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數(shù)據(jù)場(chǎng)景（數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-21 22:51:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 69

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)場(chǎng)景的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場(chǎng)景
2、簡(jiǎn)述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分別適用場(chǎng)景？
3、可能造成敏感信息泄露的數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景包括哪些
4、圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景？

數(shù)據(jù)場(chǎng)景（數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用）

一、數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。小到智能手機(jī)指紋解鎖，大到智慧城市的智能安防；從車輛自動(dòng)駕駛到AI聊天機(jī)器人，從醫(yī)學(xué)成像與診斷到農(nóng)作物監(jiān)測(cè)。

隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)蓬勃發(fā)展，涉及領(lǐng)域也逐漸遞增。同時(shí)，AI需要依據(jù)大量有效數(shù)據(jù)總結(jié)規(guī)律形成“智能”，進(jìn)而在不同場(chǎng)景下落地應(yīng)用。

那么，數(shù)據(jù)標(biāo)注適用于哪些場(chǎng)景呢？

·自動(dòng)駕駛

利用標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛模型，使其能夠感知周圍的環(huán)境并在很少或沒有人為輸入的情況下移動(dòng)。自動(dòng)駕駛中的數(shù)據(jù)標(biāo)注涉及行人識(shí)別、車輛識(shí)別、紅綠燈識(shí)別、道路識(shí)別等內(nèi)容，可以為相關(guān)企業(yè)提供精確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為智能交通保駕護(hù)航。

·智能安防

數(shù)據(jù)標(biāo)注擴(kuò)大了現(xiàn)有安防系統(tǒng)的感知范圍，通過融合各種來(lái)源的數(shù)據(jù)并進(jìn)行協(xié)同分析，提高監(jiān)控和報(bào)警的準(zhǔn)確性；其對(duì)應(yīng)的標(biāo)注場(chǎng)景有面部識(shí)別、人臉探測(cè)、視覺搜索、人臉關(guān)鍵信息點(diǎn)提取以及車牌識(shí)別等。

·智慧醫(yī)療

人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè),可以深入洞察醫(yī)學(xué)知識(shí)和數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生和患者解決在醫(yī)學(xué)影像、新藥研發(fā)、腫瘤與基因、健康管理等領(lǐng)域所面臨的影像識(shí)別困難、藥物研發(fā)成本巨大、癌癥治療效果不佳等難題。

·工業(yè)4.0

利用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗(yàn)證機(jī)器人應(yīng)用程序的計(jì)算機(jī)視覺模型，從而使模型對(duì)工業(yè)環(huán)境內(nèi)的各類障礙物、機(jī)械設(shè)備和機(jī)器人有更加精確的感知，實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能機(jī)器與所處環(huán)境中人和物的安全交互。

·新零售

將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于新零售行業(yè)，可以通過商品銷售數(shù)據(jù)以及用戶的真實(shí)反饋促進(jìn)電子商務(wù)的銷售，提高用戶的個(gè)性化體驗(yàn)以及預(yù)測(cè)客戶需求，并實(shí)現(xiàn)線上貨物推薦的精準(zhǔn)化。新零售中涉及的標(biāo)注場(chǎng)景包括超市貨架識(shí)別、無(wú)人超市系統(tǒng)和電子商務(wù)智能搜索與推薦等。

·智慧農(nóng)業(yè)

依托精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的定位以及對(duì)其成熟度和生長(zhǎng)狀態(tài)的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物智能采摘并解決精準(zhǔn)農(nóng)藥撒播問題，從而減少人力消耗并提高農(nóng)藥利用率。目前，智慧農(nóng)業(yè)中有關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)注的場(chǎng)景有栽培管理、精準(zhǔn)水肥和安全監(jiān)測(cè) 等。

除此之外，智慧物流、智能營(yíng)銷、智慧司法等場(chǎng)景皆有數(shù)據(jù)標(biāo)注的身影。

二、簡(jiǎn)述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分別適用場(chǎng)景？

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（Relational Database Management System，RDBMS）是一種使用關(guān)系模型來(lái)組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。它是傳統(tǒng)的、最常用的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如企業(yè)應(yīng)用、政府機(jī)構(gòu)、教育機(jī)構(gòu)等。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和執(zhí)行復(fù)雜的查詢操作的場(chǎng)景。它們提供了強(qiáng)大的查詢功能，能夠快速檢索、匯總和分析數(shù)據(jù)。此外，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)還支持事務(wù)處理、約束、索引等功能，能夠保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

