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關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹(關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹英文版)
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一、大數(shù)據(jù)是什么意思?
中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 隨著新一代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和深入應(yīng)用,數(shù)據(jù)的數(shù)量、規(guī)模不斷擴(kuò)大,數(shù)據(jù)已日益成為土地、資本之后的又一種重要的生產(chǎn)要素,和各個(gè)國家和地區(qū)爭奪的重要資源,誰掌握數(shù)據(jù)的主動權(quán)和主導(dǎo)權(quán),誰就能贏得未來。奧巴馬政府將數(shù)據(jù)定義為“未來的新石油”,認(rèn)為一個(gè)國家擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模、活性及解釋運(yùn)用的能力將成為綜合國力的重要組成部分,對數(shù)據(jù)的占有和控制將成為繼陸權(quán)、海權(quán)、空權(quán)之外的另一個(gè)國家核心權(quán)力。此后,一個(gè)全新的概念——大數(shù)據(jù)開始風(fēng)靡全球。
大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵
“大數(shù)據(jù)”的概念早已有之,1980年著名未來學(xué)家阿爾文•托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。但是直到近幾年,“大數(shù)據(jù)”才與“云計(jì)算”、“物聯(lián)網(wǎng)”一道,成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。2008年,在谷歌成立10周年之際, 著名的《自然》雜志出版了一期??瑢iT討論未來的大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的一系列技術(shù)問題和挑戰(zhàn),其中就提出了“Big Data”的概念。2011年5 月,在“云計(jì)算相遇大數(shù)據(jù)” 為主題的EMC World 2011 會議中,EMC 也拋出了Big Data概念。所以,很多人認(rèn)為,2011年是大數(shù)據(jù)元年。
此后,諸多專家、機(jī)構(gòu)從不同角度提出了對大數(shù)據(jù)理解。當(dāng)然,由于大數(shù)據(jù)本身具有較強(qiáng)的抽象性,目前國際上尚沒有一個(gè)統(tǒng)一公認(rèn)的定義。維基百科認(rèn)為大數(shù)據(jù)是超過當(dāng)前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫管理工具處理能力,處理時(shí)間超過客戶能容忍時(shí)間的大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集。全球排名第一的企業(yè)數(shù)據(jù)集成軟件商Informatica認(rèn)為大數(shù)據(jù)包括海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)類型,其規(guī)模超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行管理和處理的能力。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)、大數(shù)據(jù)科學(xué)家JohnRauser提到一個(gè)簡單的定義:大數(shù)據(jù)就是任何超過了一臺計(jì)算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。百度搜索的定義為:"大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大,數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集,并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理?;ヂ?lián)網(wǎng)周刊的定義為:"大數(shù)據(jù)"的概念遠(yuǎn)不止大量的數(shù)據(jù)(TB)和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù),或者所謂的"4個(gè)V"之類的簡單概念,而是涵蓋了人們在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以做的事情,而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無法實(shí)現(xiàn)的。換句話說,大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式,通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù),或深刻的洞見,最終形成變革之力。
綜合上述不同的定義,我們認(rèn)為,大數(shù)據(jù)至少應(yīng)包括以下兩個(gè)方面:一是數(shù)量巨大,二是無法使用傳統(tǒng)工具處理。因此,大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義,最重要的是如何使用。它強(qiáng)調(diào)的不僅是數(shù)據(jù)的規(guī)模,更強(qiáng)調(diào)從海量數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息和知識的能力。
大數(shù)據(jù)4V特征
一般認(rèn)為,大數(shù)據(jù)主要具有以下四個(gè)方面的典型特征:規(guī)模性(Volume)、多樣性(Varity)、高速性(Velocity)和價(jià)值性(Value),即所謂的“4V”。
1.規(guī)模性。大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“數(shù)量大”,存儲單位從過去的GB到TB,直至PB、EB。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)開始爆發(fā)性增長。社交網(wǎng)絡(luò)(微博、推特、臉書)、移動網(wǎng)絡(luò)、各種智能終端等,都成為數(shù)據(jù)的來源。淘寶網(wǎng)近4億的會員每天產(chǎn)生的商品交易數(shù)據(jù)約20TB;臉書約10億的用戶每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過300TB。迫切需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù),來統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測和實(shí)時(shí)處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
