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圣路易斯的地铁交通

Metro Transit of St. Louis (MTL) 负责运作圣路易斯大都会区的公交系统。Hortonworks Data Platform 可存储和分析来自城市的智能公交的物联网数据,从而帮助 MTL 满足其任务。HDP® 帮助机构将公交车的平均每英里行驶成本从 0.92 美元降低到 0.43 美元。在实现成本降低的同时,还将每辆公交车的年度行驶里程翻倍。

公共部门受益于数据的能力

公共部门负责保护市民,回应选民,提供服务和维护基础设施。在很多情况下,这些责任的需求会增加,而政府资源在财政压力下却极具缩减。

政府、国防和情报机构以及政府承包商如何用少花钱多办事?Hortonworks Connected Data Platform 便是答案的一部分。

使用机器和传感器数据来主动维护公共基础设施

Metro Transit of St. Louis (MTL) 负责运作圣路易斯大都会区的公交系统。Hortonworks Data Platform 可存储和分析来自城市的智能公交的物联网数据,从而帮助 MTL 满足其任务,这帮助机构将公交车的平均每英里行驶成本从 0.92 美元降低到 0.43 美元。在实现成本降低的同时,还将每辆公交车的年度行驶里程翻倍。Hortonworks 与 LHP Telematics 携手提供了 MLT 解决方案,后者是在重型设备 OEM 市场、交通、服务和施工机群中的互联车辆创建定制车载信息系统解决方案的行业领导者。组合的解决方案使 MTL 公交车服务更加可靠:将地铁公交车辆的平均无故障时间 (MTBF) 提高到原来的五倍,从行驶四千英里到行驶两万一千英里。


了解事关政府绩效的公众情绪

欧洲国家的一个联邦部门希望更好地了解其选民与一项大型计划相关的观点,以减少肥胖。直接外联以获取反馈可能对于与少量市民或校龄儿童的少数高质量互动很有效,但这些方法既缺少影响范围又不具备持久性。因此,该部门开始分析与其减少肥胖的计划相关的社交媒体帖子。一个团队每天使用 HDP 来分析推文、帖子和聊天会话,并向议会成员提供每天情绪报告,以快速跟踪哪些策略有效,哪些策略失败。


保护关键网络免受威胁(内部和外部)

大型 IT 网络可生成服务器日志,其中包含有关网络访问者和访问者采取的操作的数据。服务器日志数据通常被视为是垃圾数据,特点在于“大海捞针”般的困境:几乎所有服务器日志都没有任何价值,但一些日志包含对国防至关重要的信息。挑战是在噪音中找出实际风险,以免造成机密信息的丢失。现在,入侵者计划进行称之为“高级持久威胁”(APT)的长期、战略性活动。内部参与者(如爱德华斯诺登)或外国政府的外部攻击者进行复杂的多年入侵活动。Hadoop 的处理能力可以轻松找到这些入侵者在不同的数据“大海”中遗留的“针”。美国洛克希德马丁公司发表的一篇名为“通过分析敌方活动和入侵终止链所表明的智能驱动的计算机网络防御”的论文中描述这种普遍性方法:利用有关对这些对手的了解的网络防御方法可以创建智能反馈环,使防御者可以建立信息优势状态,继而降低对手每次后续入侵尝试的成功可能性。Apache Hadoop 可以提供该信息优势,以防止恶意用户进行持续活动。


防止欺诈和浪费

一家具有大量受益人的联邦机构转向 Apache Hadoop 和 Hortonworks Data Platform 来发现欺诈性保险金索赔。实施后,ETL 处理时间从 9 小时缩短到 1 小时,这使他们可以创建有关欺诈、浪费和滥用的新数据模型。在加速 ETL 过程之后,该机构利用该效率将其每天处理中包含的数据变为 3 倍。由于 Hadoop 是“读时模式”系统,而不是传统的“加载时模式”平台,因此该机构现在计划搜索其他旧系统并在其分析中包含更多的上游上下文数据(如社交媒体和在线内容)。所有这些都使他们可以更轻松地识别和阻止欺诈、浪费和滥用。

分析社交媒体以识别恐怖分子威胁

恐怖分子网络通过在分散、非正式网络中进行组织和沟通,以避免被检测到。但这些社交网络的性质包含可用于检测和阻挠恶意活动的信息。通过对巨大数据进行社交网络分析,识别某一恶意人士的情报机构可以通过六度分隔理论在已知坏人中找出帮凶。Apache Hadoop 让这种分析更高效。当然,并非与已知恐怖分子接触过的每个人都是同谋。实际上,大部分人没有参与任何不法行为。这是另一个大海捞针问题。Hadoop 可以存储有关个人、其行动以及通讯方式的结构化和非结构化数据。分析这些社交数据可以为情报机构提供可行情报,使他们可以不打扰无辜者,专注于企图作恶的恐怖分子。

通过卸载昂贵的 SQL 工作负载降低预算压力

在美国联邦政府最近的自动减赤陷入僵局期间,IT 预算面临更严格的审查和更大的预算压力。很多机构求助于一家大型咨询公司,该公司推荐使用 Hortonworks Data Platform 将某些数据集转移到 Hadoop。该建议是基于“将所有数据工作负载放在最恰当的地方”这一最佳实践。DHP 能与联邦机构使用的所有大型关系数据仓库平台互操作。将某些类型的数据存储在这些平台中没有经济意义,因此将结构化程度较低的数据集传输到 Hadoop 降低了费用,并且不会破坏现有数据或操作。现在,可以像以前一样访问相同的数据,但存储成本更低。

MITRE 公司改变航空业务
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MITRE 公司改变航空业务

MITRE Corporation® 是一家非盈利公司,致力于运作多个联邦政府资助的研发中心 (Federally Funded Research and Development Center,简称 FFRDC)。其中一个 FFRDC 为高级航行系统开发中心 (CAASD),它通过提升美国和全球的航空安全和效率,以更好地为公共大众服务。转变国家...