从五大行业案例,看大数据的应用逻辑

从五大行业案例，看大数据的应用逻辑本文从一则搞笑的大数据应用案例入手：某超市通过分析一位女顾客的购物数据（包括购物清单，浏览物品，咨询信息，视频监控信息<超市内徘徊区域>等），根据分析结果给该女顾客寄来了孕婴童试用品，这一举动让该女顾客的父亲非常生气，立马致电该超市投诉，因为她女儿还未成年！超市经理立马登门拜访道歉，不过事实是，不久后这位小女孩因遮盖不住隆起的腹部而不得不向父亲告知真相：她真的怀孕了。对于企业而言，大数据有时候就像是一个侦探家，能够拨开重重迷雾，找到问题的本质以及解决方案，而关键在于，你是否真的懂得如何去驾驭它，让它为你服务。

在经历了喊口号、布局深耕之后，大数据应用开始显现出巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。随着中国企业数据中心数据存储量的快速增长，非结构化数据呈指数级增长，有效地处理和分析结构化数据和非结构化数据中所富含的对企业和政府有价值的信息将带动新的盈利模式、管理模式、创新模式以及思维模式。

在维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》一书中解释，大数据是指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，消费者的网络足迹是互联网基因，网络中的足迹、点击、浏览、留言直接反映消费者的性格、偏好、意愿等，互联网交互大数据就是研究每个用户碎片行为的过程。大数据对于经济发展、企业决策、组织和业务流程，对个人生活方式等都将产生巨大的影响。

大数据作为当下非常火爆的一个词，其价值不言而喻，今天，《互联网周刊》不谈价值，通过聚拢一些实实在在的应用，如电商，传统金融，互联网金融，医疗，制造五大领域的案例，进而衍射出大数据内在的应用逻辑。

“用户画像”直击零售商需求

在如此激烈而又庞大的市场中，电商们迫切想知道的想必就是用户需求。当这个用户登陆网站的瞬间，就能猜出来这个用户今天为何而来，然后从电商的商品库里面把合适的商品找出来并推荐给他，进而展现出符合客户需求的产品都有哪几款。这种服务是消费者想要的，但是谁能帮助电商们做到呢？

随着互联网和电子商务的快速发展，“用户画像”这个概念悄然而生，它抽象地描述了一个用户的信息全貌，是进行个性化推荐、精准营销、广告投放等应用的基础。

如某电子商务平台通过客户的网络浏览记录（点击、链接等）和购买记录等掌握客户的消费模式，从而分析并分类客户的消费相关特性如收入、家庭特征、购买习惯等，最终掌握客户特征，并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务，从消费者进入网站开始，在列表页、单品页、购物车页等四个页面，部署了5种应用不同算法的推荐栏为其推荐感兴趣的商品，从提高商品曝光，促进交叉/向上销售连个角度对网站进行全面的优化，应用后商城提升下定订单转化率增长66.7%、下定商品转化率增长18%、推荐栏上线前后动销量增长46%。将消除个人信息后的数据魔方卖给商家，方便商家调整产品投放策略，提升服务，精准挽留客户，进而提高客户粘性。

还有，在互联网冲击下，大部分传统零售商必须要做改变，大数据下的用户思维便成为符合其需求的一种互联网思维方式和实际体验。那何为大数据体系下的用户思维呢？其实就是以“用户画像”最为核心和基础，通过线上、线下，交易、交互等各种结构化和非结构化的数据，让用户更加完整的展现在企业面前，该用户是谁？他在哪里？怎么联系到她？她需要什么产品？她通过哪些渠道购买？她得购买习惯是怎样的？……，在完整的用户画像面前，零售企业相对于面对“裸泳”的用户，用户需要什么，怎么获取，怎么营销一目了然，大数据时代的来临，让用户画像有了基础，用户画像的完善更让零售商有了连接线上和线下，用互联网方式进行商业运营的可能，传统零售商互联网运营管理的时代算也已悄然来临。

再比如沃尔玛和宝洁，一个是非常了解消费者在线下店里购买行为的传统连锁零售巨头，一个是掌握消费者偏好的品牌，他们从不同的角度去搜集消费者的数据。但这还远远不够，如果将这些数据和汽车生产制造商，乃至上下游企业共享一些数据，就会让这个链条中不同的企业对于数据、消费者有更深刻的洞察，从而通过多维数据来提高运营效率。

