2014大数据应用案例TOP100
2014大数据应用案例TOP100
来源：互联网周刊时间：2015-02-06 15:36:17 作者：谢然
在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
以下是《互联网周刊》发布的《2014大数据应用案例TOP100》。
1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集
成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享；同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、
清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大
数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
浪潮在帮助济南公安局搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为
分析、舆情分析等多种大数据研判手段，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交警对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。
7. 步步高集团借Oracle Exadata大大提高了IT投资回报率
步步高集团采用Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。
8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
阿里巴巴多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，阿里巴巴的安全工程师对于DDoS攻击已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了网络交易的顺畅平稳。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用
为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展
基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
为进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起
新平台的数据库访问需求。新平台能够整合全市的便民呼叫服务，不仅支撑公众的各类诉求、求助、批评和建议，并为公众提供快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。
11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。
12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。该方案
为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解客户价值体系，从而为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、
权益等多个层面分析数据，从而根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷IT技术文化艺术”的商业模式，形
成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。
14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明
的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。
15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务需求，并进一步改善了终端客户体验。新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。
16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理
利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系
统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，
南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方
位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。
19. 百度大脑PK人脑大数据押高考作文题
为了帮助考生更好地备考，百度高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活
数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主
题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。
20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包
括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核；同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012
的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南
电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。
23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分
支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列优质的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。
25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB 的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
26. 神州数码助张家港市更“智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。
27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker（赛事追
踪系统），可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合
