大数据的四大特点与六大行业领域应用

大数据的四大特点与六大行业领域应用

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：

1.大量

大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB 等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2.高速

就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

3.多样

如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一

大数据各产业应用报告

大数据各产业应用 方案

目录 1.大数据概述 (6) 1.1.概述 (6) 1.2.大数据定义 (6) 1.3.大数据技术发展 (8) 2.大数据应用 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点： (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)

大数据行业应用现状和未来分析

当前，大数据”的浪潮汹涌而来，为IT产业带来了新的机遇、新的变革和新的发展。欢迎走进大数据时代!为准确把握产业发展契机，分享大数据建设经验及热点应用，本次研讨会吸引了相关主管部门领导、国内著名专家学者、产业界高层齐聚一堂，共同探讨有关大数据的热点话题。研讨会上来自北京时代计世咨讯有限公司首席分析师丁震就大数据行业应用现状和未来应用热点为主题作了精 彩的分享。 大数据市场现状 第一、中国大数据市场分析 从去年开始对11个行业，1000用户做了大数据相关使用调研，通过调研结果发现，大数据在中国整个市场中，市场发展前景是非常广阔的。特别从2013年到2016年中，每一年大数据市场发展增长率都会在百分之百以上，这是综合考虑了各种各样的影响因素，考虑了中国整体经济发展趋紧的局势包括欧债危机对中国经济的影响逐渐显现的趋势，从信息化角度、政府、金融、电信主要传统行业对信息化投资趋紧的趋势，综合这些趋势，我们认为大数据市场未来发展是高速增长的市场，特别在2013年的时候，随着行业解决方案的数量的增多，以及在行业用户对于大数据的需求的明确。 我们认为2013年将会是发展的顶点，越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业更多一些比如百度、淘宝等。 现在看到的更多一些，特别在近两年以来，像电信或者金融、能源这些传统行业，开始越来越多的用户在初步尝试或者在考虑怎么样使用类似大数据解决方案，来提升自己的业务水平。比如电信行业，了解到像中国电信在全国上海、四川、广东建了三个大的资源池，支撑了中国电信大的业务系统。同时他们采取了大数据分析方案分析他们的数据。 像能源行业，电力的用户，我们也注意到有一些电力方面的用户，他们也在考虑尝试能不能使用基于大数据解决方案去分析一些比如说像用电企业，用电行为，他们的使用行为，而提升他们自身对客户的服务能力。 总之，在大数据背景之下，看到越来越多行业用户，用来使用和尝试行业的解决方案。 第二、企业大数据应用需求分析 目前企业数据的现状，非结构化数据已经成为主流，结构化数据放在最上面。企业IT架构当中，结构化数据和非结构化数据占据了越来越重要的位置。 在大数据背景之下，企业对于大数据技术特点和用户需求和之前那些用户对数据处理得需求，到底有什么不同。在他们看来，从表面来看，企业对于数据分析需求始终都存在的，跟之前和现在没有太大的区别，大数据它不是理念上的革命或者是技术上的革命，它是一种革新。这种革新标志着企业对于数据应用的需求上升到一个新的发展阶段。在这个阶段中，企业不仅仅要求处理数据越来越快，这不是用户最需求的，企业不仅仅需要用户处理数据的类型会越来越多，以前只数据结构化数据就好了，现在既要数据结构化数据，也要处理非结构化和半结构数据，这样的解决方案，用户也需要，但是也不是最重要的。最重要，企业如何把这些数据上升为战略资源，或者企业如何利用这些的数据提升他们的竞争力，成为市场竞争最有力的武器。 建筑行业管理软件CEO认为，他们目前有两样数据，一是各省市建筑原材料的架构，可以做到每天更新，二是他们手里掌握着从业者大概几十万从业者的信息，他们的问题不单单把这些建筑行业原材料的信息打包卖给用户，他们还在想，我们怎么样去能够运用不同的建筑原材料的数据，这种价格的数据，去为不同需求的，不同地区，不同层级的需求用户，提供有针对性，比如说施工预算的解决方案。另外，他们还需要如何从几十万个行业用户的用户信息里面，怎么来发掘出新的业务模式，创造一些新的商业发展机会，以及怎么样发掘新的潜在用户。 目前来讲，对他们困扰最大的，我现在缺少一种全方位的方法或者是一种数据分析的手段来去支撑我的需求，这个例子说明，目前来讲中国对于数据分析的方法还是非常缺乏，目前来讲，我们觉得

