大数据的应用案例

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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

方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。

四、电子邮件

MailChimp的核心业务是提供电子邮件服务,它在一年内为大约300万用户发送了350亿封邮件。不过真正能体现MailChimp未来价值的则是该公司对这些邮件数据的处理和分析。

MailChimp的一个重要任务就是搞清楚如何帮助客户更好地了解他们所发送的信息。考虑到这一点,该公司建立了一个服务叫Wavelength,向客户展示了与他们相似的其他讯息。这个系统使得Wavelength能够储存公司数据库中每个邮件地址发生的互动。这意味着告诉了你,用户打开了什么样的邮件,何时打开,他们点击了什么链接,还有订阅了什么邮件。MailChimp也有一个功能叫做Ecommerce360,能让客户通过转换来跟踪点击。

五、音乐

十多年前,音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告,建议其购买更多的服务器。Gracenote照做了,而后苹果推出iTunes和iPod,Gracenote从而成为了元数据的帝国。

在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好,Gracenote就拥有此种技术。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲,并可检测掌声或嘘声等反应,甚至还能检测用户是否调高了音量。这样,Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲,听歌的时间和地点。

Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据,因而可以快速识别歌曲信息,并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。

山东数联位于济南高新区大数据产业基地,是一家专注大数据人才职业培训的公司。教学内容包含:大数据开发工程师、大数据架构师、大数据挖掘工程师、ETL开发工程师、SPARK 开发工程师、大数据管理、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS等相关课程。欢迎有志之人报名咨询。

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

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

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

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.360docs.net/doc/4615575771.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

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

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.360docs.net/doc/4615575771.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。

教育业大数据应用案例

智慧教育 数据分类 可将其分为四类: 一是学生管理类大数据,包括学生基本信息数据、学生考勤数据、学生作业数据、学生成绩数据、学生在学校的各类表现数据等; 二是教师管理类大数据,包括教师基本信息数据、教师备课教案数据、教师课堂教学数据、教师批改作业数据、教师辅助学生数据等; 三是综合管理类大数据,包括学校基本信息数据、学校各项评比类数据等; 四是第三方应用类大数据,包括 GPS、地图、天气、安全、网上课堂、教学资源等。 数据采集 校通大数据采集途径目前可来自个人 PC 端录入、手机校通 APP 应用程序、移动 PAD 应用程大数据时代的教育管理变革序、第三方应用数据等。例如,PC 端主要采集基础信息类数据,手机校通 APP 应用程序主要采集学生日常表现数据、作业数据、成绩数据、家校沟通数据等。 校通大数据应用分为五个阶段: 数据存储,数据预处理,数据转换,数据建模,数据应用。 1、数据存储阶段是从各种数据源采集到数据的统一存储,采用HDFS 的分布式存储技术; 2、数据预处理阶段是依据一定的规则对采集到的脏数据、垃圾数据进行必要的清洗处理,减少不必要的工作量; 3、数据转换阶段是将采集来源不一、格式不一的数据按照约定的格式进行统一的转换,为数据建模扫清障碍; 4、数据建模阶段是根据各种不同的主题分析模型、数据挖掘模型的需求进行对应数据模型的搭建,并能满足各种商业智能应用,这是校通大数据应用的最核心之处; 5、数据应用阶段是在数据模型的基础上进行的各类统计分析、报表分析、图形分析、商业智能BI 应用和深度数据挖掘服务等。 他们还通过设计评论等互动环节来建立自己的信用,通过收藏等环节增加用户黏性。 学习分析就是利用数据和模型来预测学生在学习中的进步情况以及未来的表现和潜在的问题。 例如,相对单个学生而言,学生答题停留时间、对错状况、回头复习情况、网络提问、参与讨论等,计算机和网络都可以对此进行记忆分析,再以此为基础对学生的学习进行评价和诱导。由美国麦格劳-希尔教育出版集团开发的一种预测评估工具,就能帮助学生评估自己的所学知识与达标测验所需要求之间的差距,进而分析判断学习中有待提高的地方。 智慧校园产生的大数据也能为教育舆情监控提供天然的服务,能及时反映教育舆情的主流观点、传播趋势及相关的重要人物等信息。

13个大数据应用案例

13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事 [日期:2014-07-01] 来源:中国大数据作者:张宇鑫[字体:大中小] 大数据真的太神奇了,真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。 大数据应用案例之电视媒体 对于体育爱好者,追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情,因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。 而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT,它已经可以在iOS 和Android设备,以及在Web浏览器上使用,它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目,在电视的哪个频道上找到,并让他们在比赛中进行投票。对于谷歌电视和TiVo用户来说,实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。 该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名,用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。

大数据应用案例之社交网络 数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图,其中就包括Hadoo p战略部署。 五年前,LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在,其俨然成为一个工程强国。Li nkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。不像Voldemort,这是继亚马逊Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储,用于高速存储某些确定数据,Espresso作为一个事务一致性文件存储,通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性,该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。 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。

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