大数据分析平台规划建置服务
- 方案叙述
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因应现代企业思维和创新商业模式，数据运用成了致胜关键。从数据治理(Data governance)开始，企业需要了解及定义数据数据的问题所在，进而到现在火红的大数据(Big data)的应用，让企业的各项数据进行多元分析、结合统计、商业智慧(Business intelligence)之集成，掌握数据的加值运用。但现实生活中的数据源，有别于传统大数据的结构化(Structured data)数据特性，非结构化数据(Structured data)与半数据化结构(Semi-structured data)，皆可妥善应用于大数据外，亦可善加运人工智能(Artificial Intelligence) 及机器学习(Machine Learning )等技术，将协助推动企业数字转型，创造崭新价值、发掘新商机。
针对不同产业领域对大数据的应用与趋势，动力安全信息 (Dynasafe Technologies Inc.)在「大数据分析平台规划建置服务」的解决方案中，可协助企业建立平台的规则模型，透过多种建置技术，不论透过Hadoop平台，利用HBase 收集非结构化型态数据，或利用Pig 及 Hive and Impala 操作 Hadoop 丛集进行数据；也可以透过SQL结构化数据，取用Intelligent Miner 、SPSS、SAS进行大数据分析；亦有其他选项如Oracle database等的做法，让企业客户伴随数据驱动时代来临，可据大数据数据，提升数据分析弹性，妥善因应各式结构数据、及全新的数据探索及挖掘需求，继而与传统数据仓储互补，共同撑起大数据分析应用的架构蓝图。
- 方案架构图
- 具体效益
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从不同产业需求层面着眼，可获得的具体效益：
1. 制造业：
(1) 掌握产线数据分析，制程良率改善及增提获利
(2) 解析客诉资料肇因，降低再次发生频率
(3) 协助建置生产机台保养计划
(4) 评估人力管理与需求考虑，建置合适精简模型
2. 金融及保险业：
(1) 可提供跨业交叉分析(保险、证券、电商)，挖掘大数据潜在商机
(2) 综合评估客户资料，掌握高风险客户分析或信用卡客户风险控管
(3) 可规划商品推荐、组合销售、异业结盟等系统，提升销售机会
(4) 可做为决策支持系统、商业智能模型建置之发展利基
3. 零售业：
(1) 掌控货架管理数据，结合个金及消金业务，流程优化
(2) 可规划商品推荐、购物篮分析、会员商品等系统，提升获利机会
4. 电信业：
(1) 运用电信数据信息分析，可建置电信诈欺侦测系统，降低风险
(2) 建置缴费安全周期风控排程系统，降低费用征收问题
5. 医疗业：
(1) 结合病理、医嘱、患者管理数据，整合运用于医疗质量与风险控管
(2) 可进行病征潜因分析、临床病征应用分析，成临床医疗实务之参佐