BIG DATA CONSULTING

As any big data solution has the business and technological aspects intertwined, we always assign a project team consisting of both business analysts and technology consultants to render big data services.

BIG DATA CONSULTING SERVICES FROM A TO Z

Business requirements analysis and conceptual solution elaboration

비즈니스 요구 사항에 대한 세부적인 개요부터 시작합니다. 요구 사항 목록을 기반으로, 단기 및 장기 목표를 달성 할 수있는 개념적 솔루션을 제공합니다.


Architecture design and technology selection

솔루션을위한 최적의 아키텍처를 제안하고 다양한 옵션 중에서 올바른 기술 스택을 선택하도록 도와줍니다..


Implementation

 일반적으로 빅데이터 솔루션을 고객의 비즈니스 요구에 맞게 조정할 수 있는 반복적인 접근 방식을 제안합니다.


Maintenance and support

 우리는 기술적인 문제를 해결할뿐만 아니라 고객의 변화하는 비즈니스 요구사항을 적극적으로 지원합니다.

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Operational analytics

 센서, 무선 기술 및 사물 인터넷을 통해 모든 장비의 지속적인 성능에서 모든 조달, 공급망 관리 및 기타 프로세스에 이르기까지 광범위한 변수를 모니터링 할 수 있습니다.

산업의 운영 분석과 비즈니스 프로세스 분석을 구분합니다.

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Industrial big data analytics

일상적으로 수집되고 분석 된 운영 데이터를 통해 회사는 다음을 수행 할 수 있습니다.

  • Identify, measure and manage risks related to machinery downtimes.
  • Detect a pre-failure condition of machinery or identify a damaged product instantly thanks to real-time analytics.
  • Optimize asset management by predicting possible breakdowns and practicing proactive maintenance, as well as regulating capacity utilization.
  • Improve product/service quality.

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Business process analytics

Customer analytics

옴니채널 세계에서는 고객이 오프라인 매장이나 온라인 상점을 방문하거나 회사의 모바일 앱을 사용했거나 소셜 미디어에 댓글을 남겼더라도 고객이 남긴 모든 트랙을 연구하는 것이 중요합니다. WENSYDATA의 빅데이터 컨설팅 전문가는 다양한 소스에서 가져온 데이터를 분석하여 귀중한 분석 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다.


Based on the results of customer data analytics, you can:

  • Understand customer behavior.
  • Segment customers.
  • Create a single view of a customer.
  • Optimize their product/service portfolio to suit customers’ needs.
  • Personalize customer experience.
  • Plan marketing activities and track customers’ response to them.
  • Improve customer loyalty.

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Big data analytics for fraud prevention

분석을 통해 의심스러운 활동을 식별하고 사기를 예방할 수 있습니다.


Thanks to big data analytics, a company can:

  • Facilitate and speed up the process of fraud detection.
  • Use predictive models and machine learning to scan for fraudulent transactions.
  • Expose fraud in real time or initiate a further detailed investigation.

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TECHNOLOGY STACK

Distributed storage

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  • Hadoop Distributed File System

Database management

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  • Apache Cassandra
  • Azure CosmosDB
  • Amazon Redshift
  • Amazon DynamoDB
  • Apache Hive
  • Apache HBase
  • Apache NiFi
  • MongoDB

Data management

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  • Apache Airflow
  • Talend
  • Informatica
  • Zaloni
  • Apache Zookeeper
  • Azkaban

Big data processing

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  • Apache Kafka
  • Apache Spark
  • Apache Flink
  • Apache Storm
  • Druid
  • Hadoop MapReduce

Machine learning

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  • Spark's Machine Learning Library
  • Amazon Machine Learning
  • Azure Machine Learning Studio
  • TensorFlow
  • Theano
  • Torch
  • Einstein

Programming languages

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  • Python
  • R
  • Java
  • Scala

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