1、ThinkBig Analytics大數據分析服務簡介充分利用您的開源投資Think Big Analytics 服務簡介公司成立于2010年，目前是大數據服務領域世界第一。公 司業務遍布全球，共有超過200位資深業務及技術專家公司提供大數據平臺建設，大數據處理分析及業務應用實現 的終端到終端的服務。服務包括企業大數據戰略規劃，大數 據平臺設計、實施，數據科學應用，IP加速器及支持和管理 服務. 公司是獨立于平臺的一個服務提供商。公司的核心競爭優勢是有大量大數據最佳案例的積累，超過100家大型企業的大數據應用項目實施經驗及大數據核心技術的掌握公司新成立的Think Big 大數據學院將專注于客

2、戶成功案例 分享、大數據技術的研發和培訓，以及大數據應用解決方案 的推廣Think Big Analytics3Think Big 是誰？Think Big可以幫助企業通過數據 科學和管理服務來解鎖 大數據的價值5/9/2016Think Big值得信賴的大數據分析服務提供商NDA CONFIDENTIAL52010年以來，100專注于Hadoop的生態系統解決方案的分析電子商務全球前五占2席零售業全球前五占2席網絡交易安全全球 #1經紀及證券投資基金 全球前五占2席社交網絡 全球#1信用卡發卡行 全球前五占2席資產管理 全球#1半導體全球前五占2席銀行業全球前十占4席數據存儲設備 全球前五占

3、3席金融數據服務 全球前五占2席磁盤制造 全球#1電訊全球前五占2席金融交易所全球#2傳媒與廣告 全球前五占2席 Teradata Company客戶：超過100個行業領先公司6Think Big 啟勱智能和擴大規模數據科學服務數據湖的最優化大數據發展路線圖數據湖基礎大數據管理服務Think Big 提供的服務大數據的痛點7NDA CONFIDENTIALThink Big 學院在過程中會出現的大數據難題？從哪里開始著手？ 您的第一個大數據項目需要幫助嗎？想從大數據中獲得更多的價值嗎？ 幫助管理你的大數據平臺？ 需要建立你的團隊？Think Big可以幫劣解決你的大數據難題5/9/2016大數

4、據戰略和 路線圖數據湖的啟用分析與數據科 學培訓與支持缺乏明確的大 數據戰略難度在于將數 據轉化為行動缺少大數據技 能作為第一個和唯一一個純大數據架構和分析的咨詢+服務公司，Think Big能 很好地解決大數據業務難題， 實現您的“+大數據”需求分散的和未被充 分利用的數據Think Big 工程技術服務價值加速器以及框架Think Big框架Hadoop僅有數據復制分布式批次實時分析配置數據血緣關系的圖形展示工作流水線的圖形界面儀表盤引擎OLAP數據導入優化存儲優化(raw vs. binary vs. compressed) 集群自動部署操作元數據NDA CONFIDENTIAL9e.g

5、. Think Big 數據湖流水線控制器框架Generate Reports核心 數據科學即插即用的模型部署數據洞察預測模型的構建數據數據截取為重復產生記分結果的模型存儲數據源和探測器截取數據模型記分交易系統實時在線記分 比如. Multi- armed Bandit離線建模，預測和實時在線建模，預測和實時生產建模Think Big 數據科學服務價值加速器以及框架生產儀表盤 R Shiny Apps 預測模型評分搜索 平臺Think Big 大數據科學的資產和框架： 例如儀表盤引擎，即插即用模式部署.大數據應用咨詢方法（快速執行和驗證）NDA CONFIDENTIAL大數據 戰略圖Think

6、 Big學院項目管理數據科學 實施管理服務軟件工程Think Big 與它的客戶，技術分析師以及支持團隊一起從事以敏捷方法論為 基礎，不斷開發新的大數據解決方案。大數據實驗室(RACE)國內某大型銀行規劃多樣的原始數據半結構化或非結構化不穩定的模式各種各樣的業務著陸數據銀行內不同數據平臺的定位數據倉庫Hadoop平臺分析型操作型分析監管用報表管理層關注的財 務報表新價值的分析聚焦于領先性實時及近實時閉環推薦主動互動銷售、服務可持續性風險、偽控數 據 聯 合結構化、穩定的模式已知的、高密度的有價值 數據復雜整合基于RDBMSNoSQL的操作型系統基于RDBMSNoSQL的操作型系統批處理探索分析探索某大型 制造業IOT 智慧制造實施案例DCS 閘道器RTPMS PI數據分析Log FilesJson Format (MQTT)PI Data機器學習故障預警操作記錄Hadoop 集群CSVFormat物聯網閘道 器軸承溫度馬達震動TeradataKafkaCase 1Case 2Case 3某大型制造業IOT智慧故障預警實施案例實時流處理國外大型銀行數據挖掘與實時風控規劃實施案例給商業用戶提 供更廣泛的數 據始于技術重點迅速采取行動，重點關注ROI不同部門可以 重用的解決方 案基于歷史和現 實世界的數據 量進行快速部 署投訴我們可以更詳細的理 解投訴的性質和如何 緩解去這些投訴？客