NOSQL（Not Only SQL）數(shù)據(jù)庫(kù)是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它旨在為大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理提供更高的性能和更靈活的數(shù)據(jù)模型。NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)主要分為四類：鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和圖型數(shù)據(jù)庫(kù)。

NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。它們支持快速寫入和自動(dòng)擴(kuò)展，適用于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。此外，NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)還提供了靈活的數(shù)據(jù)模擬和查詢功能，能夠適應(yīng)各種不同的數(shù)據(jù)類型和查詢需求。但是，NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)往往不支持事務(wù)處理和約束，因此在數(shù)據(jù)一致性和完整性方面可能不如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

總的來(lái)說，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，執(zhí)行復(fù)雜的查詢和事務(wù)處理，保證數(shù)據(jù)一致性和完整性的場(chǎng)景。而NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)更適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的場(chǎng)景。

三、可能造成敏感信息泄露的數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景包括哪些

進(jìn)入木馬網(wǎng)頁(yè)。

由于后臺(tái)人員的疏忽或者不當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)，導(dǎo)致不應(yīng)該被前端用戶看到的數(shù)據(jù)被輕易的訪問到。比如：

通過訪問url下的目錄，可以直接列出目錄下的文件列表;

輸入錯(cuò)誤的url參數(shù)后報(bào)錯(cuò)信息里面包含操作系統(tǒng)、中間件、開發(fā)語(yǔ)言的版本或其他信息;

前端的源碼（html,css,js）里面包含了敏感信息，比如后臺(tái)登錄地址、內(nèi)網(wǎng)接口信息、甚至賬號(hào)密碼等。

四、圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景？

Transwarp StellarDB是自主研發(fā)的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)，兼容openCypher查詢語(yǔ)言，提供海量圖數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析能力，支持原生圖存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，支持萬(wàn)億邊PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。同時(shí)，StellarDB具備毫秒級(jí)點(diǎn)邊查詢能力，10+層的深度鏈路分析能力，提供近40種的圖分析算法，具備數(shù)據(jù)2D和3D展示能力。星環(huán)科技StellarDB在金融、政府和社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域應(yīng)用，并且在某地電信關(guān)系圖譜場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了萬(wàn)億邊規(guī)模的存儲(chǔ)和穩(wěn)定運(yùn)行，真正意義上將萬(wàn)億級(jí)圖數(shù)據(jù)庫(kù)能力應(yīng)用落地。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)典型應(yīng)用場(chǎng)景：

知識(shí)圖譜:

于圖數(shù)據(jù)庫(kù)而言，知識(shí)圖譜是圖數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)最為緊密、應(yīng)用范圍最廣的應(yīng)用場(chǎng)景。知識(shí)圖譜對(duì)海量信息進(jìn)行智能化處理，形成大規(guī)模的知識(shí)庫(kù)并進(jìn)而支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用。

知識(shí)圖譜中圖數(shù)據(jù)庫(kù)具有存儲(chǔ)和查詢兩方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)：存儲(chǔ)方面：圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供了靈活的設(shè)計(jì)模式；查詢方面：圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供了高效的關(guān)聯(lián)查詢

作為圖數(shù)據(jù)庫(kù)的底層應(yīng)用，知識(shí)圖譜可為多種行業(yè)提供服務(wù)，具體應(yīng)用場(chǎng)景例如電商、金融、法律、醫(yī)療、智能家居等多個(gè)領(lǐng)域的決策系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、智能問答等。

風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)知識(shí)圖譜：風(fēng)險(xiǎn)是金融的命脈，也是國(guó)家監(jiān)管科技的主干。金融監(jiān)管+風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)的知識(shí)圖譜是星環(huán)科技最早開始投入建設(shè)和技術(shù)研發(fā)的方向。面向超大規(guī)模圖網(wǎng)絡(luò)，星環(huán)科技率先發(fā)布了支持空間3D的圖展示，避免了二維圖的展示對(duì)于超過萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的圖無(wú)法清晰體現(xiàn)的弊端；同時(shí)結(jié)合反洗錢網(wǎng)絡(luò)圖譜利用屬性圖中節(jié)點(diǎn)帶有地理定位屬性，構(gòu)建了跨境可疑資金轉(zhuǎn)正圖網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于可疑跨境交易一目了然。