大数据的应用现状与展望

自然辩证法小论文 大数据的应用现状与展 望 指导老师：张立 组长、主讲：刘开耀21428164 PPT制作：刘玉婷21428171 论文撰写：雷颖颖陈瞳 资料收集：毕晨光黄一锋 邵炳姜灵轩 董丽华周晴 黄河羚婕JX14014 2015/4/18

大数据的应用现状与展望 摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具，将大数据应用归纳为6个关键领域：结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状，并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词：大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中，各个领域都出现了大规模的数据增长，包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021ZB），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。此外，大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇，同时给我们带来了新的挑战，即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报

浅谈大数据技术的行业应用

浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

大数据的应用现状及展望

大数据的应用现状及展望 摘要：互联网时代下，大数据为管理带来的新的发展方向，对人员改革、决策 质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。然而大数据在当前技术发展中存在 诸多问题，因此笔者在明晰大数据技术现状基础上，结合问题对其展开分析，旨 在有效提升大数据技术的应用水平。 关键词：大数据；应用现状；展望 Status and Prospect of big data applications Shan Li-lin (Information Center of Fushun Financial Bureau , Fushun 113006,China) Abstract:In the Internet era, big data has become a new development direction brought by management, which has a significant impact on personnel reform, decision-making quality improvement and service efficiency improvement. However, there are many problems in the current technology development of big data. Therefore, based on the clarity of the current situation of big data technology, the author conducts an analysis of big data technology in combination with problems, aiming to effectively improve the application level of big data technology. Keywords: big data; application status; prospect 引言 大数据战略已经成为当前我国的发展战略，对我国经济发展及科技进步将产 生深远的影响。尤其是近些年来，随着信息化高速发展及社会转型的不断提升， 大数据与企事业单位、政府行政机关的管理不断融合，将成为互联网时代下分析 的核心支撑！ 1 大数据内涵 大数据，又称为海量数据，是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态， 此时，一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。这些难以在规定的有效时间内 进行识别、保存和应用的大量数据的集合，需要一种全新的解决方法才可以将其 转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、具有更加清 晰且有条理处理问题的能力。 大数据分为三种类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其 中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。大数据需要特殊的技术，以 有效地处理海量且结构复杂的数据。与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云 计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。 对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力，数量少则数十台，多则数千台。随着云时代的来临，将大数据与云计算相结合，利用云计算技 术可以用低廉的成本获得强大的运算能力，使大数据分析的门槛降低。在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下，很多过去无法收集或者收集后无法 分析的数据被充分地利用起来，帮助各行各业进行改革与创新，为人类的进步与 发展发挥着巨大的作用[1]。 大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类 型的数据库软件工具能力范围的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据 流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征，而且实时性强、数据所蕴藏的

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域， 成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据 类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价 值高。第四，处理速度快。 在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值， 比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据， 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一 种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

第9章 大数据的行业应用

1）请阐述什么是旅游大数据。 旅游大数据是综合性的云计算、物联网等高科技信息技术的应用，旅游经营者可以利用网络为广大受众者及时发布相关企业动态和旅游信息；受众者用手机、电脑和其他主动感知类信息的网络终端设备，可以合理安排一个有计划的旅游行程，为提前出行做好如预订机票、酒店、餐厅等准备。这样一种智能化的发展模式，为乘客提供方便，同时在推动旅游企业管理中发挥了巨大作用。 2）请阐述什么是教育大数据。 教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要所采集到的用于教育发展和研究的价值巨大的数据集合。教育大数据不仅仅是大数据在教育领域应用，它还通过教育领域反向驱动大数据技术分化为独立的分支，从而带来了对传统教育技术领域长期研究问题解决的新途径，甚至可以跨越传统个性化学习的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征。这样来促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等。 3）请阐述什么是金融大数据。 大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。 4）请阐述如何设计用户画像。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。一般来讲，客户画像主要包括以下几方面： 1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库），通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。 2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可。 3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况。

国内外大数据发展现状和趋势(2019)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.wendangku.net/doc/ca13435756.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

