関連性分析は、複数チャンネルの情報を結合し、コンバージョン率を向上させます。

• クロスソース分析

  OBSに保存されている広告CTRデータとRDS内のユーザー登録データを、DLIに移行せずに直接クエリ可能。

• SQLのみ必要

  相互接続されたデータソースを、SQLステートメントのみを使用して作成されたテーブルを使ってまとめてマッピング。

ゲーム会社は、広告の配置、新規プレイヤーの保持、操作、および将来のゲームイテレーションに対するフィードバックを向上させるために高品質なデータ分析プラットフォームが必要です。

通常、ログ解析は定期的に実行されます。各タスク間のアイドル期間中、リソースは無駄になります。

• 従量課金制とオートスケーリング

  柔軟なスケーリングポリシーでアイドル状態のリソースを解放し、限定クラスターのコストを半減。

• 統合された分析

  単一のメタデータコピーのみで、リアルタイムのクリーニングとオフラインETL処理に対応。データの処理結果は、データマイニングのインタラクティブ分析で直接使用可能。

複数の部門でリソースを個別に管理する必要がある場合、きめ細かい権限管理によって、データのセキュリティと運用効率が向上します。

• 容易な権限割り当て

  カラムまたはINSERT INTO/OVERWRITEなどの特定の操作で権限を付与し、メタデータを読み取り専用に設定。

• 統合管理

  単一のIAMアカウントですべてのスタッフユーザーの権限を処理。

ゲノム解析は、Spark分散処理フレームワーク上に構築された、サードパーティーの分析ライブラリに依存します。

- ADAMやHailなどの分析ライブラリをインストールするには、高度な技術スキルが必要です。

- クラスターを作成するたびに、これらの分析ライブラリを再インストールする必要があります。

• カスタムイメージ

  高度な技術を必要とするプロセスでライブラリをインストールする代わりに、ライブラリをカスタムイメージにパッケージ化し、SoftWare Repository for Container（SWR）に直接アップロード。DLIを使用してクラスターを作成すると、SWRのカスタムイメージが自動的にプルされるため、これらのライブラリの再インストールは不要。

• 組み込みのベースイメージ

  Huawei拡張SparkおよびFlinkイメージ（複数バージョン）とオープンソースAIイメージ（TensorFlow/Keras/PyTorch）を必要に応じて使用可能。

金融サービスのほぼすべての面に、包括的なリスク管理とリスク軽減が必要です。

リスク管理において、過度のレイテンシーはほぼ許容されません。

• 高スループット

  Apache Flinkデータフローモデルを活用するDLIのリアルタイムデータ分析により、低レイテンシーを維持。1つのCPUで1秒あたり1,000～20,000のメッセージを処理。

• エコシステムの範囲

  リアルタイムのデータストリームを、CloudTableやSMNなど複数のクラウドサービスに保存して包括的に適用。

全世界でのCOVID-19のまん延により、政府は何かが起こったその瞬間に主要データを監視できる必要があります。

政府機関の公務員がビッグデータの経験を持っているとは限りません。通常、SQLの方が幅広く使われています。

• ミリ秒単位の応答

  パワフルなインメモリコンピューティングフレームワークを備えた組み込みのopenLooKengエンジンは、インタラクティブ分析のクエリパフォーマンスを即座に最適化。

• メインストリームの互換性

  DLIクエリはSQL構文を使用するため、スタッフにビッグデータの経験は不要。使い慣れたSQL構文は、標準のANSI SQL 2003に完全対応。

膨大なデータには、航空写真や、構造化リモートセンシングラスターデータ、ベクターデータ、非構造化空間位置データなどさまざまなタイプのPB規模のデータが含まれます。このすべてのデータの分析とマイニングには効率的なツールが必要です。

• 空間データの分析

  DLIのSparkアルゴリズム演算子を使って、リアルタイムのストリーム処理とオフラインのバッチ処理が可能。これらの演算子は、構造型リモートセンシング画像データ、非構造型3Dモデリング、レーザー点群データを含むさまざまなデータタイプをサポート。

• CEP SQL機能

  ヨー検出やジオフェンシングには、SQLステートメントだけで対応可能。

• 負荷が高いデータ処理

  最大でEB規模にもなるリモートセンシング画像をクラウドに迅速に移行して、それらをデータソースにスライスし、分散バッチ処理を実行。