2.多樣性。廣泛的數(shù)據(jù)來源,決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。大數(shù)據(jù)大體可分為三類:一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如財(cái)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等,其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)間因果關(guān)系強(qiáng);二是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如視頻、圖片、音頻等,其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)間沒有因果關(guān)系;三是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如HTML文檔、郵件、網(wǎng)頁等,其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)問的因果關(guān)系弱。
3.高速性。與以往的檔案、廣播、報(bào)紙等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)載體不同,大數(shù)據(jù)的交換和傳播是通過互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等方式實(shí)現(xiàn)的,遠(yuǎn)比傳統(tǒng)媒介的信息交換和傳播速度快捷。大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的重要區(qū)別,除了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模更大以外,大數(shù)據(jù)對處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度有更嚴(yán)格的要求。實(shí)時(shí)分析而非批量分析,數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立刻見效,幾乎無延遲。數(shù)據(jù)的增長速度和處理速度是大數(shù)據(jù)高速性的重要體現(xiàn)。
4.價(jià)值性。這也是大數(shù)據(jù)的核心特征。現(xiàn)實(shí)世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中,有價(jià)值的數(shù)據(jù)所占比例很小。相比于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在于通過從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中,挖掘出對未來趨勢與模式預(yù)測分析有價(jià)值的數(shù)據(jù),并通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法、人工智能方法或數(shù)據(jù)挖掘方法深度分析,發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識,并運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域,從而最終達(dá)到改善社會治理、提高生產(chǎn)效率、推進(jìn)科學(xué)研究的效果。
大數(shù)據(jù)六大發(fā)展趨勢
雖然大數(shù)據(jù)目前仍處在發(fā)展的起步階段,尚存在著諸多的困難與挑戰(zhàn),但我們相信,隨著時(shí)間的推移,大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展前景非常可觀。
1.?dāng)?shù)據(jù)將呈現(xiàn)指數(shù)級增長
近年來,隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的興起,音頻、視頻、圖像、日志等各類數(shù)據(jù)正在以指數(shù)級增長。據(jù)有關(guān)資料顯示,2011年,全球數(shù)據(jù)規(guī)模為1.8ZB,可以填滿575億個(gè)32GB的iPad,這些iPad可以在中國修建兩座長城。到2020年,全球數(shù)據(jù)將達(dá)到40ZB,如果把它們?nèi)看嫒胨{(lán)光光盤,這些光盤和424艘尼米茲號航母重量相當(dāng)。美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心則指出,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%,每兩年便將翻一番,目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。
2.?dāng)?shù)據(jù)將成為最有價(jià)值的資源
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)成為繼土地、勞動、資本之后的新要素,構(gòu)成企業(yè)未來發(fā)展的核心競爭力?!度A爾街日報(bào)》在一份題為《大數(shù)據(jù),大影響》的報(bào)告宣傳,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的資產(chǎn)類別,就像貨幣或黃金一樣。IBM執(zhí)行總裁羅睿蘭認(rèn)為指出,“數(shù)據(jù)將成為一切行業(yè)當(dāng)中決定勝負(fù)的根本因素,最終數(shù)據(jù)將成為人類至關(guān)重要的自然資源?!彪S著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷發(fā)展,我們有理由相信大數(shù)據(jù)將成為機(jī)構(gòu)和企業(yè)的重要資產(chǎn)和爭奪的焦點(diǎn)谷歌、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在運(yùn)用大數(shù)據(jù)力量獲得商業(yè)上更大的成功,并且將會繼續(xù)通過大數(shù)據(jù)來提升自己的競爭力。
3.大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)行業(yè)智能融合
通過對大數(shù)據(jù)收集、整理、分析、挖掘, 我們不僅可以發(fā)現(xiàn)城市治理難題,掌握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢,還能夠驅(qū)動精確設(shè)計(jì)和精確生產(chǎn)模式,引領(lǐng)服務(wù)業(yè)的精確化和增值化,創(chuàng)造互動的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)新形態(tài)。麥當(dāng)勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的精準(zhǔn)選址。百度、阿里、騰訊等通過對海量數(shù)據(jù)的掌握和分析,為用戶提供更加專業(yè)化和個(gè)性化的服務(wù)。在智慧城市建設(shè)不斷深入的情況下,大數(shù)據(jù)必將在智慧城市中發(fā)揮越來越重要的作用。由城市數(shù)字化到智慧城市,關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信息的智慧處理,其核心是引入了大數(shù)據(jù)處理技術(shù),大數(shù)據(jù)將成為智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧交通、智慧城管等,無不是大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合的重要領(lǐng)域。