考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式
并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
31. SQL Server助力中国银行有效应对风险和绩效管理
目前中国银行已在前端柜面平台系统(BANCK-LINK)的数据库部署了大量的SQL Server解决方案。未来，中国银行将会与微软携手，通过SQL Server等解
决方案，结合中行的业务需求，将大数据最终落地。在业务层面，结合微软的全球统一客户经理平台项目(CRM)，中行的得以实现了客户精准营销分析，同时能够有效地对风险和绩效进行管理。
32. 软通动力大数据平台为政府以及企业提供舆情监控服务
基于大数据、云计算等新兴技术手段，软通动力信息技术（集团）有限公司于2014年推出了大数据舆情监测平台产品，为政府以及企业提供舆情监控服务。大数据舆情监测平台提供的“企业画像”功能，是专为企业打造的一个便捷智能分析产品。“企业画像”通过对企业市场、客户、产品、业务等海量信息出发，通过
多角度分析和智能挖掘来构建一系列可视化数据，致力于帮助企业发现大数据中隐藏的价值和商机。
33. 国泰君安证券借SQL Server搭建新一代的零售客户BI分析系统
作为目前国内规模最大、营业范围最宽、机构分布最广的证券公司之一，国泰君安证券股份有限公司借助微软SQL Server 2012 来搭建新一代的零售客户BI分析系统，获得了超快速的查询、快速的数据发现、提升的数据可靠性和一致性等收益，提高了针对零售客户的动态内在业务洞察力。
34. 宜信宜人贷用大数据突破“极速模式”
利用大数据技术，宜信金融云能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化，及声音、影像等非结构化数据的处理。一方面对数据进行可视化，构建客户画像，便于专家分析；另一方面结合专家知识和机器学习模型，实现规则引擎、授信引擎和反欺诈引擎等模块，有效支持了宜信的在线和离线业务，完成对用户的实时授信。宜信宜人贷“极速模式”可以做到在手机端和PC端提交资料之后，10分钟内反馈审核结果，最快在一天内资金到账。如此快速审核的背后，就是大数据金融云的功劳。
35. Oracle零售解决方案助北京华联集团优化运营管理
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
36. IBM助广州中医药大学第一附属医院开启智能化数据分析
利用IBM大数据分析工具，广州中医药大学第一附属医院实现了医院在日常运营监控、阳光用药监察、医保费用监控、科室目标管理四大方面的有效提升。利用IBM大数据分析工具Cognos和数据挖掘工具Datastage构建的医院智能运营平台，能够帮助医院进行日常运营信息的整合，对复杂的数据源进行数据抽取、清洗和转换，为数据的智能化分析利用打好基础。
37. 美特斯邦威借SQL Server优化管理与运营
美特斯邦威作为中国销售量最大的服饰品牌之一，其集团也在积极寻求如何利用大数据在线上线下实现零售业务增长。借助微软SQL Server 2012商业解决方案，美特斯邦威能够掌握客户店内走动情况以及与商品的互动，将丰富的输入数据与交易记录相结合开展实验，以便指导销售哪些商品、摆放货品以及如何以及何时调整售价与优化库存。
38. Informatica方案为广州银行CRM系统提供高质量数据信息
广州银行借助Informatica解决方案，广州银行建立了规范的数据处理流程，在应用与各子系统之间构建了高效稳定的数据整合层，使ODS数据平台成为各
个交易系统间批量数据交换的统一中转站，降低了数据抽取的复杂性，为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
39. 农夫山泉运用SAP HANA实时处理海量数据
农夫山泉在实施SAPHANA之前，系统通常需要24小时来运行这个运费报表，有时候甚至生成不了这张报表。现在，这张运费报表只需要37秒就可以生成，即是2,335倍的进步。利用SAPHANA的触发机制，农夫山泉实现了真正的
实时数据转移及数据同步。这样的实时数据同步使得数据分析能够更及时，也为业务人员带来极大的便利，使得他们所做出的分析及市场反应能够更及时准确，也能减少错误的发生。
40. 京东用大数据技术勾勒用户画像
用户画像提供统一数据服务接口供网站其他产品调用，提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。比如提供给推荐搜索调用，针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在用户搜索或点击时展示符合该用户特点和偏好的商品，给用户以友好舒适的购买体验，能很大程度上提高用户的购买转化率甚至重复购买；再比如数据接口提供给网站智能机器人JIMI，可以基于用户画像的用户量身定做咨询应答策略，并快速理解用户意图、针对性商品评测或商品推荐、个性化关怀，赢得用户欢迎和肯定。
41. 微软SQL Server 助力雅虎提高广告投放效率
雅虎公司经营着世界上最受欢迎的网站之一，同时拥有并运营为广大客户提供的在线广告服务。通过将其庞大的存储在Apache Hadoop开源框架中的数据整合到微软SQL Server 2008 R2当中，雅虎成功地帮助客户提高了广告投放的效率，并成功地让广告商们增加了在雅虎网站的广告投放费用。
42. 北京信合运通为电信运营商部署大数据项目的实施
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决
方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
43. 微软“小冰”将全面接入易信
微软（亚洲）互联网工程院与易信达成合作，“小冰”机器人登录易信平台，
能够为易信用户提供更多趣味聊天、移动搜索、餐饮点评等基础的移动互联网服务，此外双方还将在人工智能、移动互联网等领域展开更为深入的合作。
44. IBM用大数据助里昂市治堵
IBM为里昂开发的系统名为“决策支持系统优化器”（Decision Support
System Optimizer），基于实时交通报告来侦测和预测拥堵。当交管人员发现某地即将发生交通拥堵，可以及时调整信号灯让车流以最高效率运行。这个系统对于突发事件也很有用，例如帮助救护车尽快到达医院。而且随着运行时间的积累，这套系统还能够“学习”过去的成功处置方案，并运用到未来预测中。
45. 微软和埃森哲依靠大数据为西雅图市节电
西雅图市最近与微软和埃森哲试点大数据节能项目。项目基于微软的Azure 云计算平台，将手机和分析来自四个城区建筑管理系统的数百个数据集。通过预测分析工具，大数据系统将能找出可行的节能措施，目标是将耗电量降低25%。
46. 百度“帮帮贷”上线开启大数据定制贷款时代
6月9日，百度财富携手多家银行，在上海区域正式上线百度“帮帮贷”。据
了解，该产品是百度为推广客户量身定制的贷款产品，借助百度大数据优势，能够让推广客户高效、低成本的获得银行贷款。
47. 淘宝直通车玩个性搜索大数据下千人千面
淘宝直通车将推出“个性化搜索”服务，淘宝直通车是面向淘宝卖家，按点击
付费的效果营销工具，以实现商品的精准推广。卖家可以为每件商品可设置关键字，并针对每个竞价词自由定价，而直通车将按照商品的实际被点击次数付费。
