大规模加速分析和数据科学
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2020-10-20
以加速对组织数据集的SQL查询和交互式可视化，无需索引，预聚合或下采样，跨时空的语境按位置和时间融合数据，不仅可以全面了解正在发生的事情，还可以了解何时何地，地理空间和时间序列数据的细粒度可视化使您可以看到森林和树木。
利用电信数据分析技术进行5G投资
现代5G网络的发展需要高效，经济高效地部署蜂窝设备，以化网络性能并通过大量资本投资获得回报，针对电信的大数据分析，电信行业的网络运营商，工程师和数据科学家可以大规模分析和可视化复杂的电信数据记录，他们可以通过建模和覆盖分析对现有网络数据集进行分层，并快速运行数百万次复杂的计算，以减少无数5G网络塔之间的干扰。
电信客户流失分析
获得新客户的成本可能比保留现有客户高25倍，运营商依靠有关人口统计，使用，连接性，网络性能和可靠性等的电信数据分析来降低客户流失率，然而，对于他们现有的电信分析工具而言，这些数据的规模太大，这限制了电信公司客户流失分析，无法快速运行临时查询或完整地可视化和仪表板化客户数据，高级分析功能，分析人员可以快速可视化数十亿条记录以发现异常，并立即深入分析可能引起客户流失的特定网络问题。
特殊活动表演和网络监控
诸如音乐会和会议之类的特殊事件占用大量带宽，因为客户上传照片，视频甚至体验的实时流，这需要实时网络监视以调整资源并在异常中断之前发现异常，但是，分层存储这些不同的大量数据集的能力超出了传统分析平台的能力，电信网络运营商可以利用电信行业中的业务分析来从实时事件中获取实时见解，这使他们能够快速了解复杂的客户体验和看法，进行调整并优化网络以管理负载。
当我们加载25亿行原始数据...并开始与之交互时，它仍然与1亿行数据集一样具有交互性，因此，当我们看到它可以提供比我们甚至计划扔给它更多的数据并且可以交互工作时，我们知道这是适合我们的产品。