大数据在保险业中的应用_以众安财产保险公司为例

Liaoning Economy

大数据在保险业中的应用

〔内容提要〕大数据技术在保险业中的应用受到越来越多业界人士的关注。本文从大数定律、硬件条件、软件条件等三方面，对保险业应用大数据的可行性进行论证，并以我国首家互联网保险公司——众安财产保险公司为例，分析了大数据在保险公司业务费率制定、客户服务和业务开拓等方面的应用。

〔关键词〕大数据保险业众安财险应用

◎刘士恒许

静

——以众安财产保险公司为例

大数据原为IT 行业的术语。所谓大数据，指的就是需要新的处理模式才能分析与处理的信息资产，是一种巨量资料。简而言之，大数据是一种拥有无限量大的海量数据的超大型数据库，是那些超出了正常的处理范围和大小、需要用户采用非传统处理方法处理的数据集。大数据技术在保险业的应用受到越来越多业界人士的关注，必将成为保险业未来发展的新亮点。

一、保险业应用大数据的可行性分析（一）保险业应用数据的传统

对于传统型数据的应用，保险业有着悠久的历史。人们在长期的生活实践中总结发现，在随机现象的大量重复中往往会出现几乎必然的规律，这种规律即大数法则或大数定律。概率论中的大数法则就是保险人计算保险费率的基础，只有在承保大量风险单位的情况下，大数法则才能显示其作用。根据大数定律的另一个特点，风险单位的数量越多，风险的预期损失就越接近实际损失。保险人正是凭借这种方法比较精确地预测风险，合理厘定保险费率。长期的数据分析传统不仅为保险业积累了许多数理分析人才，同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。

（二）保险业应用大数据的硬件条件

数据具有大量、高速、多样、价值的特点，这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的，数据量庞大而复杂，对处理分析能力有很高的要求。保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验，可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。保险公司需要先租赁互联网企业专业的数据存储设备，运用互联网企业的云计算分析能力对数据进行计算，寻求想要的信息。

（三）保险业应用大数据的软件条件

近年来，许多有过传统数据分析基础的人，开始关注大数据的分析，一种新的职业也随之诞生，即“数据科学家”。与传统科学家不同，数据科学家还需要有互联网思维、懂软件程序和统计学。大数据技术仅仅为我们提供参考数据，它是一种信息资源，是一种帮助人们理解世界的工具，但是它不解释信息，对数据的分析解读仍然需要专业人才来进行。由于保险公司的经营方式、经营基础、经营环境和经营对象等方面与其他企业存在明显差异，保险公司应该成立自己的数据分析部门，培养了解自己行业的专业数据分析人才。

二、大数据在保险业中的应用——以众安财险为例（一）众安财产保险公司背景

众安财产保险公司（下文简称“众安”），是我国首家

注：本文系沈阳工程学院大学生创新创业项目《大数据在保险业中的应用研究》结题成果

84

DOI:10.14041/https://www.sodocs.net/doc/3a6820883.html,ki.1003-4617.2015.07.034

理论实践

互联网保险公司，是保险业与互联网业合作的一种大胆尝试。众安保险是由平安、阿里巴巴、腾讯等国内知名企业发起，保监会批准成立的网络保险公司，公司的注册资本金10亿元人民币。众安作为一家互联网在线财产保险公司，完全颠覆了我国现有的保险营销理赔模式，不设任何的地域性分支机构，而是完全通过互联网实现销售和理赔。这一转变是对保险业运营模式的大胆尝试。

（二）大数据在众安财产保险公司的应用

1.大数据在业务费率制定中的应用。传统的费率

厘定是通过分析这一类人的风险发生概率，再根据风险发生的概率厘定这一类人的保险费。获得的数据量越大，在数据中获得的有效信息也就越多。众安在拥有庞

大的有效数据和云计算能力的前提下，有能力将费率的厘定更加具体化，由一类人细化到几十个人甚至一个人。随着风险的复杂化，平均费率已经不能准确反映每个成员的风险发生概率，一些细微的个人生活习惯往往就会增加发生风险的概率，支付宝、淘宝、微信等APP 已经成为每个人生活的一部分，对这些功能性APP 的数据进行整理分析，可以细化人群，分析使用者的生活习惯，通过对客户生活习惯的分析，一方面可以细化同类人群，另一方面可以更准确地评估人群将会面对的风险。2.大数据在客户服务中的应