48. 西门子依赖Teradata架构实现大数据分析工业化
西门子采用Teradata统一数据架构优化服务流程及产品质量，部署跨部门
研究的测试、开发整合平台。这些系统设计能满足数据增长，并能整合新型数据，适用于日益增长的复杂分析，将进一步提升战略规划和运营流程。Teradata统一数据架构能够让企业将多结构化大数据等工业数据与传统数据相结合进行分析。西门子公司可以获取数据的最高价值，为进一步创新奠定坚实基础。
49. 软通动力为科博会提供全程大数据支持
第十七届中国北京国际科技产业博览会中，我区软通动力成功为科博会提供全程大数据支持。软通动力通过舆情分析表、关注人数、微博热词、各大媒体报道、展台人气排行榜等各栏目，在从多个视角梳理全面的舆论动向，为大会完美呈现大数据展示平台。
50. 汇丰银行采用SAS 管理风险
汇丰银行与SAS 在防范信用卡和借记卡欺诈的基础上，共同扩展了SAS 防
欺诈管理解决方案的功能，为多种业务线和渠道提供完善的欺诈防范系统。这些增强功能有助于全面监控客户、账户和渠道业务活动，进一步提高分行交易、银行转账和在线付款欺诈以及内部欺诈的防范能力。通过监控客户行为，汇丰银行可以优化并更加有效地利用侦测资源。
51. 大数据技术促使腾讯视频在国内再创新高
腾讯视频凭借全平台资源，建立iSEE内容精细化运营战略，利用腾讯视频
的庞大数据资源，了解用户所喜欢看的内容和用户的常见行为，通过技术优势带给用户更好的观看体现。最后借助腾讯视频社区化的关系链和多平台触达能力，让营销内容得到最大范围的传播，致力于成为国内最大的在线视频媒体交流平台。
52. 淘宝数据魔方用大数据技术锁定了用户喜好
淘宝数据魔方就是淘宝平台上的大数据应用方案。通过这一服务，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并
可以据此进行生产、库存决策，而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到更心仪的宝贝。
53. 大数据“魔镜”让数据更加可视化
“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款大数据可视化产品，通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。此前，“魔镜”已帮助中国海洋石油总公司等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。
54. 微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫·罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。2014年，罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
55. 传漾科技利用大数据为芬兰航空进行精准营销
传漾科技首先对芬兰航空进行需求分析，通过技术平台实现区域定位，再经数据筛选，找到目标人群，为芬兰航空进行精准的广告投放。当目标用户在上网站浏览时，网站广告位通过快速向传漾的AdPlace网络广告交易平台发送广告售
卖请求，让AdPlace可以对用户属性进行快速判断分析，根据芬兰航空的品牌需
求，对平台所管理的广告位进行匹配，从而决定广告的投放位置，并通过网络竞价，激活这些网页广告位，将动态信息直接定向送到可能有购买机票需求的用户面前。
56. XO Communications借IBM SPSS预测分析软件减少客户流失率
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分
析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
57. 扎根仓库和社交网络数据的沃尔玛
沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对原始交易数据进行分析和挖掘，加之收购了Kosmix，不仅能收集、分析网络上海量数据给企业，还能将这些资讯个人化，
提供采购建议给终端消费者。同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的大数据实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。
58. 挖掘视频监控数据、客户反馈和畅销商品等大数据的快时尚巨头ZARA
快时尚巨头ZARA的成功以“快”出名，灵敏的供应链系统、多品种少量、制售一体的效率化经营，使众多服装企业望其项背。除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，更是重要的隐形战场。ZARA推行的海量资料整合，通过线
下实体店和线上网店的信息收集分析，最终各方信息被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。
59. 京东“大数据商品服务”的O2O模式
京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店O2O，京东提供数
据支持，便利店作为其末端实现落地；京东与獐子岛集团拓展生鲜020，为獐子
岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家居家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现“零库存”。
60. 苏宁云商“门店到商圈双线同价”的O2O模式
苏宁利用线下门店，以及线上平台，实现了全产品全渠道的线上线下同价，从而打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。O2O模式下的苏宁实体店不只是销售门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店——云店，店内开通免费WIFI、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联网、物联网技术收集分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。
61. 万达“线下商场百万腾电商”的O2O模式
万达联合百度、腾讯，共同出资成立万达电子商务公司，万达打通账号与会员体系、打造支付与互联网金融产品、建立通用积分联盟、大数据融合、WIFI
共享、产品整合、流量引入等方面进行深度合作，同时将联手打造线上线下一体化的账号及会员体系；探索创新性互联网金融产品；建立通用积分联盟及平台；同时，万达、百度、腾讯三方还将建立大数据联盟，实现优势资源大数据融合。
62. 大润发“乡镇低线市场飞牛网”的O2O模式
大润发在飞牛网运行半年后，携手喜士多便利店推行O2O“千乡万馆”项目，建立飞牛网购体验馆，实施O2O战略。飞牛网设置网购体验馆，旨在服务大润
发服务不到的地区。飞牛网还将借力其他便利店、社区服务中心、乡镇连锁小店、加油站、专卖店等探索多元化通路。飞牛网又与南通邮政达成战略合作，正式启用首批体验馆，飞牛网南通地区020“千乡万馆”计划开始落地。
