8 일반적인 큰 데이터 응용 프로그램의 경우

1. 메이 시의 실시간 가격 메커니즘입니다. 수요와 재고, 실시간 가격 조정에 대 한 상품의 최대 73 백만 종류에 대 한 SAS 시스템에 기반으로 하는 회사

2. TIPP24 AG의 도박 하 고 유럽 게임 산업에 대 한 플랫폼을 예측. 회사는 수십억의 거래 및 고객 특성, 그리고 동적 마케팅 활동을 수행 하는 특정 사용자에 대 한 예측 모델을 통해 분석 하 Kxen 소프트웨어를 사용 합니다. 이동 예측된 모델 빌드 시간 90% 감소. SAP는 kxen 구매 하려고 합니다.

3. 월마트-마트 검색입니다. 소매 oligopoly 최신 검색 엔진 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/16887.html를 설계 했다 "> 폴라리스" Walmart.com 자사의 웹사이트에 대 한 사용 하 여 의미 체계 데이터 분석을 위해 텍스트, 기계 학습 및 동의어 마이닝 합니다. 월마트-마트에 따르면 시맨틱 검색 기술 사용 하 여 온라인 쇼핑 10% ~ 15%의 완성 율을 증가 했다. "월마트-마트에 대 한 수십억 달러 의미합니다." "구학 말했다.

4. 비디오 분석 패스트 푸드 산업의. 회사는 비디오를 사용 하 여 대기 큐의 길이 분석 하 고 자동으로 전자 메뉴 표시 변경 됩니다. 면 큐 긴, 신속 하 게 제공할 수 있는 음식 나타나고 큐가 짧은, 그 음식을 더 높은 수익 하지만 상대적으로 긴 시간 동안 준비를 표시 됩니다.

5. 모 튼 스테이크가 게 브랜드 인식입니다. 모 튼 고객 뉴욕, 그가 작품의 하루 후 도착 것에서 뉴어크 공항에 가져가 시카고 스테이크 체인에 tweeting에 의해 농담을 만들 때 그의 사회 쇼를 시작 했다. 우선, 트위터 데이터, 고객, 일반 고객은 발견의 분석 인기 트위터 이기도 합니다. 고객의 이전 순서에 따라 비행기, 추측 하 고 클라이언트에 대 한 저녁 식사를 제공 하는 턱시도 웨이터를 보냈습니다.

6. PredPol i n c. PredPol, 로스 앤젤레스와 산타 크루즈 연구원의 그룹에 경찰 협력 지진 예측 알고리즘 및 범죄 데이터의 정확한 500 평방 피트 수 있는 변종에 따라 범죄의 확률을 예측 합니다. 알고리즘 사용 되었다 로스 앤젤레스에서 절도 및 폭력 범죄의 분포는 33%, 21%로 떨어졌다.

7. 테 스 코 PLC (특별 구입 하기 쉬운) 그리고 작업 효율. 슈퍼마켓 체인의 데이터 웨어하우스에서 7 백만 냉장고에서 데이터를 수집합니다. 통해 이러한 데이터, 더 포괄적인 모니터링 및 전반적인 에너지 소비를 줄이기 위해 사전 예방 유지 관리의 분석.

8. 아메리칸 익스프레스 (아메리칸 익스프레스, 아멕스) 및 비즈니스 인텔리전스 과거에는, 아멕스만 돌이켜보면 보고서 및 지연 예측을 실현할 수 있습니다. "전통적인 bi 되지 않았습니다 사업 개발의 요구에 맞게 수 없습니다. "구학 생각 한다. 그 결과, 아멕스 진정으로 역사적인 트랜잭션 데이터를 분석 및 예측에 대 한 115 변수 기반 충성도 예측 할 수 있는 모델을 작성 하기 시작 했다. 회사는 다음 4 개월만에 잃은 고객의 24%를 식별 할 수 있다을 말한다.