用。客户关系的维护，除了即时快速解决客户的问题之外，还需要根据客户的不同投其所好，提高客户消费的满意度，从而提高客户的忠诚度。众安财险的庞大数据量中，记录了许多客户的日常生活数据，大到浏览、交易记录，小到登录社交网络的时间，就像现在许多APP 或者门户网站所推出的根据浏览的记录对你进行你可能喜欢商品的推荐。众安通过对客户在淘宝、支付宝、微信等多家公司的各种信息数据的收集分析，有能力分析出一个客户的个人喜好、经济水平、生活习惯和生活规律。在客户需要服务的时候及时为客户解决问

题，甚至在可能发生问题前对客户进行提醒，避免损失的发生。对庞大的客户群体施行这一行为是传统保险业客户服务部门无力为之的。众安良好的数据分析能力，合作伙伴的强大数据收集能力，都能有效提高众安的预测能力，并为众安带来质的变化。

3.大数据在业务开拓中的应用。众安通过大数据

分析，获取客户需求、心理等方面的信息，获取潜在的目标客户，进行有针对性的行销策略，力求达到事半功倍的效果。良好的市场细分可以合理分配公司的营销资源，避免不必要的资源浪费，在寻求经济收益增长的前

提下控制成本。优质的数据加上强大的数据分析能力，使得众安在对客户的了解和对市场的预测方面有着其他传统公司无法比拟的能力。

（三）实例分析总结

综上所述，大数据的运用是时代所趋，传统行业与互联网行业的合作也并非遥不可及。只需要找到一个良好的合作模式便可以达到共赢的效果。在服务经济的今天，客户的重要性毋庸置疑。仅仅运用大数据的预测能力就可以使公司在这个不断变化的市场中知己知彼，寻求稳定的发展。

（作者单位：沈阳工程学院技术经济系）

责任编辑：高

杰

85

大数据在市场营销领域的五大应用方向

大数据在市场营销领域的五大应用方向 知识就是力量。知识尤其对于那些知识销售者更显重要。营销人员深谙此道，并且知道过去几年，大数据的到来为什么是他们的一大幸事。当今世界，技术驱动大数据产生了很多创意营销，这也产生了无尽的信息需求。 这是一个对数据迫切需要的时代。需要量化的情况变得越来越多，一个人的生活的各个方面都可以被测量、存储、计算和分析，并得出有价值的结论。这样的结论对很多人包括广告商、政治家、社会学家都有帮助。这样关于个人数据量的快速增长，这是前所未有的。 所有这些数据就像是一个能梦想成真的营销者，能精确定位潜在客户。而在以前要实现它是很不容易的。技术人员现在可以使用大数据找到目标客户，在十年前这是不可能的。 传统教科书的营销方式，如电子邮件、订阅、新闻已经被基于网络浏览习惯挖掘的现代市场营销策略所替代，而现在实现这些却很容易。 所以，在不同的领域如何利用大数据进行市场营销？我们列举了最常见的应用。 应用1：谷歌趋势视角 作为展示国内及国际市场密切关注的谷歌趋势结果。这是当今最直观的、简易的、基于大数据来源的在线分析平台。该平台可以让您查看到每天的搜索热词，并且对比这些热词搜索量的历史趋势。利用大数据分析出新趋势是一个简单的应用，它可以帮助我们将长期营销资源投入到人们每天关注的话题上。 应用2：定义你的ICP ICP即完美客户画像，可以利用大数据进行开发。利用数据信息来定义目标受众的年龄、住址、教育、收入、收入等特征。还可以用更多的细节信息来进行购买用户的分层，而我们更容易获得用户上网行为习惯、在线搜索数据等细节信息。 一旦定位到了理想的目标客户，你将处于有利位置来调整你的销售信息。例如，针对用户姓名、生命阶段特征来向客户推送相关的销售信息，让目标客户真实感受到公司的用心良苦。 应用3：确定客户的购买要素 现在营销重点大部分放在创建和发布传播内容上。但什么样的要素有助于把潜在客户变成真正购买客户？是什么要素使他们真正有意愿购买？而这些问题在几年前一直没有 答案，现在只是需要一个点击信息。点评软件帮助你识别这类的内容，来引导目标客户，并转换成真实销售。这样我们就能真正量化哪些是有价值的营销内容。

大数据在教育领域如何应用

大数据在教育领域如何应用？[转] 数据（data），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（big data）。在制作大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。 在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 分析大数据助力教学改革 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。部分综述了该计划的数据和案例已经在美国教育部教育技术办公室2012年4月10日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》中披露出来。 美国教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”——一个数