63. 海尔SCRM会员大数据平台相似小区探寻
海尔SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台，提取数以万计的海尔帝樽用户数据，与中国邮政的名址数据库匹配，建立“look-alike”模型。该模型将购买帝樽空调的用户所在小区分成几类，并打上标签。例如拥有帝樽用户的上海
虹桥新城小区被打上了一系列标签。再把这些数据标签映射回中国邮政的名址数据库，找到有相似特点的所有小区。这类小区在北京就有65处。
64. 趣多多：依靠大数据玩转愚人节营销
在愚人节营销活动中，趣多多利用社交大数据的敏锐洞察，精准锁定了以18-30岁的年轻人为主流消费群体，聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台，当日进行全天集中性投放，围绕品牌的口号展开话题，实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透，使品牌在最佳时机得到有效曝光，也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。最终，创造了6亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户，品牌被提及的次数增长了270%。
65. 安徽农信采用IBM i平台有效控制金融风险
安徽省农村信用社联合社采用IBM i平台，通过规模化经营提升竞争力并有效控制金融风险。i平台在稳定性、安全性方面的优势，整体虚拟化设计和面向云、智能化的设计能为安徽农信带来更多的投资回报，并提供了面向未来应用需求的IT基础架构。
66. 腾讯大数据发布世界杯报告《移动端上的世界杯》
腾讯大数据发布巴西世界杯主题报告《移动端上的世界杯》。报告从足球迷使用机型、移动端活跃用户数分布、性别、年龄、地域等多个维度进行了分析。并且移动端互动性良好，热度很高。报告指出，世界杯期间用户主要通过小米手机、苹果手机和三星手机了解世界杯的最新消息。并且玩家通过微信邀请好友移动猜球、选择球迷最喜爱的球员和球队，用户活跃度高于平时。
67. 大数据新宠《高科技少女喵》竟如此接地气
国内首部大数据定制剧《高科技少女喵》凭借天马行空的想象备受网友青睐。爱奇艺大数据分析工具绿镜通过收集、分析用户对于《高科技少女喵》每一分钟
收视喜好乃至用户对每个内容片段的不同反应，协助创作方对剧集进行优化，也让网络播放量直线飙升。新鲜创意的不断尝试给观众带来了与众不同的体验，用户对此类剧的热忱正与日俱增。
68. PureData让联动优势数据管理更加高效
利用IBM大数据专家PureData，联动优势能够更加高效的管理庞大的用户数据和运营数据，并为进一步的业务分析奠定了高性能的基础。PureData for Analytics使联动优势不仅能够简化、高效的管理数据中心，还节约了人员和时间成本，更加快速的为业务提供洞察、驱动决策，为企业战略发展和IT长期蓝图提供有力保障。
69. 全身镜带你畅游完美体验
目前，零售商越来越善于提供优质店内体验了，其中基于英特尔酷睿i7的Memory Mirror能让消费者试穿多套衣服，利用手势在镜子前虚拟观看及比对之
前试衣的造型，并允许用户将这些试衣形象传输至智能手机或平板电脑，与朋友共享、征求意见，亦可在离开前删除这些图片。
70. 安泰保险利用大数据构建个性化的治疗方案
大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果，但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。安泰保险为了帮助改善代谢综合症患者的预测，从千名患者中选择102个完成实验。在一个独立的实验室工作内，通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果，在连续三年内，扫描600,000个化验结果和18万索赔事件。将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案，以评估患者的危险因素和重点治疗方案。这样，医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率。或者通过你目前体内高于20%的含糖量，而建议你降低体内甘油三酯总量。
大数据应用案例分析
在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。 大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。 扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。 瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景：中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长，2008年银行向消费者发卡约500万张，而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长，业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案：从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图
Greenplum解决方案的一个核心的功能是，它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前，最普遍的关系数据库管理系统（如Oracle 或Microsoft SQL Server），都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理，会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升：2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，
大数据的应用案例
大数据的应用案例 DT时代，大数据的应用越来越广泛，大数据在哪些方面会应用到呢？ 一、能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。 二、汽车制造 当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。 比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。 三、零售行业 “我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类
大数据应用案例
