大数据环境下，基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛，先进的分析工具可以帮助企业更加有效地利用数据。 在许多情况下，部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就。作为零售商大数据分析计划的一部分，Macy百货使用多个工具来满足不同的应用需求。技术名单包括统计分析、预测建模和机器学习工具。
“我们拥有海量的数据，只是没有合适的分析方法，”公司的市场分析和客户关系管理系统总监Seetha Chakrapany说道。 除了Macy之外，Progressive Casualty Insurance Co.是另一个充分利用大数据分析工具的公司。保险公司的数据和商业分析负责人Pawa……
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大数据环境下，基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛，先进的分析工具可以帮助企业更加有效地利用数据。
在许多情况下，部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就。作为零售商大数据分析计划的一部分，Macy百货使用多个工具来满足不同的应用需求。技术名单包括统计分析、预测建模和机器学习工具。“我们拥有海量的数据，只是没有合适的分析方法，”公司的市场分析和客户关系管理系统总监Seetha Chakrapany说道。
除了Macy之外，Progressive Casualty Insurance Co.是另一个充分利用大数据分析工具的公司。保险公司的数据和商业分析负责人Pawan Divakarla表示，先进的分析工具可以利用从司机汽车上收集的数据进行分析，帮助公司管理汽车保险政策折扣计划，确保司机的安全。
但是，从发展预测模型和机器学习算法的复杂性，到与企业高管分享分析结果的挑战来看，仍然存在一些问题。应该借鉴Macy百货以及其他企业使用先进的分析工具顺利推进大数据工作的经验，从大数据中提取更多的业务价值。
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