大数据在电信行业的应用

大数据在电信行业的应用 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G 基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

大数据的应用现状及展望

大数据的应用现状及展望 发表时间：2019-01-04T11:57:36.277Z 来源：《科技研究》2018年10期作者：单利林[导读] 互联网时代下，大数据为管理带来的新的发展方向，对人员改革、决策质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。 （抚顺市财政局信息中心辽宁抚顺 113006）摘要：互联网时代下，大数据为管理带来的新的发展方向，对人员改革、决策质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。然而大数据在当前技术发展中存在诸多问题，因此笔者在明晰大数据技术现状基础上，结合问题对其展开分析，旨在有效提升大数据技术的应用水平。 关键词：大数据；应用现状；展望 Status and Prospect of big data applications Shan Li-lin (Information Center of Fushun Financial Bureau , Fushun 113006,China) Abstract:In the Internet era, big data has become a new development direction brought by management, which has a significant impact on personnel reform, decision-making quality improvement and service efficiency improvement. However, there are many problems in the current technology development of big data. Therefore, based on the clarity of the current situation of big data technology, the author conducts an analysis of big data technology in combination with problems, aiming to effectively improve the application level of big data technology. Keywords: big data; application status; prospect 引言 大数据战略已经成为当前我国的发展战略，对我国经济发展及科技进步将产生深远的影响。尤其是近些年来，随着信息化高速发展及社会转型的不断提升，大数据与企事业单位、政府行政机关的管理不断融合，将成为互联网时代下分析的核心支撑！ 1 大数据内涵 大数据，又称为海量数据，是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态，此时，一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。这些难以在规定的有效时间内进行识别、保存和应用的大量数据的集合，需要一种全新的解决方法才可以将其转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、具有更加清晰且有条理处理问题的能力。 大数据分为三种类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。大数据需要特殊的技术，以有效地处理海量且结构复杂的数据。与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。 对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力，数量少则数十台，多则数千台。随着云时代的来临，将大数据与云计算相结合，利用云计算技术可以用低廉的成本获得强大的运算能力，使大数据分析的门槛降低。在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下，很多过去无法收集或者收集后无法分析的数据被充分地利用起来，帮助各行各业进行改革与创新，为人类的进步与发展发挥着巨大的作用[1]。 大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类型的数据库软件工具能力范围的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征，而且实时性强、数据所蕴藏的价值大也是它的主要特点[2]。 2 大数据的应用现状分析 2.1 大数据的应用现状分析 当前，大数据主要在政府行政管理、高校管理、企业管理中进行运用，主要体现在综合管理、电子商务、决策支撑、交通管理、行政管理、图书管理等诸多领域。在当前电商领域，大数据的应用为运营模式的变革产生了重要的推动作用，它主要以数据为支撑平台，通过调研用户的需求，来预测未来一段时间的销售状况，从而来为经营决策的改变提供重要支撑，实现利润效益的最大化。例如，在天猫中出现的个性化推荐模块，根据用户日常搜索需求，发现客户对产品的需求及喜好，从而来作出与之对应的产品推荐，迎合客户的需求，实现了良好的体验。在城市建设及交通领域，“智慧城市”在全国一线城市得以展开，它主要是基于数据分析技术来为城市的智能化管理提供支撑，以交通拥堵状况为例，大数据通过实时调集各个路口的监控分析数据，来高效率分析路况信息，从而为出行的人们到达目的地提供多种方案选择。在高校图书管理中，高校图书馆通过服务器记录读者进馆次数、借还图书书目、检索信息和读者下载资源等数据信息，使用数据挖掘技术，挖掘读者信息需求及信息行为的变化，从中发现和提取读者的需求信息，主动推动为读者推送相关研究情况信息、书目信息等，增强读者的便利[3]。 2.2 大数据技术的应用挑战 随着人们需求的不断提升，数据价值将不断被挖掘，所以在进行数据分析及处理的过程当中，工作难度及强度也变的越来越大，要想更好的发挥大数据技术为企业获取更加有用的数据信息，就要对相关的数据处理系统及后台运维设备进行研发创新。同时，大数据技术是通过互联网进行数据采集、分析、处理及传输的[4]。因此，其具有开放性的信息特点，这意味着相关的数据信息可能面临着新的隐私安全问题，给人们进行正常的网络学习及生活带来了不利的影响，这均是未来大数据技术应发展的方向及着力点。 3 大数据技术的展望 结合大数据下在当前发展中存在的问题，笔者基于自身经验，认为大数据技术在未来的发展聚焦主要体现在三个维度： 1.大数据将作为信息产业持续高速增长的全新的发动机 市场上关于大数据的新型产品、全新技术、服务系统和全新的业内生态会持续不断地出现。在集成设备与硬件方面，大数据已经对芯片、存储产业产生了巨大的影响，并且还衍生出一体化数据存储的处理服务器、内存计算等市场。 2.大数据即将变成新时代信息技术融合的契机