大数据应用案例 1 物联网大数据应用 由于遍布全球的众多传感器与智能设备,物联网触发了数据或大数据的淹没。只有大数据技术与框架才能处理这样庞大的数据量,这些数据量可以传输各种类型的信息。物联网的数量增长越多,就需要更多的大数据技术。在这个领域内,机构需要将重点转移到实时易于访问的丰富数据上。这些数据会影响客户群,并可通过挖掘产生有意义的结论。来自传感器的数据应该被处理以实时发现模式与见解,以推进业务目标。现有的大数据技术可以有效利用传入的传感器数据,将其存储起来,并使用人工智能进行高效分析。实际上,对于物联网处理,大数据就是燃料而人工智能就是大脑。 物联网不仅就是大数据的重要来源,还就是大数据应用的主要市场。在物联网中,现实世界中的每个物体都可以就是数据的生产者与消费者,由于物体种类繁多,物联网的应用也层出不穷。下面简述几种典型物联网大数据的使用案例。1、1 车队管理 许多运输公司都携带传感器来监控驾驶员的行为与车辆的位置。好的驾驶技能与道路安全行为得到保险公司的奖励。通过提供所有机械与电气组件的详细机器日志数据,物联网为远程信息处理提供了一个优势。全球物流公司UPS广泛使用该技术来监控车队车辆的速度,行驶里程,休息停靠,油耗,发动机使用情况等。因此,该公司减少了有害排放与燃料消耗。UPS快递为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置与预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器与GPS。同时,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。UPS为货车定制的最佳行车路径就是根据过去的行车经验总结而来的。2011年,UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。 1、2 智慧城市 智慧城市,就是一个基于物联网大数据应用的热点研究项目,图1所示为基于物联网大数据的智能城市规划。迈阿密戴德县,就就是一个智慧城市的样板。佛罗里达州迈阿密戴德县与IBM的智慧城市项目合作,将35种关键县政工作与迈阿密市紧密联系起来,帮助政府领导在治理水资源、减少交通拥堵与提升公共安全方面制定决策时获得更好的信息支撑。IBM使用云计算环境中的深度分析向戴德县提供智能仪表盘应用,帮助县政府各个部门实现协作化与可视化管理。智
2020年大数据应用分析案例分析(实用)
大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。
一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare是采用ＩBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过30０0次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类Apｐ。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~３个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便
大数据应用举例
大数据无处不在，应用于包括金融、医疗、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业。下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。 在金融业中，大数据在三大金融创新领域发挥着重要作用：高频交易、社会情绪分析和信贷风险分析。 医疗行业，借助于大数据技术，实现电子病历、实时的健康状况告警、患者需求预测和医疗行业的人工智能。 互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。 制造业，利用工业大数据提高制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生产工艺能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与调度。 汽车工业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的
将来进入我们的日常生活。 餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。 电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。 能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。 物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。 城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。 生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健
康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。 体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。 安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。 个人生活，大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。 大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据经典使用十大案例
如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.wendangku.net/doc/713192951.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
智慧城市大数据平台项目建议书
智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月
2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物
汽车行业大数据应用案例
汽车行业大数据应用案例 在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。 凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。” 在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。
基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析： 先看一组数据： 中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行...... 主机厂：汽车大数据的顶层和基础
主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。 同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP 系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。 主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。
大数据成功案例