然而，随着大数据应用的发展，隐私保护的问题和概念也在不断地发展，网络用户在互联网的评论、图片、视频、个人信息、兴趣爱好、交易信息、访问的

网站等等均被企业记录在案。企业掌握了大量消费者的行为数据，对大数据进行整合和分析，从而可以发现新的商机，创造新的价值。然而这些数据经常包含消费者的真实信息，如在淘宝网上交易时的真实姓名、家庭住址以及银行账号等重要的真实信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。正如美国著名的计算机专家迪博德所言，在信息时代，计算机内的每一个数据、每一个字节，都是构成一个隐私的血肉。信息加总和数据整合，对隐私的穿透力不仅仅是“1＋1＝2”的，很多时候，是大于 2 的。因此，针对隐私保护方面的问题，电子商务企业应该恪守行业道德，不能将消费者的个人信息进行交易和泄露，我们国家也应该尽快制定并完善与之相应的隐私保护的法律和法规，确实保护公民的隐私权。

客户价值最大化破冰传统金融业

在大数据时代，越来越多的企业管理者已意识到了业务分析的重要性。业务分析洞察已经成为了企业转型的有利抓手。当然，银行也不例外，从以产品为中心，也就是销售产品和服务转向现在以客户为中心，更像零售业和制造商。对于以客户为中心的企业，最重要的一点是了解到客户到底是谁，以及客户到底有怎样的需求。

当下，银行业都在大力投入资金做着以下三件事：一是建立客户的单一视窗，将以前不同银行部门所了解的客户情况集成在一起；二是按照用户行为对用户进行分类，将之前按照地理区域、年龄、收入分类改为按照用户行为来对用户进行分类；三是为客户提供质量一致的客户体验，不管用户通过银行网点、移动设备还是社交媒体等渠道来使用银行服务，都要为客户提供质量一致的体验。

随着互联网，特别是移动互联网的不断发展，互联网金融也在给传统金融业带来不小的冲击，不过，互联网金融是否会对银行等传统机构构成威胁仍无法得出定论。但是，这并不表示银行业可以忽视这股冲击的浪潮，在这个大数据不断壮大的时代，传统金融业如何利用大数据来不断创新与变革，如何借助大数据降低金融风险，提升客户体验，进而挖掘客户价值最大化是每个企业都应该深入思考的问题。

如某金融全牌照集团公司希望学习美国花旗集团对已有客户价值挖掘最大化的经验，对现有保险客户进行深度分析，通过对已有客户的大数据分析及问卷调查来细分人群、刻画人群需求特征，从而制定针对不同客户群体的集保险、银

行、投资、证券、资产管理、信托等一揽子综合金融产品策略，为客户提供一站式财务金融解决方案，以期得到每个客户最大价值。

在选用大数据解决方案后，通过分析已有保险客户数据及外部调研问卷，将人群细分为统计学上显著区别的人群；根据群体规模、年龄、性别、教育水平、家庭特征、现阶段的收入、消费、理财等行为模式以及他们所处的生命与财富阶段，精准分析群体的需求动因后制定有针对性的产品策略及营销策略。

但是，面对来势汹汹的互联网企业，传统金融业们也在加快步伐，但还是没有互联网企业动作快。目前，互联网金融业正从单纯的支付业务向转账汇款、跨境结算、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险代销、信用卡还款等传统银行业务领域渗透。除了存款，银行的主要业务几乎已遇到全面挑战。互联网金融正在叫板传统金融，传统金融业又该何去何从？值得思考。

精准营销加速互联网金融冲刺

在国外，大数据金融领域的应用相对成熟，我们先来回顾一下在美国做得非常典型的大数据金融的三大案例。

人们习惯性地认为，只有银行才能建立信用体系，然而在大数据时代，互联网公司运用大数据控制信贷风险已初露端倪。

在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据源进行数据挖掘，而且越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

通过多渠道获得的数据来源，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。这家企业的大部分员工是数据科学家，他们并不特别地依赖于信用担保行业，用大数据分析进行风险控制是ZestFinance的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。事实上，在美国，征信公