大数据在高校的应用与思考

摘要：随着大数据时代的到来，高校教育将发生深层次的变革。介绍了大数据的定义和高校信息系统中存在的大数据，分析了大数据在高校教育中的应用，并对可能存在的问题做了初步探讨。 关键词：大数据；高校教育；数据挖掘 中图分类号：TP392文献标志码：A 文章编号：1671-6191（2013）02-0084-04 0引言 2009年出现了一种新的甲型H1N1流感病毒，这种流感病毒结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短几周之内迅速传播开来。在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文，它准确预测了H1N1流感的爆发，这令公共卫生官员们和计算机科学家们都感到震惊。这篇论文介绍了谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来实现这个预测的方法，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的用户搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。谷歌公司的预测与官方数据的相关性高达97％，和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到[1]。惊人的是，谷歌公司的方法根本不需要分发口腔试纸和联系医生———它是建立在大数据的基础之上的。2012年3月29日，美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议（Big Data Research and Development Initiative ）”，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力，并承诺政府将为此投资超2亿美元，许多重要国家机构都将参与其中。2012年7月10日，联合国发布大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，指出各国政府应当使用极大丰富的数据资源，更好地响应社会和经济指标。日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT 日本”新综合战略，提出正针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题做出贡献。随着互联网上数据的不断增多，海洋一般浩瀚的网络数据已成为一种战略资源。大数据技术的目标就是从这些数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益。“大数据”是继物联网、云计算之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革。 1什么是大数据 大数据也称巨量资料，是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。人类可以通过大数据的交换、整合和分析，发现新知识，增长新智慧，创造新价值。大数据具有4V 特点，即数量（Volume ）、多样性（Variety ）、速度（Velocity ）和价值（Value ）。 1)数量。数量也许是与大数据最相关的特征，是指数据规模“巨大”。当前数据已经从TB （1024GB ＝1TB ）级别跃升到PB （1024TB ＝1PB ）、EB （1024PB ＝1EB ）乃至ZB （1024EB ＝1ZB ）级别。以脑科学为例，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1mm 3大脑的图像数据就超过了1PB 。社交网络Facebook 每天大数据在高校的应用与思考 桑庆兵 （江南大学物联网工程学院，无锡214122） 收稿日期：2013-04-18 作者简介：桑庆兵（1973－），男，安徽明光人，江南大学物联网工程学院副教授，硕士生导师，研究方向为图像视频质量评价、神经网络、模式识别。 南通纺织职业技术学院学报（综合版）Journal of Nantong Textile Vocational Technology College Vol.13，No.2Jun.2013 第13卷第2期 2013年6月

知名汽车制造企业大数据应用

某知名汽车制造企业大数据应用背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据

941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite 等线上渠道的用户数据，并与企业内部CRM等数据整合。同时，该企业还接入了用户数据库，基于5.5亿的用户画像数据，补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户，生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后，基于标签系统，结合产品及业务需求，生成该车企的微观和宏观用户画像，其中微观画像为单个用户的画像，通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像，包括本品牌相关人群，竞品相关人群等，通过微观/宏观用户画像信息，该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户，包括收入、偏好、学历等各方面特征，从而进行精准的用户细分和市场营销；一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点，如油耗，外观，空间等，从而在产品设计，营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统，第一时间发现和处理负面信息 以往，该企业的品牌部门为了解用户舆情，都是以人工的方式去各类垂直网站收集用户舆情信息，这种方式繁琐、消耗很多的人力和时间，而且收集的信息也不够全面和实时，本期项目中，941大数据服务联盟服务方为该企业搭建了大数据舆情分析系统，基于大数据抓取工具，抓取互联网微博、论坛数据，贴吧、汽车垂直网站等用户舆情数据，实时、全面的获取该企业旗下各款车型的舆情数据。

大数据在营销和销售中的十大应用

大数据在营销和销售中的十大应用

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期: ?

大数据在营销和销售中的十大应用 当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务，大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC)，客户终身价值(ＣLＴV)的信息，管理许多其他客户驱动的指标，这些指标对于经营云业务至关重要。 下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用: 1．大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。 麦肯锡的分析发现，一家典型的公司７5%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中3０%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,１%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。

报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策 2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。 根据下图的调查问卷,Forresteｒ的研究发现44%的B2Ｃ的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，3６%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。

大数据技术及其在教育领域的应用

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于 “大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大 数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那些大小已经超出了 传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容 量数据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容 量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发 现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、‘大科技’、‘大 利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们 获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时 代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推 移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来 讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数 据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是 通过大数据创造出新产品和服务。例如，Facebook通过结合大量用 户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模 式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决 策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的 挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教 育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大 胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如，对于一张试卷、一次考试，考试得分为90分，它可以是简简单单的一个传统的数字，但如果换一个角度来分析，把它作为一个数据来看待，就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息：可以是每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有

