中,并留有体重秤,指示患者每天称一次体重。体重数据无线传输到 Hadoop,在 Hadoop 中,一种算法确定哪些体重变化表明了重新住院的风险,并且系统会向临床医生通知这些病例。

UCIH 案例研究 »

预测分析用例

用例 1
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如何分析机器和传感器数据

机器了解很多情况。传感器串流低成本、始终在线的数据。Hadoop 让存储和精化该数据并确定有意义的模式更为容易,让您通过预测分析获得洞察力来进行前瞻性业务决策。了解可以如何使用 Hadoop 来分析制热、通风和空调数据以保持理想的办公室温度并最大限度降低费用

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