司或者大数据挖掘公司的产品不仅用于提供给相关企业用于降低金融信贷行业的风险，同时也用于帮助做决策判断和市场营销。

还有，利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上开张，通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史。

还有一家在美国为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage，于2010年4月上线，主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商。它的奇特之处在于，其通过获取ebay等公司的网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平，风险过高则拒绝，风险高低与利率成正比，与贷款金额成反比。

显然，若以银行体系来评价这类网上商家大多数都不符合银行的贷款资格，不过在互联网时代，Kabbage的案例说明了运用大量数据足以支撑这些小微企业信用评价体系。当然，Kabbage的这种模式也在国内被成功运用，其中，宜信的互联网金融产品就是以互联网为获客主要渠道，除了借贷信用记录，还结合大数据分析技术，捕捉来自大众点评、豆瓣等社交网络上的有用信息，帮助信用审核人员多维度分析借款客户的信用状况。

大数据对于互联网金融的助推作用首要体现在寻找合适的目标用户，实现精准营销。互联网金融领域的新创企业或做贷款，或卖产品，凭借高额收益率，手续费优惠，吸引用户选择自己。然而，在越来越多同类企业吹响混战号角的同时，互联网金融企业也不得不面对来自同行业的竞争。欲在竞争激烈的市场中占有一席之地，互联网金融企业需要更精准地定位产品，并推送给自己的目标人群。谁是潜在的购买者？如何找到他们？并让他们产生兴趣？精准营销的实现程度是互联网金融企业存活与崛起的关键所在，这个领域虽然未达到成熟的发展状态，但确实已经有了一些有参考价值的营销案例。如：

大数据通过动态定向技术查看互联网用户近期浏览过的理财网站，搜索过的关键词，通过浏览数据建立用户模型，进行产品实时推荐的优化投放，直击用户所需。

其次就是风控。通过分析大量的网络交易及行为数据，可对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供快速授信及现金分期服务。

事实上一个人或一个群体的信用好坏取决于诸多变量，如收入，资产，个性，习惯等，且呈动态变化状态。可以说数据在个人信用体系中体现为芝麻信用，它便于解决陌生人之间以及商业交易场景中最基本的身份可信性问题，以及帮助互联网金融产品和服务的提供者识别风险与危机。这些数据广泛来源于网上银行，电商网站，社交网络，招聘网，婚介网，公积金社保网站，交通运输网站，搜索引擎，最终聚合形成个人身份认证，工作及教育背景认证，软信息（包括消费习惯，兴趣爱好，影响力，社交网络）等维度的信息。

对于P2P网贷行业而言，能否利用互联网技术有效地搜集用户信息，并对用户的信用信息进行判定和管理，成为考量一家P2P网贷平台风控水平的重要标准。严密的风控手段是保证平台出借人的资金安全的重要环节，在风控技术手段创新探索方面，宜信宜人贷作为行业技术创新的代表，显然走得更快人一步。其已通过精确的风险建模，实现了对用户资质的高效审批，为用户提供更便捷的体验。它是基于对自身平台数万名借款用户的了解，同时借鉴宜信八年累积的对于用户的了解，从地域、年龄段、职业、等多维度对借款用户进行了划分，通过精确的风险模型建立，宜信宜人贷建立了一套独有的，行之有效的信用评估系统，通过对用户信息的多维度考察，能够快速对用户的信用资质进行评定，从而极大地提升服务效率。

如某P2P小额信贷机构如何使用个人及机构的外部数据建立自己的征信系统，在极其有限的客户实质接触基础上仅凭问卷数据、自有数据库等对不同客户进行信用评估，并结合内部业务数据建立风险定价系统、风险预警系统、风险管控方案、应对欺诈规则、惩罚方案等一系列影响核心业务盈利能力的系统方案。

通过采用大数据解决方案后，通过自建、购买、客户授权后合作分享等多种方式整合包括互联网社交网络数据在内的多种数据、建立个人及机构消费、借贷、财务交易、资金往来等多源信用数据库，在此基础上建立符合自身业务范围的客制化信用评估模型，根据此模型评估借、贷款双方的信用等级。通过建模确立如何匹配借贷双方，与具体业务相应的风险评级、授权等级、额度发放等级以及与