4.?dāng)?shù)據(jù)將越來越開放
大數(shù)據(jù)是人類的共同資源、共同財(cái)富,數(shù)據(jù)開放共享是不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流。隨著各國政府和企業(yè)對開放數(shù)據(jù)帶來的社會效益和商業(yè)價(jià)值認(rèn)識的不斷提升,全球必將很快掀起一股數(shù)據(jù)開放的熱潮。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要全世界、全人類的共同協(xié)作,變私有大數(shù)據(jù)為公共大數(shù)據(jù),最終實(shí)現(xiàn)私有、企業(yè)自有、行業(yè)自有的全球性大數(shù)據(jù)整合,才不至形成一個(gè)個(gè)毫無價(jià)值的“數(shù)據(jù)孤島”。大數(shù)據(jù)越關(guān)聯(lián)越有價(jià)值,越開放越有價(jià)值。尤其是公共事業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)開放數(shù)據(jù)將越來越多。目前,美歐等發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的政府都在政府和公共事業(yè)上的數(shù)據(jù)做出了表率。中國政府也將一方面帶頭力促數(shù)據(jù)公開共享,另一方面,還通過推動建設(shè)各類大數(shù)據(jù)服務(wù)交易平臺,為數(shù)據(jù)使用者提供豐富的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
5.大數(shù)據(jù)安全將日受重視
大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會中應(yīng)用日益廣泛的同時(shí),大數(shù)據(jù)的安全也必將受到更多的重視。大數(shù)據(jù)時(shí)代,在我們用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取有價(jià)值信息的同時(shí),“黑客”也可以利用這些大數(shù)據(jù)技術(shù)最大限度地收集更多有用信息,對其感興趣的目標(biāo)發(fā)起更加“精準(zhǔn)的”攻擊。近年來,個(gè)人隱私、企業(yè)商業(yè)信息甚至是國家機(jī)密泄露事件時(shí)有發(fā)生。對此,美歐等發(fā)達(dá)國家紛紛制定完善了保護(hù)信息安全、防止隱私泄露等相關(guān)法律法規(guī)??梢灶A(yù)見,在不久的將來,其他國家也會迅速跟進(jìn),以更好地保障本國政府、企業(yè)乃至居民的數(shù)據(jù)安全。
6.大數(shù)據(jù)人才將備受歡迎
隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展及其應(yīng)用的日益廣泛,包括大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)管理專家、大數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理等在內(nèi)的具有豐富經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人員將成為全社會稀缺的資源和各機(jī)構(gòu)爭奪的人才。據(jù)著名國際咨詢公司Gartner預(yù)測,2015年全球大數(shù)據(jù)人才需求將達(dá)到440萬人,而人才市場僅能夠滿足需求的三分之一。麥肯錫公司則預(yù)測美國到2018年需要深度數(shù)據(jù)分析人才44萬—49萬,缺口為14萬—19萬人。有鑒于此,美國通過國家科學(xué)基金會,鼓勵(lì)研究性大學(xué)設(shè)立跨學(xué)科的學(xué)位項(xiàng)目,為培養(yǎng)下一代數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師做準(zhǔn)備,并設(shè)立培訓(xùn)基金支持對大學(xué)生進(jìn)行相關(guān)技術(shù)培訓(xùn),召集各個(gè)學(xué)科的研究人員共同探討大數(shù)據(jù)如何改變教育和學(xué)習(xí)等。英國、澳大利亞、法國等國家也類似地對大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)做出專項(xiàng)部署。IBM 等企業(yè)也開始全面推進(jìn)與高校在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的合作,力圖培養(yǎng)企業(yè)發(fā)展需要的既懂業(yè)務(wù)知識又具分析技能的復(fù)合型數(shù)據(jù)人才。(武鋒:國家信息中心)
二、大數(shù)據(jù)是什么概念
世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué),從政府到藝術(shù),這種影響無處不在。科學(xué)家和計(jì)算機(jī)工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個(gè)新名詞:“大數(shù)據(jù)”。
所謂大數(shù)據(jù),那到底什么是大數(shù)據(jù),他的來源在哪里,定義究竟是什么呢?
一:大數(shù)據(jù)的定義。
1、大數(shù)據(jù),又稱巨量資料,指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
2、大數(shù)據(jù)技術(shù),是指從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中,快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)的能力,包括數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù),包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng),分布式文件系統(tǒng),分布式數(shù)據(jù)庫,云計(jì)算平臺,互聯(lián)網(wǎng),和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。
互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng),大數(shù)據(jù)開發(fā)也是一種模式,你如果真想了解大數(shù)據(jù),可以來這里,這個(gè)手機(jī)的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零,按照順序組合起來就可以找到,我想說的是,除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容,如果只是湊熱鬧的話,就不要來了。
