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Big Data

I Big Data sono l'elemento fondamentale per la creazione di nuovi livelli di valore per il business. Grazie a storage integrato, analisi e applicazioni, i Big Data contribuiscono a migliorare efficienza, qualità, prodotti e servizi personalizzati, producendo livelli più elevati di soddisfazione ed esperienza del cliente.

Cosa sono i Big Data?

Ogni giorno creiamo 2,5 quintillioni di byte di dati - così tanto che il 90% dei dati nel mondo di oggi è stato creato negli ultimi due anni. Queste informazioni arrivano da tutto il mondo: sensori utilizzati per raccogliere informazioni sul clima, i messaggi a siti di social media, immagini digitali e video, le registrazioni delle transazioni di acquisto, e segnali GPS dalle cellule del telefono per citarne alcuni. Questi dati sono Big Data.

I Big Data si estendono su quattro dimensioni: Volume, velocità, varietà e veridicità.

Volume: Le Aziende sono piene di dati di ogni tipo che crescono sempre di più, terabyte o anche petabyte di informazioni sono facilmente accumulabili.
Convertire 12 terabyte di Tweets creati ogni giorno in una migliore analisi del sentiment prodotto
Convertire 350 miliardi di letture annuali per meglio prevedere il consumo di energia.

Velocità: A volte due minuti sono troppi. Per i processi time-sensitive come la cattura di frodi, i grandi dati devono essere utilizzati non appena confluiscono nella vostra impresa, al fine di massimizzare il loro valore.
Analizzare 5 milioni di manifestazioni commerciali creati ogni giorno per individuare eventuali frodi
Analizzare 500 milioni di dettagli di chiamate al giorno in tempo reale per prevedere una fidelizzazione dei clienti più veloce

Varietà: I Big Data sono un qualsiasi tipo di dati - i dati strutturati e non strutturati, come testo, dati dei sensori, audio, video, fare clic su flussi, file di log e di più. Nuove conoscenze si trovano quando si analizzano questi tipi di dati insieme.
Monitorare 100 video in diretta dalle telecamere di sorveglianza per analizzare i punti di interesse
Sfruttare la crescita dei dati dell'80% in immagini, video e documenti per migliorare la soddisfazione del cliente

Veridicità: 1 dirigente d'azienda su 3 non si fida delle informazioni che usa per prendere decisioni. Come si può agire sulle informazioni, se non ci si fida? Stabilire fiducia nei Big Data rappresenta una sfida enorme, in quanto cresce sempre di più la varietà e il numero di fonti.

i Big Data sono più che una semplice questione di dimensioni, ma è l'occasione per trovare spunti a nuovi ed emergenti tipi di dati e contenuti, per rendere il business più agile, e per rispondere alle domande che prima erano considerate oltre la vostra portata. Fino ad ora, non c'era modo pratico per raccogliere questa opportunità.

Oggi, le soluzioni e i servizi offerti da Thinking Technologies per i Big Data utilizzano lo stato dell'arte delle tecnologie tra cui analisi avanzata per aprire la porta a un mondo pieno di opportunità.
 

Cosa offriamo

Lavorando direttamente con i Clienti, Thinking Technologies è diventato un interlocutore di fiducia per i Big Data. Approcciamo alle esigenze dei nostri Clienti attraverso una serie di servizi:
 

PREPARE & MODEL

Visual designer for data integration, enrichment and modeling
15x productivity boost compared to scripting and coding
Wizards for uploading and previewing data
 

VISUALIZE & EXPLORE

Big data exploration Interactive visualizations
Dashboards
Reports
Open API for publishing
Discover & Predict
 
 

TIME SERIES FORECASTING

Statistical learning, evaluation and visualization of predictive models
Support of Predictive Modeling Markup Language (PMML)
 
 
 
 
Thinking Technologies è in grado di offrirti una soluzione completa per l'analisi dei tuoi dati, garantendoti una connessione a ogni fonte di dati inclusi tutti i dati strutturati, destrutturati e semi-strutturati. Alcuni esempi includono:

Standard relational databases (e.g. Oracle, DB2, MySQL, SQL Server)
Hadoop (e.g. Apache Hadoop, Cloudera, HortonWorks, MapR)
NoSQL databases (e.g. MongoDB, Cassandra, HBase)
Analytic databases (e.g. Vertica, Greenplum, Teradata)
Packages enterprise applications (e.g. SAP, Microsoft Dynamics ERP)
Cloud-based and SaaS applications (e.g. Azure, Salesforce, Amazon Web Services)
Files (e.g. XML, Excel, flat file) and web service APIs
 
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