此相应的风险价格等，并通过已有拖欠、欺诈案例反馈回模型进行机器识别，进一步完善模型。

未来，依托于互联网大数据技术的发展，相信将会出现更优质，更便捷的P2P网贷服务，来帮助更多有信用的借款人释放信用的价值，让信用生金。

但是，互联网金融在如此大好的机遇面前，自身也隐匿着一些绕不开的难题。一方面，其以新生事物野蛮式生长，带来便捷的同时，如何解决风控的问题，是当前互联网金融必须解决的一个问题；但是另一方面，也面临自身因监管缺失带来的风险。可见，互联网金融还有待于时间的磨练。

个性化数据为医疗插上智慧的翅膀

凯文·凯利（KK）在《失控》的第22章，“预言机”里曾提到：信息就是数据，数据一旦流动，就创造出透明。社会一旦联网，就可以了解自己。所以，很多热衷于大数据概念的人，他知道哪里有数据，却没有办法去促成数据的流动。

所以，第一要义，数据如何才能形成流动？它的驱动力在哪里？以现在很热的医疗健康大数据为例，来探究数据是如何流动的？

维克托?迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》一书中有两个关于大数据与公共卫生结合的案例令人印象深刻：

乔布斯自罹癌至离世长达8年之久，这几乎创造了胰腺癌历史上的奇迹。据悉，乔布斯曾在此期间支付大量费用获得了自己包括整个基因密码在内的数据文档。借此，医生们能基于乔的特定基因组成以及大数据按所需效果用药，并调整医疗方案。

如果上述案例是个体的，那么带来群体价值的案例，便是Google成功预测流感爆发期。2009年甲型H1N1流感爆发几周前，Google通过对人们网上搜索记录的观察、分析、建模，结果显示，他们的预测与官方数据的相关性高达97%，且判断比疾控中心更及时。

从个人健康管理到公共健康管理，大数据在对个人医疗的改变以及极富价值的预警能力吸引着IT巨头们迫不及待与医疗联姻。例如在中国，某慢性病管理远程医疗解决方案供应商计划外包商保的糖尿病远程管理业务，需要提供：人群的糖尿病管理方案包括接触、回应、问卷、回馈、互动、宣教、指导、测试结果报告、产品销售等各个环节的方案设计以及人群配合度、依从性、短期及长期医

疗效果、经济效果评估方案。远程医疗提供方方案中的的成本、经济效益回报会作为与商保、社保合作方案中的重要组成部分。

通过采用大数据解决方案后，利用既往研究、文献及历史数据中的结果为外包业务人群设计糖尿病病管理全流程数据分析方案，包括数据生成、采集、分析方案等，依据一定假设利用糖尿病决策树模型来逐层确定慢病管理各个环节中的成本及产出。应接触人群、反馈人群、互动人群、依从人群、效果人群、对比人群生成及最终的医疗效果、经济效果评估方案是本项目的关键。利用远程终端的客户反馈数据分析提高客户反馈、依从、购买产品的策略，平衡成本与样本规模，提高供应商的投产比；使用统计学方法清楚论证及展示慢性病管理远程医疗解决方案的经济学价值，投入产出比。便利供应商开展与社保、商保的合作；提高供应商自身的投产比。

虽然我们谈了许多关于医疗行业大数据的价值和作用，但今天的大数据在医疗行业应用仍然处于初级应用的阶段，部分医疗机构仅使用了初级功能如BI等，要想让医疗行业把大数据发挥出最大的价值，需要解决以下几方面问题：从技术角度来看，数据采集及标准问题。收集数据是大数据基础，但目前医疗机构采集数据的能力有限，阻碍了大数据的应用；从医疗经营角度来看，管理层缺乏数据价值认知问题。虽然目前医疗机构领导们对于数据的重视程度很高，但是范围仅仅局限于对于内部的数据认知，从总体来看，并没有意识到外部数据如互联网数据与内部数据的结合所产生的价值；从投入成本角度来看，现在大数据的投入产出比不明确。现在IT投资都需要讲ROI(投资回报率)，由于医疗行业缺乏大数据的成熟案例，考虑到成本因素，企业决策者大都不都不敢随便在大数据领域砸钱；从产品角度来看，大数据产品单一，行业成熟度不够。

