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大数据分类架构简介_大数据

关于大数据中的分类小编在这里举出业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。


[td]

业务问题	大数据问题	描述
公用事业：预测功耗	机器生成的数据	公用事业公司推出了智慧仪表，按每小时或更短的间隔定期测量水、天然气和电力的消耗。这些智慧仪表生成了需要分析的大量间隔数据。 公用事业公司还运行着昂贵而又复杂的大型系统来发电。每个电网包含监视电压、电流、频率和其他重要操作特征的复杂传感器。 要提高操作效率，该公司必须监视传感器所传送的数据。大数据解决方案可以使用智慧仪表分析发电（供应）和电力消耗（需求）数据。
电信：客户流失分析	Web 和社交数据 交易数据	电信运营商需要构建详细的客户流失模型（包含社交媒体和交易数据，比如 CDR），以跟上竞争形势。 流失模型的值取决于客户属性的质量（客户主数据，比如生日、性别、位置和收入）和客户的社交行为。 实现预测分析战略的电信提供商可通过分析用户的呼叫模式来管理和预测流失。
市场营销：情绪分析	Web 和社交数据	营销部门使用 Twitter 源来执行情绪分析，以便确定用户对公司及其产品或服务的评价，尤其是在一个新产品或版本发布之后。 客户情绪必须与客户概要数据相集成，才能得到有意义的结果。依据客户的人口统计特征，客户反馈可能有所不同。
客户服务：呼叫监视	人类生成的	IT 部门正在依靠大数据解决方案来分析应用程序日志，以便获取可提高系统性能的洞察。来自各种应用程序供应商的日志文件具有不同的格式；必须将它们标准化，然后 IT 部门才能使用它们。
零售：基于面部识别和社交媒体的个性化消息	Web 和社交数据 生物识别	零售商可结合使用面部识别技术和来自社交媒体的照片，根据购买行为和位置向客户提供个性化的营销信息。 此功能对零售商忠诚度计划具有很大的影响，但它具有严格的隐私限制。零售商需要在实现这些应用程序之前进行适当的隐私披露。
零售和营销：移动数据和基于位置的目标	机器生成的数据 交易数据	零售商可根据位置数据为客户提供特定的促销活动和优惠券。解决方案通常旨在在用户进入一个店铺时检测用户的位置，或者通过 GPS 检测用户的位置。 位置数据与来自社交网络的客户偏好数据相结合，使零售商能够根据购买历史记录针对性地开展在线和店内营销活动。通知是通过移动应用程序、SMS 和电子邮件提供的。
FSS、医疗保健：欺诈检测	机器生成的数据 交易数据 人类生成的	欺诈管理可预测给定交易或客户帐户遇到欺诈的可能性。解决方案可实时分析事务，生成建议的立即执行的措施，这对阻止第三方欺诈、第一方欺诈和对帐户特权的蓄意滥用至关重要。 解决方案通常旨在检测和阻止多个行业的众多欺诈和风险类型，其中包括： 信用卡和借记卡欺诈 存款帐户欺诈 技术欺诈 坏账 医疗欺诈 医疗补助计划和医疗保险欺诈 财产和灾害保险欺诈 工伤赔偿欺诈 保险欺诈 电信欺诈

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关键词：大数据 大数据分类

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