当今企业面临的大数据陷阱

熟悉这些大数据软件开发的挑战? 15、把自己放在心里,就不能前进?

mg娱乐网站很高兴成为您的大数据伙伴,并与您携手完成所有项目交付.

寻找合适的工具

mg娱乐网十大网址正在大量的数据集成工具中迷失. 思想像, “如何让他们走到一起, 克服障碍可伸缩性, 并且只选择那些加速高性能的?这些问题一直萦绕在mg娱乐网十大网址的脑海中.”

大量的报告正在出炉

mg娱乐网十大网址只是被数百万份报告淹没了. 看来mg娱乐网十大网址永远无法解开企业报告系统的混乱. 需要一个统一的自定义BI解决方案! 这是把这些报告拼凑起来的唯一有利的情况.”

需要更多的大数据专业知识

“新的一天带来了新的数据聚合和存储问题. 雪花数据平台可能会让mg娱乐网十大网址摆脱困境. 我想是时候聘请大数据开发公司和他们的数据管道专家了.”

需要尽快进行数据迁移

“每天处理100亿条记录并不是mg娱乐网十大网址产品的极限. 数据量呈指数级增长, 而如何处理可伸缩性限制仍然是一个悬而未决的问题. mg娱乐网十大网址越早从繁重的第三方解决方案转向内部解决方案, 保持高数据质量和高安全性的可能性更大.”

mg娱乐网十大网址提供三大大数据开发产品,为您的项目铺平成功之路

不知道哪种报价类型适合你?

提供1:精准的大数据服务

是否计划用内部分析解决方案替换昂贵的第三方系统组件, 对于数据可视化的最佳GUI选择,我持怀疑态度, 或者想知道如何将数据平稳地从本地存储转移到云存储, 让mg娱乐网十大网址来谈谈大数据服务处理的一个问题.

工程数据

  • 构建可伸缩且安全的ETL/ELT数据管道
  • 审核和优化下游分析管线
  • 部署数据仓库和数据湖

数据分析和可视化

  • 构建自定义报告仪表板
  • 实现 BI工具
  • 优化BI系统
  • 提供高级ML分析

数据和管道迁移

  • 从遗留系统迁移数据
  • 将现有的数据基础结构移动到
  • 集成系统 跨内部和云计算

最新的要求

提供2:成功的项目和产品里程碑

无论哪个项目开发阶段阻碍了您的发展,mg娱乐网十大网址都准备好了参与其中. 同样,如果你怀疑如何赋予产品大数据能力,或者需要一个可靠的大数据实施合作伙伴,产品也是如此, mg娱乐网十大网址会告诉你怎么做.

大数据项目开发:涵盖哪些阶段

  • 大数据解决方案设计
  • 流和批处理数据的摄取、处理和存储
  • 传统和先进的大数据分析
  • 数据可视化
  • 数据和管道迁移(云或本地)

大数据产品开发:mg娱乐网十大网址如何促进增长

  • 提供 产品开发 作为服务
  • 启动和管理售后活动
  • 为新产品特性设计数据模型
  • 构建数据管道以支持新产品功能

将内部团队的力量加倍:谁加入?

  • Сertified数据工程师, BI工程师, DevOps和DataOps专家, 毫升专家, QA专家, 解决方案架构师, 项目经理, 等.
  • R&D专家 以大数据为发展战略线
  • 广告、零售、电子商务、电信、媒体、软件行业专家

最新的要求

产品3:被大数据重塑的行业

大数据力量涵盖的前3大行业需求

  • 我的客户甚至没有回头看一眼个性化的电影推荐包,就迅速转向了竞争对手,这让我非常震惊.
  • 如何找到正确的数据驱动方式,通过高度细分的市场营销活动来赢得mg娱乐网十大网址的受众?
  • 需要更多的订阅包. 大数据分析是否有助于提供正确的定价层次?

大数据力量涵盖的前3大行业需求

  • 立法规定采用第一方策略, 严禁合作伙伴之间共享用户数据. mg娱乐网十大网址应该考虑什么样的数据管理解决方案?
  • mg娱乐网十大网址正在为正确的目标受众进行更有效的宣传. 大数据解决方案如何帮助解决客户过度细分问题?
  • mg娱乐网十大网址应该使用哪些大数据分析方法来打击网络广告欺诈, 每年花费mg娱乐网十大网址越来越多的钱?

大数据力量涵盖的前3大行业需求

  • 有机会预测购物趋势,并保持领先的游戏与mg娱乐网十大网址的电子商务服务?
  • 如何实现自动化 客户数据管理 定制大数据解决方案? 从不同的客户数据源中获得洞察力似乎越来越具有挑战性.
  • mg娱乐网十大网址需要预测为什么即使是老客户放弃mg娱乐网十大网址的服务的频率也是上个季度的两倍.

大数据力量涵盖的前3大行业需求

  • 应用大数据开发服务进行供应链成本优化的任何场景?
  • 消费者行为分析和消费者购买模式能帮助mg娱乐网十大网址预测最繁忙的购物日吗?
  • 缺少自定义报告,让mg娱乐网十大网址的经理能够立即访问数据,以便做出更好的决策.

最新的要求

mg娱乐网十大网址用来处理您的大数据请求的工具和技术

大数据的生态系统

Apache Hadoop•Apache Spark

云平台和工具

AWS•微软Azure•谷歌云平台•Cloudera•雪花数据云

数据可视化工具

Tableau•Qlik•Looker•Microsoft Power BI

编程技能

Python•Java•Scala•R