从以上问题我们可以看出，医疗行业开展大数据仍然有一段路要走，不过面对所存在的问题，未来随着技术的推进、意识的提高、成本的下降以及相关政策的成熟，相信用不了几年时间就可以逐步解决问题，未来，大数据必然能够为医疗行业提供更好的服务。

数据分析模型让制造业焕然一新

工业4.0时代正扑面而来。这是继以蒸汽机、大规模流水线生产和电气自动化为标志的前三次工业革命之后的第四次工业革命。其特点是通过充分利用嵌入

式控制系统，即物理信息融合系统（其中大数据扮演主角），实现制造业向智能化转型。

20年沧桑巨变，今天中国已是全球制造业大国。来自中国工业与信息化部的统计数据显示，2013年中国工业占GDP的37%，提供全国25%的就业岗位。在500余种工业产品中，有220多种产量居世界第一。中国制造业在全球的占比约为20%。然而，中国制造业面对云蒸霞蔚的移动互联网和大数据景观却有些不知所措，若不赶紧扭转局面，有可能逐渐丧失制造业大国的地位。大而不强是我们的软肋，大多数中国工厂依然龟缩在产业链低端，缺少制造的核心材料、设备、工艺，停留在近乎原始的OEM（贴牌代工）阶段，缺乏原创技术和创新产品。不过，凭借庞大的内需市场支撑，中国制造的优势尚存，13亿人口积累的消费数据十分可观。因此，如果能在大数据挖掘和分析上下点功夫，中国制造业还能保持较强的竞争力。

在中国制造业依托大数据打翻身仗的阵营中，小米可谓特立独行的领头羊。2010年成立的小米公司是中国制造业企业的成功典范，其主打产品小米手机已蜚声海外，被业内视作苹果、三星的潜在威胁。小米超越同行的业绩，缘于其用包括软件、硬件和应用生态的整体方法，小米在创造全新用户体验的同时，高擎大数据的旗帜，颠覆了中国制造业公司的传统做法。有了这样的底气，小米董事长雷军才敢与传统制造业的空调玫瑰—格力掌门人董明珠立下10亿元的对赌承诺。

那么，大数据是如何帮助研发人员提高新药研发效率的呢？相关专业人士认为：首先，由于药物的生物过程和药物模型越来越复杂，大数据可以通过利用分子和临床数据，预测建模来帮助识别那些具有很高可能性被成功开发为药物的安全有效的潜力备选新分子。其次，利用大数据可以帮助提升临床试验的效率。例如筛选临床试验受试者的筛选标准通过大数据，可以瞄准特定人群，这样临床试验就可以规模更小、时间更短、成本更低，更加有效。同时可以通过大数据分析来实时监控临床试验，及早发现可能出现的问题，避免试验过程中成本增加或出现不必要的延误。第三，相对于原来僵化的数据孤岛，使用大数据可以帮助数据在不同功能单元之间顺畅流动。通过打破内部各功能之间的信息壁垒并提升跟外部合作伙伴的协作，制药公司可以大幅扩展他们的知识和数据网络，如与外部合

作伙伴——医生和CRO共享关键数据。数据的这种顺畅流动，对能创造商业价值的实时预测性数据进行分析非常关键。

此外，为确保合理分配稀缺的研发资金，项目组合与产品线相关的快速决策至关重要。但制药企业经常发现，他们很难做出适当的决定。比如哪个项目该继续，或者有时更重要的是，哪个项目该砍掉。基于信息技术的项目组合管理能快速无缝地实现数据驱动的决策。通过数据分析当前项目的商业开发机会，预测其市场竞争力，帮助企业客观地做出决定，以确保研发投入的合理性。

虽然大数据可以有效地帮助研发人员提升新药研发效率，但目前大数据技术还有一些方面需要改进。牛津大学统计学教授彼得·多纳利指出，目前大数据技术面临的问题有三：首先，信息采集不足。大数据要发挥作用，首先要有足够的病人、药物等相关信息，这是数据分析的基础，然而许多病人可能出于隐私考虑不愿提供这些信息，制药企业也有可能因为商业利益不愿共享药物成分等敏感信息，这就直接导致信息采集不足。