精準(zhǔn)營(yíng)銷類知識(shí)圖譜：大型金融機(jī)構(gòu)可能存在上千萬(wàn)家的B端或者C端用戶，如何實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同用戶的精準(zhǔn)營(yíng)銷？在營(yíng)銷知識(shí)圖譜方面，星環(huán)科技面向銀行開發(fā)了對(duì)公知識(shí)圖譜的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了在營(yíng)銷端沉淀業(yè)務(wù)知識(shí)，充分發(fā)揮圖譜價(jià)值，幫助銀行實(shí)現(xiàn)諸如疫情期間小微企業(yè)信貸精準(zhǔn)投放等應(yīng)用。

投資研究類支持圖譜：在金融和資本市場(chǎng)，最重要的金融業(yè)務(wù)就是投資，利用知識(shí)圖譜刻畫人類研究成果，進(jìn)行知識(shí)圖譜化表達(dá)和構(gòu)建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技賦能投資收益效果的發(fā)展路線圖。在投資知識(shí)圖譜方面，星環(huán)科技通過全棧能力，深度融合NLP+知識(shí)圖譜技術(shù)，通過知識(shí)表示學(xué)習(xí)等領(lǐng)先的知識(shí)圖譜技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能投研知識(shí)圖譜，賦能投資研究場(chǎng)景應(yīng)用。

金融領(lǐng)域

在金融領(lǐng)域，圖數(shù)據(jù)庫(kù)通過利用多維交叉關(guān)聯(lián)信息可以深度刻畫交易行為，可以有效識(shí)別規(guī)?；?、隱蔽性的欺詐網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類分析、風(fēng)險(xiǎn)傳播等相關(guān)算法，可以實(shí)時(shí)計(jì)算用戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，在風(fēng)險(xiǎn)行為發(fā)生前預(yù)先識(shí)別，有效幫助金融機(jī)構(gòu)提升效率、降低風(fēng)險(xiǎn)。

反欺詐：通過賬戶、交易、電話、IP地址、地理位置等關(guān)鍵實(shí)體信息的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)暴露人的N層圖挖掘，幫助篩選疑似欺詐人員，達(dá)到預(yù)防目的。

反欺詐信貸擔(dān)保圈：中小企業(yè)通過關(guān)聯(lián)企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈上下游客戶、關(guān)系人等相互擔(dān)保，形成關(guān)系復(fù)雜的“擔(dān)保網(wǎng)”，信貸擔(dān)保圈的挖掘?qū)ζ髽I(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與防范有重要意義。

股權(quán)穿透：通常是由高管、企業(yè)及關(guān)聯(lián)公司構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，以股權(quán)為紐帶，向上穿透到目標(biāo)企業(yè)最終實(shí)際控制人，向下穿透到該企業(yè)任意層股權(quán)投資的所有企業(yè)及其股東。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)更多應(yīng)用場(chǎng)景

金融領(lǐng)域 ：冒名貸款、銀行零售知識(shí)圖譜、銀行對(duì)公知識(shí)圖譜、資金流向分析、企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜、事件傳遞圖譜、個(gè)人信貸反欺詐、反洗錢知識(shí)圖譜等

政企領(lǐng)域 ：物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、道路規(guī)劃、智能交通、軌跡分析、疫情防控、寄遞關(guān)系畫像等

電信領(lǐng)域：深度經(jīng)營(yíng)分析、防騷擾、電信詐騙防范、運(yùn)營(yíng)商經(jīng)營(yíng)分析等

零售領(lǐng)域 ：智能推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷、供應(yīng)鏈管理、貨物推薦、瀏覽軌跡分析等

社交領(lǐng)域 ：社區(qū)發(fā)現(xiàn)、好友推薦、興趣用戶推薦、輿論跟蹤等

工業(yè)領(lǐng)域 ：電網(wǎng)分析、供應(yīng)鏈管理、設(shè)備管理、物流分析等

醫(yī)療領(lǐng)域：智能診斷、電子病歷、醫(yī)保&保險(xiǎn)分析等

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)場(chǎng)景相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。