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大数据具体是做什么?有哪些应用?

2021-10-14 2 bkywlkj

大数据即海量的数据 ,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据 ,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值 、文本 、视频、语音、图像 、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

提到大数据 ,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统 、机器设备、传感器、数据库的数据 ,如:政府 、银行、国计民生、行业产业 、社交网站等数据,通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后,以图形图表的方式进行数据展现 ,实现数据的可视化,在此基础上结合机器学习算法,对数据进行深度挖掘 ,发掘数据的潜在价值 。

应用部分,大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合 ,大数据分析的应用场景具有行业性 ,不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同,具体场景包括:互联网行业、政府行业 、金融行业 、传统企业中的地产、医疗、能源 、制造、电信行业等等 。

1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交 、网络检索领域,可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好 、购买率等)数据、交易数据、商品收藏数据 、售后数据等、搜索数据刻画用户画像 ,根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门 、气象部门 、医疗部门等,质检部门包括对商品生产、加工、物流 、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证 、检查,保证食品物品安全;气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径 ,精准地预测气象变化,寻找最佳的解决方案,规划应急、救灾工作。

3. 金融行业的大数据分析多应用于银行 、证券、保险等细分领域 ,在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析,客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据 、客户办理业务的预留数据,结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位 ,分析其在金融业的需求等 。

4. 传统行业包括:能源 、电信 、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况,预测设备故障,提高用户满意度;能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征 、消费规律 ,提高能源需求准确性;地产行业通过内外部数据的挖掘分析 ,使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求,掌握商情和动态,针对细分市场实施动态定价和差别定价等;制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控 、发现潜在问题并及时预警等。

伴随着信息化的快速发展、数据量加大 ,已经进入数据时代,相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入 。

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