其次，要从海量信息中得出有用的结论，专业的数据分析必不可少，采集到足够信息后，需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性的归纳和分析，而这种跨学科、跨领域合作能否顺利实现，是大数据技术实际应用中的重要问题，而且正考验着制药企业的大数据整合能力。

第三，在技术层面还存在网络容量有限的问题。很多新药研发机构现有的基础设施无法满足海量信息分析和处理的需求，因此如何降低存储成本，以及提升应用价值就成为大数据所面临的关键技术难题。

虽然尚待完善，但毫无疑问的是，大数据在新药研发中必将发挥越来越大的作用。

结语

从目前来看，大数据的应用范围正在持续扩大，大数据的触角正逐渐深入到各个领域，同时也是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。

我们现在看这个世界，比如分析家中食品腐烂，主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌，那么分析起来完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来

发现新的商业机会，并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了，很多事情不用猜了，客户的习惯和偏好一目了然，我们的设计就能轻易命中客户的心窝；我们的营销也完全不同了，我们知道客户喜欢什么、讨厌什么，更有针对性。特别是显微镜再加上广角镜，我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动，使我们过去看不到的东西都能看到了。所以，最终大数据一定是跨行业流动的。

然而，我们也应该清楚的知道大数据在应用过程中尚存在很多问题：各政府、各行业间不公开和分享数据，造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值和综合价值；很多应用系统涉及公民财产及隐私甚至国家安全，信息安全问题成为大数据应用重要难题；大数据市场尚未形成有效的评价、资格认证和准入机制等。当然，最重要的还是有赖于行业对于大数据时代到来的认识，警惕和应对。

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

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "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。从数据的类别上看，"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，

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就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与衣服的优惠券,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,而且还就是整理好的,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与响应的产品上。 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。“您不能保护您所不知道的”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,自动发现威胁与异常行为,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与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,可以使原本

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

大数据应用与案例分析

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。

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/db1967031.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

大数据应用与案例分析精编版

大数据应用与案例分析公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

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 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。 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。

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

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 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。

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

从五大行业案例,看大数据的应用逻辑

从五大行业案例，看大数据的应用逻辑本文从一则搞笑的大数据应用案例入手：某超市通过分析一位女顾客的购物数据（包括购物清单，浏览物品，咨询信息，视频监控信息<超市内徘徊区域>等），根据分析结果给该女顾客寄来了孕婴童试用品，这一举动让该女顾客的父亲非常生气，立马致电该超市投诉，因为她女儿还未成年！超市经理立马登门拜访道歉，不过事实是，不久后这位小女孩因遮盖不住隆起的腹部而不得不向父亲告知真相：她真的怀孕了。对于企业而言，大数据有时候就像是一个侦探家，能够拨开重重迷雾，找到问题的本质以及解决方案，而关键在于，你是否真的懂得如何去驾驭它，让它为你服务。 在经历了喊口号、布局深耕之后，大数据应用开始显现出巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。随着中国企业数据中心数据存储量的快速增长，非结构化数据呈指数级增长，有效地处理和分析结构化数据和非结构化数据中所富含的对企业和政府有价值的信息将带动新的盈利模式、管理模式、创新模式以及思维模式。 在维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》一书中解释，大数据是指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，消费者的网络足迹是互联网基因，网络中的足迹、点击、浏览、留言直接反映消费者的性格、偏好、意愿等，互联网交互大数据就是研究每个用户碎片行为的过程。大数据对于经济发展、企业决策、组织和业务流程，对个人生活方式等都将产生巨大的影响。 大数据作为当下非常火爆的一个词，其价值不言而喻，今天，《互联网周刊》不谈价值，通过聚拢一些实实在在的应用，如电商，传统金融，互联网金融，医疗，制造五大领域的案例，进而衍射出大数据内在的应用逻辑。 “用户画像”直击零售商需求 在如此激烈而又庞大的市场中，电商们迫切想知道的想必就是用户需求。当这个用户登陆网站的瞬间，就能猜出来这个用户今天为何而来，然后从电商的商品库里面把合适的商品找出来并推荐给他，进而展现出符合客户需求的产品都有哪几款。这种服务是消费者想要的，但是谁能帮助电商们做到呢？

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/db1967031.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

大数据应用案例 (2)

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