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
大数据的大价值大数据五大成功案例深度解析
大数据的大价值：大数据五大成功案例 深度解析 作者：Cashcow 星期四, 四月11, 2013 大数据,航空,零售 暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需 要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过 各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样 的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分 成熟。 即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的 商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
国内外大数据经典案例研究
国内外大数据经典案例研究
大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长，各行各业均面临着海量数据的分析、处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，将是今后企业发展的一个巨大挑战。点评收集研究了国内外大数据应用的经典案例，希望可以对读者有所启示。 1、塔吉特百货孕妇营销分析 最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候再行动就晚了，因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。 塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间，塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。 点评：这个案例说明大数据在企业营销上的成功，利用大数据技术分析客户消费习惯，判断其消费需求，从而进行精确营销。这种营销方式的关键在于其时机的把握上，要正好在客户有相关需求时才进行营销活动，这样才能保证较高的成功率。 2、沃尔玛“啤酒加尿布”经典案例 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最
大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！” 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，经过大量实际调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。 点评：无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说，还是一个真的发生过，它都已经成为大数据技术应用的一个经典案例。这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据放在一起进行分析，找到他们之间的相关性，从而进行交叉营销，促进商品的销量。这种思维方式才是成功的关键。 3、试衣间的大数据应用 传统奢侈品牌PRADA正在向大数据时代迈进。她在纽约及一些旗舰店里开始了大数据时代行动。在纽约旗舰店里，每件衣服上都有RFID码，每当顾客拿起衣服进试衣间时，这件衣服上的RFID会被自动识别，试衣间里的屏幕会自动
大数据应用分析案例分析
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例：FactSet (5) Conotate功能介绍： (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)
来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化Web数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性 有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters（路透社）、 Dow Jones（道琼斯）、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate，用Connotate进行数据监控和抽取。 金融行业应用 信息和内容随时可以在Web上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web 上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。
大数据应用案例：改善人们生活(精)
大数据应用案例：改善人们生活 大数据现在正在逐渐地升温，因为它确实能给人们的生产生活带来便利，现在就带大家看看大数据应用在哪些方面。 大数据应用的几个典型案例 什么是大数据？不要再举例说啤酒和尿布的例子了，Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过几个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.wendangku.net/doc/713192951.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。查看原文 大数据应用的领域 大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响，但是
智慧城市大数据平台项目建议书
项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月 2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》
4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物联网等先进理念和技术，以“统筹规划、资源集约、服务高效”为原则，坚持云数据中心的统一规划、统一建设、统一标准、统一管理、统一运维的设计思路，实现云数据中心的设计标准化、建设集约化、
大数据在智慧城市建设中的应用案例
大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者： 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾
危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项， 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试 验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下， 使用收集自闭路电视摄像机、地铁卡、移动电话和社交网络的实时信息，确保火车和公交路线只有限地中断，从而保证交通顺畅。