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사전 예방적 의사 결정을 위한
빅 데이터 예측 분석

반응적인 의사 결정을 능동적인 의사 결정으로 전환

클라우드 Hortonworks is a leader. Read the Forrester Wave.

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개요

과거는 곧 전주곡입니다. 과거의 데이터는 미래에 어떤 일이 일어날지 나타내는 신호입니다. 머신, 센서, 서버 로그 및 기타 새로운 데이터 소스 등으로부터의 신호를 이해함으로써 기업은 미래를 예측하고 보다 철저히 대비할 수 있습니다.

Hadoop은 기업의 비즈니스 활동을 예측하는 연결 기기 및 센서로부터 제공되는 대용량 데이터 스트리밍을를 캡처하고 저장하며 처리합니다. 다양한 종류의 데이터 과학 및 반복적인 머신 러닝 기술을 통해 비용을 절감하고 안전사항을 개선하며 투자 정보를 고지하는 실시간 추천 시스템 구축이 가능합니다.

가치를 실현하는 새로운 길을 여는 예측 분석

예방적 유지보수

센서 데이터는 기업으로 빨리 스트리밍되고 테라바이트 규모로 빠르게 증가합니다. HDP® 를 사용하여 장비가 고장 날 수 있는 시기를 예측하고 고장 나기 전에 고치십시오. 한 유전 서비스 선두 기업은 HDP를 사용해 대량의 센서 데이터를 수집 및 분석하여 장비 문제를 예측하고 펌프가 고장 나서 생산을 위협하는 요인이 되기 전에 유지보수 작업을 수행합니다.

석유 및 가스 산업에서 사용하는 Hadoop

리소스 최적화

기업은 리소스 이용을 분석하고 상태 변화에 따라 조정하여 한정된 리소스를 가장 효율적으로 이용할 수 있습니다. HDP는 필요한 리소스를 모형화하고 실시간으로 조정하는 데 필요한 모든 데이터 및 처리 엔진을 하나로 모읍니다. 세계 최대의 전력 회사에서는 HDP를 사용하여 대량의 스마트 계량기 데이터를 수집하고 예측 분석을 응용하여 소비량을 더 정확하게 예측합니다. 이렇게 하면 생산량을 수요에 맞춰서 불필요한 발전을 방지하면서 불이 꺼지지 않도록 할 수 있습니다.

Hadoop을 사용하는 제조업 »

행동에 대한 통찰력

실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 과거 패턴을 인식하여 개입해야 하는 방법과 위치를 너무 늦기 전에 알 수 있습니다. 가능한 결과를 예측하고 긍정적인 결과를 극대화하거나 부정적인 결과를 최소화하는 조치를 취하십시오. UC Irvine Health에서는 HDP를 사용해 재입원 가능성을 예측하여 상황에 능동적으로 개입합니다. 울혈성 심부전을 앓는 환자들은 체내에 액체가 축적되어 체중이 증가하는 경향이 있습니다. UCIH는 이런 심장병 환자들이 퇴원하기 전에 저울을 주고 매일 체중을 직접 재는 방법을 설명합니다. 체중 데이터는 Hadoop으로 무선 전송되어 알고리즘을 통해 재입원 위험이 있음을 나타내는 체중 변화를 확인하는 데 사용되고, 시스템은 이런 사례에 대해 임상 학자들에게 알립니다.

UCIH 사례 연구 »

예측 분석 이용 사례

이용 사례 1
미디어 이미지

머신 및 센서 데이터 분석 방법

기계는 많은 것을 알고 있습니다. 센서는 항상 켜져 있으면서 데이터를 저렴하게 스트리밍니다. Hadoop은 더 쉽게 데이터를 저장하고 정리하여 중요한 패턴을 식별하는 데 도움을 주며, 예측 분석을 사용하여 비즈니스에 관한 능동적인 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. Hadoop을 사용해 난방, 환기 및 냉방 데이터를 분석하여 이상적인 사무실 온도를 유지하고 비용을 최적화하는 방법에 대해 알아보십시오.

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