大数据分析解决方案

“大数据”一词已经无处不在，然而，我们仍处于大说句采用的初级阶段，很多企业仍在探索如何更大程度使用大数据而使其业务受益。

数量：数据量，指企业为了决策而试图利用的大量数据，数据量持续以前所未有的速度增加。
多样性：指管理不同类型数据和数据源的复杂性，包括企业内部和外部的结构化、半结构化和非结构化数据：文本、微博、传感器数据、音频、视频、点击流、日志文件等等。
速度：数据在运动中，由于数据创建的实时性天性，以及需要将流数据结合到业务流程和决策过程中的要求，数据产生、获取、存储和分析速度持续在加快。
精确性：指与某些数据类型相关的可靠性。有些数据具有固有的不确定性，如人的感情和诚实性、天气形势、经济因素以及未来。

如何应对或者利用大数据这四个特征，从而为企业在当前的数字化时长中创造竞争优势，已成为企业转变与客户交互并满足客户需求方式的关键契机，以期在未来实现企业，甚至整个行业的自身转型。

云帕深度语义解析（Deep Semantic Inspection,简称DSI）技术对半结构化和非结构化数据依然具有高效的分析识别性能；多协议解析和分层匹配技术使得云帕KOP（Keen on Packet，网络流量大数据语义理解）系统解析和匹配各种类型的海量实时数据显得游刃有余：云帕针对不同行业建立特定数学模型，对不同类型或多个可靠性较低的数据进行数据融合，以获得更准确、更有用的信息，或为企业直接提供最终解决方案。

随着数字电视转换工作的进行，某广电公司的数字电视用户数与日俱增，除去点播、游戏、阅读等互动内容外，数字电视网络互动购物（电视商城）也成为该广电公司一种新的服务和盈利模式。广电公司希望通过数据流量了解用户交互体验和消费习惯分析。

云帕针对广电公司提供的一系列规则重新定制了特征规则库，能够识别用户使用电视商城的所有行为记录，并通过一定的分析处理，向广电公司提供所需的分析报表，包括网页热力图、页面流失分析、访客转化分析等基础分析功能，也包括指定程度的消费数据分析，如地域购买力分析、特定商品分析、特定用户分析等等。

除了为企业提供易于观察和使用的图标或数字，云帕还提供最终结论性的解决方案，如建议企业调整某环节的响应速度、删除某件商品或某项服务、在何时做什么样的促销活动、向指定客户推送适合内容的服务提醒等等。