大数据发展现状及面临的问题_李芬

第１８卷第５期２０１３年９月 西　安　邮　电　大　学　学　报 ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＸＩ ＡＮ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　ＯＦ　ＰＯＳＴＳ　ＡＮＤ　 ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳＶｏｌ．１８Ｎｏ．５ Ｓｅｐ ．２０１３大数据发展现状及面临的问题 李　芬，朱志祥，刘盛辉 （西安邮电大学通信技术研究所，陕西西安７１００６１ ）收稿日期：２０１３－０６－ ０３基金项目：工业和信息化部通信软科学基金资助项目（２０１３－Ｒ－ ４３）作者简介：李芬（１９８９－），女，硕士研究生，研究方向为大数据处理。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｆｅｎｆｅｎ０９０２＠１６３．ｃｏｍ 朱志祥（１９５９－），男，博士，教授，从事信息安全研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｕｚｈｉｘ＠ｘｕｐ ｔ．ｅｄｕ．ｃｎ摘　要：通过对大数据特征及大数据在各领域发展近况的分析，认为大数据在发展过程中，大数据赋予预测未来的能力、带来巨大的变革和商机将成为各行业发展的新动力，以及在数据管理、数据分析、数据显示及数据安全方面大数据发展面临问题，提出大数据发展过程中可能面临的问题，同时对大数据的发展加以展望。关键词：大数据；数据量；数据分析中图分类号：ＴＮ９１９ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９５－６５３３（２０１３）０５－０１００－０ ４Ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｓｔａｔｕｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｏｆ　ｌａｒｇ ｅ　ｄａｔａＬＩ　Ｆｅｎ，　ＺＨＵ　Ｚｈｉｘｉａｎｇ，　ＬＩＵ　Ｓｈｅｎｇ ｈｕｉ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ’ａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　 ｏｆ　Ｐｏｓｔｓ　ａｎｄ　Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ’ａｎ　７１００６１）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｆｔｅｒ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｓｔａｔｕｓ　ｏｆ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉ－ｃａｔｉｏｎｓ，ｉｔ　ｉｓ　ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ　ｔｈａｔ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ　ｗｉｌｌ　ｂｅｃｏｍｅ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｐｏｗｅｒ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎ－ｄｕｓｔｒｙ　ａｓ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ　ｈａｓ　ｔｈｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ，ｔｏ　ｂｒｉｎｇ　ｅｎｏｒｍｏｕｓ　ｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　ｏｐｐｏｒｔｕｎｉ－ｔｉｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　ｉｔｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｉｎ　ｄａｔａ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｄａｔａ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ｄａｔａ　ｄｉｓ－ｐｌａｙｉｎｇ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｏｆ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ　ａｒｅ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ　ｐｒｏｓｐｅｃｔ　ｉｓ　ａｌｓｏ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｇ　ｄａｔａ，ｄａｔａ　ｖｏｌｕｍｅ，ｄａｔａ　ａｎａｌｙｓｉｓ随着互联网、云计算、物联网、社交网络等技术的兴起和普及，全球数据的增长快于任何一个时期，可以称作是爆炸性增长，而数据的存储单位也由Ｂ，ＫＢ，ＭＢ，ＧＢ，ＴＢ到ＰＢ，ＥＢ，ＺＢ，ＹＢ不断扩大。有关数据表明，过去３年人类的信息数据总量比以往４万年的数据量还要多。如此大规模的数据量已经无法在允许的时间内用常规的软件工具对其内容进行管理、分析和处理，但是另一方面，数据规模越大，对其挖掘可能得到的价值更大，所以在大数据发展的过程中问题与展望是并存的，本文就大数据本身及其发展面临的问题加以分析，并对其发展做以展望。 １　大数据 １．１　大数据的内涵 在信息化建设过程中，数据可分为三种类型： 结构化数据，非结构化数据和半结构化数据［ １］ 。其中，８０％的数据属于企业业务过程中产生的非结构化数据。对于大数据的概念，至今没有一个业界广泛采纳的明确定义。文献［２］中提出，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统ＩＴ技术和软硬件工具对其进行感知、 获取、管理、处理和服务的数据集合；文献［３ ］中定义，大数据包含那些由于迅速增长