3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用,是
指對特定的大數(shù)據(jù)集合,集成應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),獲得有價(jià)值信息的行為。對于不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的不同業(yè)務(wù),甚至同一領(lǐng)域不同企業(yè)的相同業(yè)務(wù)來說,由于其業(yè)務(wù)
需求、數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標(biāo)存在差異,所運(yùn)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也可能有著相當(dāng)大的不同。惟有堅(jiān)持“對象、技術(shù)、應(yīng)用”三位一體同步發(fā)展,才
能充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時(shí),也就是數(shù)據(jù)的極限”。大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義,最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比,開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起,這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價(jià)值在哪里。
二:大數(shù)據(jù)的類型和價(jià)值挖掘方法
1、大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類:
1)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditionalenterprisedata):包括 CRM
systems的消費(fèi)者數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù),庫存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。
2)機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated/sensor data):包括呼叫記錄(CallDetail
Records),智能儀表,工業(yè)設(shè)備傳感器,設(shè)備日志(通常是Digital exhaust),交易數(shù)據(jù)等。
3)社交數(shù)據(jù)(Socialdata):包括用戶行為記錄,反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter,F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺。
2、大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種:
1)客戶群體細(xì)分,然后為每個(gè)群體量定制特別的服務(wù)。
2)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境,發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率。
3)加強(qiáng)部門聯(lián)系,提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。
4)降低服務(wù)成本,發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。
三:大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
業(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數(shù)據(jù)的特征。具體來說,大數(shù)據(jù)具有4個(gè)基本特征:
1、是數(shù)據(jù)體量巨大
數(shù) 據(jù)體量(volumes)大,指代大型數(shù)據(jù)集,一般在10TB規(guī)模左右,但在實(shí)際應(yīng)用中,很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起,已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量;
百度資料表明,其新首頁導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數(shù)據(jù)如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實(shí),到目前
為止,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200PB。
2、是數(shù)據(jù)類別大和類型多樣
數(shù)據(jù)類別(variety)大,數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富,已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化
數(shù)據(jù)范疇,囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù),個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。
3、是處理速度快
在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下,也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”,可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。
4、是價(jià)值真實(shí)性高和密度低
數(shù)據(jù)真實(shí)性(Veracity)高,隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破,企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。以視頻為例,一小時(shí)的視頻,在不間斷的監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。
四:大數(shù)據(jù)的作用
1、對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)
移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài),這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計(jì)算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲和運(yùn)算平臺。通過對不同來源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化,將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中,將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會價(jià)值。
