Utilice el análisis de big data para encontrar correlaciones ocultas entre los datos
Utilice el análisis de big data para encontrar correlaciones ocultas entre los datos
Los dispositivos portátiles inteligentes monitorean la salud, observan el tráfico urbano y el clima, capturan delincuentes y regulan las finanzas... Con la llegada de los grandes datos Los datos son cada vez más omnipresentes y el análisis de big data ha comenzado a convertirse en una herramienta importante para que los humanos tomen decisiones científicas. Desde la era de TI hasta la era de DT, la tecnología de análisis de big data utiliza un método rápido y preciso para construir una sociedad empresarial más rentable y eficiente. Como una de las tecnologías más populares hoy en día, ha penetrado en todos los aspectos de la industria y. ayuda a las empresas a utilizar los datos impulsa el desarrollo empresarial.
“Con el advenimiento de la era DT, una comprensión integral de los clientes no tiene precedentes. Con la tecnología de análisis de datos, las empresas pueden brindar servicios más detallados y completos y transformar la pasividad en proactividad”. El director general de la división financiera de Beijing Mininglamp Software Systems Co., Ltd. cree que la integración de big data y la industria ha duplicado el valor de los datos en sí.
Explora profundamente las relaciones ocultas entre diferentes fuentes de datos
Beijing Minglue Software Systems Co., Ltd., fundada en 2014, es una solución de aplicación de la industria de big data en la que Minglue Data se centra en la minería de relaciones. Proveedor de soluciones. Como una nueva empresa que solo lleva dos años establecida, Mininglamp Data ha completado la financiación de la Serie A, y la financiación de la Serie B se completará en el segundo trimestre del próximo año (2016). Actualmente, Mininglamp Data presta servicios principalmente a grandes empresas estatales, incluidas la industria financiera, la manufactura, el gobierno y otros sectores industriales. "Para clientes como la industria financiera y el departamento de seguridad pública, la tecnología de análisis de big data primero representa precisión y puede llegar directamente al grupo objetivo a través del análisis y la gestión de relaciones", dijo Zhou Weitian.
La industria financiera es una de las primeras industrias en implementar big data. Ahora muchos bancos nacionales han comenzado a intentar utilizar big data para impulsar las operaciones comerciales. La plataforma de análisis e integración de big data lanzada por Mininglamp Data ha ayudado a los bancos a lograr una serie de optimizaciones y mejoras en la gestión y control de riesgos, marketing de precisión, gestión de crédito y seguimiento de la opinión pública.
·Gestión de riesgos y aplicaciones antifraude: Utilice análisis de datos para evaluar la calidad de los préstamos y evitar riesgos de insolvencia. Monitorear los riesgos de financiamiento de las pequeñas y medianas empresas para detectar los riesgos de incumplimiento corporativo lo antes posible.
·Marketing de precisión: A partir de los retratos de los clientes se llevan a cabo una serie de gestión de marketing de precisión que incluye marketing cruzado, recomendaciones personalizadas, marketing en tiempo real, gestión del ciclo de vida del cliente, etc.
·Informes de crédito/cobro de préstamos y aumento de ingresos: localice la trayectoria del comportamiento del cliente según la ubicación física de IP y GPS, y fortalezca la revisión de crédito de las tarjetas de crédito bancarias. El cobro de deudas se realiza a partir de la red de relación con el cliente asociada.
·Monitoreo de la opinión pública: Detecta centros de atención al cliente, mensajes en línea, redes sociales y otra información, y formula medidas efectivas de retención y retención de clientes.
La investigación criminal/de seguridad pública es otra industria importante atendida actualmente por Mininglamp Data. Utiliza relaciones de datos ocultas para extraer a través de algoritmos y análisis, y ayuda rápidamente al departamento de seguridad pública a encontrar información efectiva, siguiendo así las pistas y. atrapar delincuentes, mejorar las capacidades de respuesta a emergencias. Para dar un ejemplo simple, a través de la información de reserva inicial de boletos, la dirección IP y los números de tren posteriores, la información del hotel y los datos del operador, la relación entre los reservadores de boletos se puede determinar realizando un análisis de correlación de los datos.
Brinde a los usuarios dos garantías principales de "tecnología + servicio"
La industria financiera y el departamento de seguridad pública presentados anteriormente son las dos industrias y departamentos principales a los que Mininglamp Data sirve principalmente, y No es difícil hacerlo. Por otro lado, descubrimos que Minglue Data puede proporcionar una mayor garantía para la seguridad de los datos. Como proveedor de servicios de datos, Mininglamp Data se centra en la seguridad de la red, la seguridad de los datos técnicos, la seguridad del uso y otros aspectos para garantizar la tranquilidad de los clientes. Zhou Weitian presentó que Minglue Data es el primer proveedor de plataforma de big data nacional y extranjero que implementa un control de permisos detallado a nivel de fila y columna en los tres principales motores de consulta de SQL en Hadoop (Hive, Impala y Spark SQL).
Con ventajas técnicas, tenemos la confianza para competir. Cuando se le preguntó cómo hacerse con una participación en el mercado nacional de big data, Zhou Weitian dijo con mucha indiferencia. Aunque los gigantes nacionales han entrado, el mercado es enorme y todavía existe un gran problema para las empresas de rápido crecimiento como Minglue Data. Además, la ventaja de Mininglamp es que cuenta con un equipo técnico profesional que puede realizar análisis de correlación y extracción en profundidad de fuentes de datos masivas para descubrir las pistas de relación ocultas.
Cuando se trata de estrategias de desarrollo futuras, además de centrarse en la tecnología, servir bien a los clientes existentes será el objetivo de Millward Brown en los últimos años. Se entiende que en 2016, Mininglamp Data ampliará la escala de sucursales en varias provincias y ciudades, adoptará diseños cercanos y formulará una serie de medidas de respuesta jerárquicas que incluyen operaciones de gestión interna y de mercado para mejorar los servicios posventa a los clientes. Además, en el futuro, Mininglamp Data también invitará a clientes y personal técnico a unirse al proyecto para comprender mejor el uso de la tecnología y comenzar rápidamente. Según Zhou Weitian, este es otro ángulo de servicios de valor agregado para los clientes. .