大数据在通信行业的五种应用

大数据在通信行业的五种应用 开运联合对于“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能应用将为运营商带来巨大的机遇。据预测，2016年~2018年，全球移动数据流量将以每年50%的复合增长率增长。到2018年，全球移动数据流量将比2016年增加2倍。如何处理和利用好如此规模的数据，已成为通信企业的迫切任务。作为一家专业的软件开发公司，与其他企业将大数据作为一种商业模式不同，开运联合将大数据当作一种商业资本，在挖掘利用后产生价值。 一精细化营销 在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。 二网络提升 互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。 三互联网金融 通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。联通与招商银行成立的“招联消费金融公司”即是较好案例。招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。当招行需要了解某位潜在客户的信用或个人情况时，可向联通发起申请获得数据；或者给出某些标签。类似于此的商业模式将会在互联网金融大发展时期获得更多重视。目前，国内互联网金融发展的一大壁垒即是信用体系的缺失，而运营商拥有的宝贵大数据将是较好的解决渠道之一。 四合作变现 随着大数据时代的来临，数据量和数据产生的方式发生了重大的变革，运营

浅谈大数据应用现状及展望分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ca13435756.html, 浅谈大数据应用现状及展望分析 作者：陈珂宇 来源：《中国科技纵横》2018年第03期 摘要：在当前信息时代的背景下，大数据正在悄无声息的改变整个社会和我们的生产生 活方式，并且我们的生活与生产等相关方面也离不开大数据的支持。基于此，本文就结合笔者学习与生活中了解到的相关知识，以高中生角度谈谈大数据的应用现状及未来展望。 关键词：大数据；应用现状；展望 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）03-0022-01 当前，在一个国家发展过程中各种科学技术发挥着不可替代的作用，特别是大数据的应用更是受到了越来越多人的关注。大数据广泛应用于各个领域，既能使这些领域得到较快的发展，同时，还能将这些领域的发展空间极大地扩大。此外，大数据的应用既能为人们的生活提供很大的方便，同时还能有效提高一个国家的经济发展和综合国力。所以，为了将在应用大数据过程中存在的问题尽快解决，使大数据在各个领域的应用效率提高，我们必须在最短的时间内对实际运用大数据过程中存在的问题予以明确，并针对这些问题探寻出行之有效的解决措施，同时我们也可以将国外大数据应用的先进技术水平引进来，并在我国大数据的实际应用中应用这些技术。 1 大数据的概念 大数据所囊括的数据极为庞大，但又和过去的超大规模数据以及海量数据概念有所不同。现阶段，立足于大数据在不同领域的应用特点，对其的定义有很多，为了方便记忆和理解，这里运用百度百科定义大数据，也就是不能在某一时间范围内运用一般的软件工具进行处理、管理和捕捉的数据集合，是需要新处理模式才可以具备较强流程优化能力、洞察发现力和决策力对多样化、高增长率和海量予以适应的信息资产。这样可以看出，大数据的概念的内容极为丰富，包括信息的采集、管理、分析和决策[1]。 大数据处理的数据规模一般用我们很少涉及到的PB和TB为基本单位，数据有很多种类型，如视频、音频、符号和数字等，同时有从结构化转变为非结构化和半结构化的趋势，并且，在大数据分析中，分析模式是具有多变性的，它随着数据类型和规模的增长而不断变化，从而适应性也非常强。大数据既是数据本身，同时还包含了分析处理大数据的技术、方法和理论，所以，我们在实践的过程中不需要对大数据的具体定义过于重视，而应将其主题特性和核心内容把握好，对大数据予以利用吧实际问题解决好。 2 大数据的基本特征分析 2.1 数据量庞大