Cloudera用户在新商业企业的核心下表现了模式识别

一四个Cloudera客户在伦敦斯特拉塔+ Hadoop会议的伦敦版的前夕，揭示了一些基于Hadoop相关技术的商业项目。

Data Analytics专业人员在巴克莱，BT，Sky Betting＆Gaming和保险承载公司Markerstudy概述了Hadoop分销商Cloudera支持的一组业务发展活动。

Harry Powell在巴克莱零售银行的八人高级数据分析团队正在使用Progamming语言Scala，以及Cloudera的查询发动机Impala及其在事务大数据集上的并行处理框架火花分布到客户的种子产品。

一个示例是对小型企业的“智能业务”应用程序，使它们能够在银行其他客户生成的匿名数据中看到模式。

“所以，如果你是克罗伊登的美发师，你可以看到其他美发师正在电力支出，”鲍威尔说。

“我们”重新希望使用信息来为客户提供服务，就像他们非常富裕一样。W E可以通过使用大数据到点点模式来创建杀戮的价值。这标志着我们作为客户的银行，而不是关于我们的利润。

“我们”在数十亿行和潜在的数千次询问中进行了这一点，“他说。

鲍威尔还报告了与蜂巢相比的火花效果更好。“我们现在可以进行计算，我们以前永远不会做，并在以前难以想象的粒度水平提供信息。”

BT的首席数据架构师Phillip Radley表示，电信公司是Hadoop使用的第五年。BT已将研究和创新实验室的开头迁移到“成为Datentre中的第一堂民公民”。

BT在其业务中使用其Hadoop环境进行“数十种用例”。“我们采取了一种谨慎的方法来开始，使用它从数据仓库中卸载，我们现在正在继续支持向客户提供服务，例如使用电线测试的数据改善宽带。”

正在使用软件的另一个领域正在识别滋扰呼叫，这是Radley所说的是制造来自数据科学研究的产品的示例。

“滋扰呼叫分析是我们以响应来自Com的要求完成的。我们开发了一种模型，可以识别和路由对基于网络的应答机的讨厌呼叫。“

Mark Pybus，Sky Betting＆Gaming的大数据的工程经理，描述了数据科学和工程团队如何使用Spark和Scala，以及较旧的Hadoop堆栈工具，如蜂巢，以识别那些或所在的客户即将成为 - 问题赌徒。

星期六下午3点，公司每秒进程200次投注，而且持续改变其价格。

“我们认为我们正处于使用数据促进负责任的赌博的最前沿。我们使用机器学习对我们的Hadoop商店来告诉谁正在成为一个不负责任的赌徒，“Pybus说。

然后天空投注和游戏将自定义优惠以最大限度地减少客户的漏洞，并获得专门的内部负责赌博团队，以与其联系和支持。

尼克特纳，一位汽车保险承销商Markerstudy顾问表示，他的公司一直在使用Hadoop左右一年来自动化欺诈检测。它每天收到25至3000万条报价请求，这一切都必须“丰富第三方信用评分，身份检查和欺诈计算，例如，价格”。

在公司使用Hadoop之前，经纪人依赖于数据样本，代表特纳表示相关数据的3％至5％。然后，经纪人可以进行更精细的分析。

同样，欺诈团队也可以专注于更高的价值案例，因为在报价阶段正在识别潜在的欺诈指标。

所有四个用户都证明了将Hadoop技术堆栈的模式识别潜力放在业务使用中。