大數(shù)據(jù)具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量,需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境(Ramayya
Krishnan,卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)海因茲學(xué)院院長)。
2、大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎
面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響,還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。
3、大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素
各 行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動”
轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。對大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時(shí)掌握市場動態(tài)并迅速做出應(yīng)對;可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費(fèi)
者提供更加及時(shí)和個(gè)性化的服務(wù);在醫(yī)療領(lǐng)域,可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)也開始發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)社會穩(wěn)定等方面的重要作 用。
4、大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)研究的方法手段將發(fā)生重大改變
例如,抽樣調(diào)查是社會科學(xué)的基本研究方法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,可通過實(shí)時(shí)監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù),進(jìn)行挖掘分析,揭示出規(guī)律性的東西,提出研究結(jié)論和對策。
五:大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值
1、對顧客群體細(xì)分
“大數(shù)據(jù)”可以對顧客群體細(xì)分,然后對每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動。瞄準(zhǔn)特定的顧客群體來進(jìn)行營銷和服務(wù)是商家一直以來的追求。云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對消費(fèi)者的實(shí)時(shí)和極端的細(xì)分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實(shí)境
運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”模擬實(shí)境,發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率?,F(xiàn)在越來越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器,汽車和智能手機(jī)的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。
云 計(jì)算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下,實(shí)時(shí)地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存和分析。交易過程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以
數(shù)據(jù)化?!按髷?shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案
投入回報(bào)最高。
3、提高投入回報(bào)率
提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門的分享程度,提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率?!按髷?shù)據(jù)”能力強(qiáng)的部門可以通過云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門分享,幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。
4、數(shù)據(jù)存儲空間出租
企 業(yè)和個(gè)人有著海量信息存儲的需求,只有將數(shù)據(jù)妥善存儲,才有可能進(jìn)一步挖掘其潛在價(jià)值。具體而言,這塊業(yè)務(wù)模式又可以細(xì)分為針對個(gè)人文件存儲和針對企業(yè)用
戶兩大類。主要是通過易于使用的API,用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對象放在云端,然后再像使用水、電一樣按用量收費(fèi)。目前已有多個(gè)公司推出相應(yīng)服務(wù),如亞
馬遜、網(wǎng)易、諾基亞等。運(yùn)營商也推出了相應(yīng)的服務(wù),如中國移動的彩云業(yè)務(wù)。
5、管理客戶關(guān)系
客 戶管理應(yīng)用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性),從不同角度深層次分析客戶、了解客戶,以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失
率、提高客戶消費(fèi)等。對中小客戶來說,專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里,在群朋友圈里發(fā)布新
產(chǎn)品預(yù)告、特價(jià)銷售通知,完成售前售后服務(wù)等。
6、個(gè)性化精準(zhǔn)推薦
在 運(yùn)營商內(nèi)部,根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用是常見的,比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等,而通過關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分
