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使用 Apache Hadoop 的
数据发现工具和数据分析

处理新数据类型和超大型数据集

云 Hortonworks is a leader. Read the Forrester Wave.

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概述

业务分析师利用 HDP® 来探索之前因数据量过大而难以捕捉、存储和处理的新数据类型和大数据集合。他们透过数据洞察信息,如点击流量、地理定位、传感器、服务器日志、社交、文本和视频数据。

新数据凭借新的视角和洞察力,丰富了现有的分析应用程序。新数据还推动了创新式新应用程序的创造,为企业带来新的价值。

数据探索开启了创造价值的新方法

探索

不要将您的分析局限在结构化的柱状数据之中,而要以多种形式存储原始数据,探索更广泛的问题。

一家主要的健康保险公司将电子病历与 PDF 格式的手写索赔文件整理到一起。客户通过探索 HDP 数据库,利用光符识别和自然语言处理来发现代码错误,从而提高偿付率和患者治疗效果。

金融服务白皮书 »

合并

以前被来源、结构或系统分离的数据现在可以合并到一个共享的 Data Lake,展现出新的洞察力。

Luminar 利用 HDP 捕捉、存储和处理来自于 2000 多个来源的数据,覆盖了一半美籍拉美裔成年人。他们每月合并 15 千兆字节的数据,为他们的客户,即广告商,提供了切实可行的洞察信息。此外,Luminar 现在能够为客户提供新产品,让他们能够在数据中发现自己的洞察信息。

Luminar 案例研究 »

数据探索使用案例

用例 1
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精化和可视化服务器日志数据的方法

如果发生安全违规行为 ,服务器日志分析可帮助您识别威胁,然后在将来更好地保护您自己。了解 Hadoop 如何通过加速预测,更长时间保留日志数据以及证实符合 IT 策略,从而将服务器日志分析提升到新高度。该视频随附的教程介绍了如何使用 HDP 来优化原始服务器日志数据。

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