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      全球技术研究和咨询公司Gartner认为,云计算、下一代分析、 内存计算等都与“大数据”的研究相辅相成。未来3-5年,“大数据”技术将进入主流。大数据不仅是一场技术变革, 更是一场商业模式变革,传统企业会亲密接触互联网并需要用户数据分析。 很多企业对大数据的价值了解不多,不知道如何应用数据,如何利用数据创造价值。 大数据的场景应用成了很多企业迫切需要了解的问题,也是大数据在企业应用的一个主要出发点。
大数据定义及价值       大数据定义及价值 2013年,被称为大数据元年。最早提出大数据概念的是麦肯锡,定义“大数据”是一种规模大到在获取、存储、管理、分析等方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度底四大特征;
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; IDG从大数据的4个特征来定义,及海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值; 维基百科对“大数据”的定义是:无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合; 麦肯锡称:“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。” 在企业,数据正在迅速膨胀并变大,大量数据的积累,它将决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来的价值,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据产业图谱       数据源:大数据产业的基础,源头大数据硬件支撑层:大数据产业链相关硬件设备:传感器、移动终端、传输、存储等设备
大数据技术层
1)大数据采集与预处理技术:对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作;
2)大数据存储管理技术:传统的NTFS、NFS)、支持大数据谷歌文件系统(GFS)、Hadoop(HDFS)
3)大数据分析挖掘技术:结构化数据深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类、统计分析)、非结构化数据机器学习、遗传算法、神经网络算法、决策树算法、模糊集方法、语义引擎等
4)大数据可视化技术:图形、图像处理、计算机视觉、动画显示、语音、决策分析
5)大数据安全技术:大数据系统安全、数据本身安全(加密)以及隐私的保护、大数据应用安全及隐私问题;
大数据交易层:大数据交易、整合及交互,打破信息孤岛及行业信息壁垒,汇聚海量高价值数据
大数据应用层:利用分布式并行计算、人工智能等技术对海量异构数据进行分析挖掘,并将由此产生的信息和知识应用于实际、管理、经营与研究中
大数据衍生层:互联网理财、互联网基金、大数据金融、大数据标准、大数据咨询、大数据知识库
什么是行业大数据分析       行业大数据分析是介于宏观经济与企业大数据分析之间的中观层次的分析,是发现和掌握行业运行规律的必经之路,是行业内企业发展的大脑, 对指导行业内企业的经营规划和发展具有决定性的意义。
      行业大数据分析是指通过数据爬虫技术或数据抓取工具, 从国家政府机构的统计数据、市场专门的行业调研数据、咨询机构发行的专业分析报告等多源渠道快速获取行业性的指标参数, 并运用专业的研究模型和特定的分析方法对数据加工处理和分析,为企业决策提供相关信息。
行业大数据的获取       凯时k66首页智能经营决策支持系统是在“互联网+”、 ”大数据”、“云计算”及“移动应用”等新时期环境下,在集团预算、核算、决算、“三算合一”的 基础上,整合ERP数据、报表数据、预算数据、行业指标数据等建立集团智能财务决策支持平台, 凯时k66首页智能决策支持系统能够根据国家统计局发布的行业数据,从行业内部和外部进行 行业大数据的分析,获取过程可见图。 行业大数据分析能做什么       大数据场景应用本质上就是数据的业务应用场景, 是数据和数据分析在企业经营活动中的具体表现。大数据在不同行业有不同的应用场景, 简单讲就是提升业务,降低成本,开源和节流并重。
      由于各个行业的数据维度和数质量不同, 大数据在不同行业应用的成熟度不同,金融行业的数据维度较多,数据质量也很好, 数据集中和数据治理也开展了一段时间,因此金融行业的大数据应用开展较好,也取得了一些较好的效果。地产行业的大数据刚刚开始,主要应用在于线下和线上数据打通、 土地决策、地产金融等方面。电商是最早利用数据变现的行业,客户交易和行为数据分析已经成为电商行业核心竞争力。互联网金融、零售、医疗、交通、航空旅游的数据应用也开始了一段时间,数据分析已经为他们带来了较大的业务提升。
大数据场景应用
NO.1 金融领域大数据场景应用 大数据在金融领域的应用主要有以下三类: 精准营销,风险控制以及精细化运营。将金融机构的客户打上不同的数据标签,形成个人和企业用户画像,再根据不同业务需求,甄别出目标客户群体。精准营销主要包括个性化营销、存量用户管理、挖掘潜力客户;风险控制包括个人及企业级信用评估、欺诈交易识别;精细化运营包括产品优化、市场和渠道分析、舆情分析等。
NO.2 农业大数据场景应用 农产品不容易保存,合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告,政府将为农牧业生产进行合理引导,依据需求进行生产,避免产能过剩,造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理,实现科学决策。在数据驱动下,结合无人机技术,农民可以采集农产品生长信息,病虫害信息。
NO.3 电信领域大数据场景应用 大数据对于电信运营商而言,一是意味着利用廉价便捷的大数据技术提升其传统的数据处理能力,聚合更多的数据提升洞察能力。电信领域,三大运营商占据得天独厚的优势,主要将大数据应用于精细化流量运营、智能客服中心、个性化服务和对外数据服务。因为运营商数据价值度很高,开始对外输出数据,主要提供个人信用数据和位置数据。
NO.4 物流行业大数据场景应用 物流行业借助于大数据,可以建立全国物流网络,了解各个节点的运货需求和运力,合理配置资源,降低货车的返程空载率,降低超载率,减少重复路线运输,降低小规模运输比例。通过大数据技术,及时了解各个路线货物运送需求,同时建立基于地理位置和产业链的物流港口,实现货物和运力的实时配比,提高物流行业的运输效率。
NO.5 医疗行业大数据场景应用 医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析,将会极大地帮助医生和病人。在未来,借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案,同时可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。
NO.6 零售领域大数据场景应用 金融领域主要关注个体数据应用,而零售领域还关注统计数据应用,即大数据市场调查报告,了解消费者喜好,明确产品市场定位。电商的数据量足够大,数据较为集中,数据种类较多,其商业应用具有较大的想象空间。依托大数据分析,电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等,有利于精细化大生产,提高生产效率,优化资源配置。
NO.7 证券领域大数据场景应用 大数据在证券行业领域的应用主要是对证券行业的主要收入来源于经纪业务、资产管理、自由资金投资进行分析。证券行业拥有的数据类型有个人属性信息例如用户名称,手机号码,家庭地址,邮件地址等。证券公司还拥有交易用户的资产和交易纪录,同时还拥有用户收益数据,利用这些数据和外部数据,证券公司可以利用数据建立业务场景,筛选目标客户,为用户提供适合的产品,提高单个客户收入。
NO.8 智慧城市大数据场景应用 大数据技术可以了解经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变。