析算法后,可以將之延伸到商用化服務(wù),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷,今后盈利可以來自于客戶增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”為例,信息并不都是“垃圾”,因?yàn)槭盏降娜瞬⒉恍枰灰暈槔?。通過用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后,可以給需要的人發(fā)送需要的信息,這樣“垃圾短信”就成了有價(jià)值的信息。在日本的麥當(dāng)勞,用戶在手機(jī)上下載優(yōu)惠券,再去餐廳用運(yùn)營商DoCoMo的手機(jī)錢包優(yōu)惠支付。運(yùn)營商和麥當(dāng)勞搜集相關(guān)消費(fèi)信息,例如經(jīng)常買什么漢堡,去哪個(gè)店消費(fèi),消費(fèi)頻次多少,然后精準(zhǔn)推送優(yōu)惠券給用戶。
7、數(shù)據(jù)搜索
數(shù)據(jù)搜索是一個(gè)并不新鮮的應(yīng)用,隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來,實(shí)時(shí)性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強(qiáng)烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應(yīng)用價(jià)值是將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來,即實(shí)時(shí)廣告業(yè)務(wù)和應(yīng)用內(nèi)移動廣告的社交服務(wù)。
運(yùn)營商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息,使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”,更具商業(yè)價(jià)值。典型應(yīng)用如中國移動的“盤古搜索”。
六:大數(shù)據(jù)對經(jīng)濟(jì)社會的重要影響
1、能夠推動實(shí)現(xiàn)巨大經(jīng)濟(jì)效益
比如對中國零售業(yè)凈利潤增長的貢獻(xiàn),降低制造業(yè)產(chǎn)品開發(fā)、組裝成本等。預(yù)計(jì)2013年全球大數(shù)據(jù)直接和間接拉動信息技術(shù)支出將達(dá)1200億美元。
2、能夠推動增強(qiáng)社會管理水平
大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用,可有效推動相關(guān)工作開展,提高相關(guān)部門的決策水平、服務(wù)效率和社會管理水平,產(chǎn)生巨大社會價(jià)值。歐洲多個(gè)城市通過分析實(shí)時(shí)采集的交通流量數(shù)據(jù),指導(dǎo)駕車出行者選擇最佳路徑,從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具,大數(shù)據(jù)的價(jià)值就得不到釋放
對大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須保持清醒認(rèn)識,既不能迷信其分析結(jié)果,也不能因?yàn)槠洳煌耆珳?zhǔn)確而否定其重要作用。
1) 由于各種原因,所分析處理的數(shù)據(jù)對象中不可避免地會包括各種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、無用數(shù)據(jù),加之作為大數(shù)據(jù)技術(shù)核心的數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)尚未完全成熟,所以對
計(jì)算機(jī)完成的大數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果,無法要求其完全準(zhǔn)確。例如,谷歌通過分析億萬用戶搜索內(nèi)容能夠比專業(yè)機(jī)構(gòu)更快地預(yù)測流感暴發(fā),但由于微博上無用信息的
干擾,這種預(yù)測也曾多次出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。
2)必須清楚定位的是,大數(shù)據(jù)作用與價(jià)值的重點(diǎn)在于能夠引導(dǎo)和啟發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用者的創(chuàng)新思維,輔助決策。簡單而言,若是處理一個(gè)問題,通常人能夠想到一種方法,而大數(shù)據(jù)能夠提供十種參考方法,哪怕其中只有三種可行,也將解決問題的思路拓展了三倍。
所以,客觀認(rèn)識和發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用,不夸大、不縮小,是準(zhǔn)確認(rèn)知和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的前提。
七:最后北京開運(yùn)聯(lián)合給您總結(jié)一下
不管大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是不是預(yù)測,但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來了盈利和聲譽(yù)。
1、從大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈條來分析,存在三種模式:
1)手握大數(shù)據(jù),但是沒有利用好;比較典型的是金融機(jī)構(gòu),電信行業(yè),政府機(jī)構(gòu)等。
2)沒有數(shù)據(jù),但是知道如何幫助有數(shù)據(jù)的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務(wù)企業(yè),比如,埃森哲,IBM,Oracle等。
3)既有數(shù)據(jù),又有大數(shù)據(jù)思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
2、未來在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具有價(jià)值的是兩種事物:
1)擁有大數(shù)據(jù)思維的人,這種人可以將大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際利益;
2)還未有被大數(shù)據(jù)觸及過的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。這些是還未被挖掘的油井,金礦,是所謂的藍(lán)海。
大 數(shù)據(jù)是信息技術(shù)與專業(yè)技術(shù)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)與各行業(yè)領(lǐng)域緊密融合的典型領(lǐng)域,有著旺盛的應(yīng)用需求、廣闊的應(yīng)用前景。為把握這一新興領(lǐng)域帶來的新機(jī)遇,需要不
斷跟蹤研究大數(shù)據(jù),不斷提升對大數(shù)據(jù)的認(rèn)知和理解,堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新的協(xié)同共進(jìn),加快經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)開發(fā)與利用,推動國家、行業(yè)、企業(yè)對于
數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和應(yīng)用水平進(jìn)入新的階段。
三、大數(shù)據(jù)有哪些重要的作用?
我們正處在科技高速發(fā)展的時(shí)代,如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)與我們的生活息息相關(guān),我們每天在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)散落在網(wǎng)絡(luò)中看似沒有怎么作用,但是這些數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)的處理整合起來確實(shí)非常有價(jià)值的。
一、 發(fā)展
當(dāng)下,大數(shù)據(jù)方面的就業(yè)主要有三大方向:一是數(shù)據(jù)分析類大數(shù)據(jù)人才,二是系統(tǒng)研發(fā)類大數(shù)據(jù)人才,三是應(yīng)用開發(fā)類大數(shù)據(jù)人才。他們的基礎(chǔ)崗位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師,如果想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)編程的可以來我這看看。
對于求職者來說,大數(shù)據(jù)只是所從事事業(yè)的一個(gè)方向,而職業(yè)崗位則是決定做什么事?大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自身所學(xué)技術(shù)及興趣特征,選擇一個(gè)適合自己的大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。下面為大家介紹十種與大數(shù)據(jù)相關(guān)的熱門崗位。
一、ETL研發(fā)
企業(yè)數(shù)據(jù)種類與來源的不斷增加,對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與處理變得越來越困難,企業(yè)迫切需要一種有數(shù)據(jù)整合能力的人才。ETL開發(fā)者這是在此需求基礎(chǔ)下而誕生的一個(gè)職業(yè)崗位。ETL人才在大數(shù)據(jù)時(shí)代炙手可熱的原因之一是:在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段,Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發(fā)
隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大,傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高企業(yè)負(fù)擔(dān)加重。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘,企業(yè)需求持續(xù)增長。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的一種技術(shù)。
三、可視化工具開發(fā)
可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上,通過操作界面元素,有可視化開發(fā)工具自動生成相關(guān)應(yīng)用軟件,輕松跨越多個(gè)資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過去,數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別,但是隨著Hadoop的崛起,數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。
四、信息架構(gòu)開發(fā)
大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素,確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模等。
五、數(shù)據(jù)倉庫研究
為方便企業(yè)決策,出于分析性報(bào)告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉庫研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務(wù)智能服務(wù),指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制。
六、OLAP開發(fā)
OLAP在線聯(lián)機(jī)分析開發(fā)者,負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來建立模型,然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問的用戶界面,提供高性能的預(yù)定義查詢功能。
七、數(shù)據(jù)科學(xué)研究
數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)全新的工種,能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)學(xué)的進(jìn)展,越來越多的實(shí)際工作將會直接針對數(shù)據(jù)進(jìn)行,這將使人類認(rèn)識數(shù)據(jù),從而認(rèn)識自然和行為。
八、數(shù)據(jù)預(yù)測分析
營銷部門經(jīng)常使用預(yù)測分析預(yù)測用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家,即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過假設(shè)來測試閾值并預(yù)測未來的表現(xiàn)。
九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理
企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理,并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位,這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化,將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中,成為一個(gè)可用的版本。
十、數(shù)據(jù)安全研究
數(shù)據(jù)安全這一職位,主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作,并對網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。
希望對您有所幫助!~
四、什么是大數(shù)據(jù)應(yīng)用?
近年來,大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透,影響著我們的衣食住行。例如,網(wǎng)上購物時(shí),經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門戶網(wǎng)站向我們推薦商品,往往這類商品都是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩羯暇W(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會被搜集記錄,并通過大數(shù)據(jù)分析,使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進(jìn)行推薦,從而達(dá)到精準(zhǔn)營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。
大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡單。過去,對于患者的治療方案,大多數(shù)都是通過醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行,優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨?,但由于醫(yī)師的水平不相同,所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。
而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合,大數(shù)據(jù)平臺積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案,醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄,能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率,而且能夠降低誤診率,從而讓患者在最短的時(shí)間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用,具體如下。
(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案,提供最佳治療方法。
面對數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒,以及腫瘤細(xì)胞時(shí),疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案,從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。如果未來基因技術(shù)發(fā)展成熟,可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類,建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測報(bào)告,參考疾病數(shù)據(jù)庫來快速幫助病人確診,明確地定位疾病。在制訂治療方案時(shí),醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn),調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案,制訂出適合病人的治療方案,幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。
(2)有效預(yù)防預(yù)測疾病。
解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數(shù)據(jù)對于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控,將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫和健康檔案中。通過大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,推動覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來健康服務(wù)管理的新趨勢。當(dāng)然,這一點(diǎn)不僅需 要醫(yī)療機(jī)構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè),還需要群眾定期去做檢查,及時(shí)更新數(shù)據(jù),以便通過大數(shù)據(jù)來預(yù)防和預(yù)測疾病的發(fā)生,做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,一些大規(guī)模的流感也能夠通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測。
大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,越來越多的金融企業(yè)也開始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐中。麥肯錫的一份研究顯示,金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用,具體如下。
(1) 精準(zhǔn)營銷。
銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下,迫切需要掌握更多用戶信息,繼而構(gòu)建用戶360立體畫像,即可對細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、實(shí)時(shí)營銷等個(gè)性化智慧營銷。
(2) 風(fēng)險(xiǎn)管控。
應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺,可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性,外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。
(3) 決策支持。
通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營決策,為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐,從而使經(jīng)營決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。
(4) 服務(wù)創(chuàng)新。
通過對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性,為個(gè)人與政府提供增值服務(wù),不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競爭力。
(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。
通過高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對接銀行、保險(xiǎn)、信托、基金等各類金融產(chǎn)品,使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。
大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用
美國零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個(gè)傳奇故事,某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售,結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起,能取到如此驚人的效果呢?后來經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),這些購買者多數(shù)是已婚男士,這些男士在為小孩購買尿不濕的同時(shí),會同時(shí)為自己購買一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個(gè)秘密后,沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊,這樣顧客購買的時(shí)候更方便,銷量自然也會大幅上升。
之所以講“啤酒-尿布”這個(gè)例子,其實(shí)是想告訴大家,挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值,是零售業(yè)競爭的核心競爭力,下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用,具體如下。
(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場。
企業(yè)想進(jìn)人或開拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場,首先要進(jìn)行項(xiàng)目評估和可行性分析,只有通過項(xiàng)目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個(gè)區(qū)域流動人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場對產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場供需情況怎么樣等等,這些問題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù),對這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場定位過程。
(2) 支撐行業(yè)收益管理。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測、細(xì)分市場和敏感度分析對數(shù)據(jù)需求量很大,而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測和分析,容易忽視整個(gè)零售行業(yè)信息數(shù)據(jù),因此難免使預(yù)測結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù),了解更多的零售行業(yè)市場信息,這將會對制訂準(zhǔn)確的收益策略,贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。
(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。
作為零售行業(yè)企業(yè),如果能對網(wǎng)上零售行業(yè)的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,建立網(wǎng)評大數(shù)據(jù)庫,然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問題,以此來改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品,量化產(chǎn)品價(jià)值,制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量,從中獲取更大的收益。
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