大数据在高校中的应用研究

大数据在高校中的应用研究 高校大数据及其处理架构 高校中汇聚着大量的信息，从学生角度来看，包括联系方式等基本信息，食堂消费、住宿晚归等生活信息，选课、课后作业、借阅图书、成绩等学习信息，参与的社团、竞赛、讲座等第二课堂信息;从教师角度来看，包含教学任务、课件等教学信息，论文著作、科学研究数据等科研信息;从管理者的角度来看，包含学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。同时随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起，学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多，如微博、微信等社交信息，各类搜索点击记录信息等。上述信息存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点。这导致利用常用软件工具捕获、管理和处理此类数据所耗费时问超过了可容忍的时问。 大数据的处理流程与一般数据的处理过程类似，可以定义为在合适工具的辅助下对广泛异构的数据源进行抽取和集成，将结果按照一定的标准统一存储，利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析从中提取有益的知识，并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据展示。 数据抽取与集成 大数据的数据来源非常广泛，既包括传统的关系型数据库，也包括半结构化数据，以及以视频、音频、文本和其他形式存在的非结构化数据。数据抽取和集成要解决的主要问题就是收集各种碎片化的数据，

对数据进行清洗，保证数据质量，同时根据时问演进小断更新数据模式，确定数据实体及其之问的关系，最终将数据按照统一的格式进行存储，以便提供给上层用来进行数据分析。 目前高校已经基本建立了完备的管理信息系统、学习管理系统等，在统一数据中心中积累了大量的结构化数据;同时各类系统中还散布着大量的半结构化和非结构化数据。半结构化和非结构化的数据经过一定处理后，可以转化为更容易分析使用的结构化数据。 数据分析 经过抽取和集成得到的数据，需要经过分析挖掘其潜在的价值。传统的数据挖掘、机器学习、统计分析等方法仍然可以用来对数据进行分析，只是需要根据大数据的特征进行调整。首先，为了实现对海量数据的分析，需要依据模型，将数据拆分处理，然后再将结果汇总，一个完整的分析可能会经过多层类似的处理过程;其次，大数据的应用通常具有实时性的特点，数据的价值会随着时问的流逝而递减，因此分析方法需要平衡处理的效率和准确率;最后，大数据一般构建在云计算平台之上，分析方法需要考虑与云计算平台的集成或做为一种云服务。 数据展示 数据分析得到的分析结果，需要以直观可理解的方式呈献给最终用户，在大数据时代，数据分析产生的结果有可能也是非常大量的，且结果之问的关联关系复杂、数据维度更多，数据可视化技术通过更加适合人类思维的图形化的方式展示数据分析结果，已经被证明是展示

大数据的应用及带给企业的挑战

大数据的应用及带给企业的挑战 随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。随着前所未有巨量数据信息的聚集，“大数据”已得到广泛关注。本文将分企业数据、机器数据和社会化数据三类，针对企业数据处理面临的挑战、机器数据应用场景、社会化数据带来的变革展开讨论。 1、企业数据处理面临的挑战 中国的企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。 (1)非结构化和结构化数据的统一及整合 随着互联网和通信技术的迅猛发展，企业中的数据类型早已不是单一的以文本为主的结构化数据，还充斥着广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据。这些数据称为非结构化数据。据统计，企业中

85%的数据属于非结构化数据。但是企业现有的数据处理方法仅适用于结构化数据，无法将大量的非结构化数据与结构化数据进行统一、整合，就无法发掘数据中的价值。 (2)跨业务平台数据的关联 当今企业环境中存在着：不同业务模块的数据分布在不同的系统平台，这些被割裂的数据在单一业务平台无法得到有效利用；不同业务模块的数据无法实现共享、关联；仅对关键业务的数据进行收集、整合和利用，非关键业务的数据被忽视等现状。企业中的数据由于业务模块的划分而被割裂开来．单一业务模块的数据价值远远小于所有业务模块数据关联起来进行分析运用，企业将如何实现跨业务平台数据的关联与整合将面临巨大的挑战。 (3)面向数据的实时分析 随着经济的飞速发展，企业所面临的市场行情也在瞬息万变，企业曾经惯用的事后处理机制已经不能应对，企业需要实时洞察业务运营状态，以便迅速应对不断变化的市场形势。 企业业务的运营状态将体现在海量数据的快速处理和有效进行 实时分析的基础上。但随着大数据的爆炸式增长，与企业相关的数据可能在无限量的不断增长，这些不断变化的数据，需要企业进行全面、实时的分析。

大数据营销的成功案例

大数据营销的成功案例 大数据营销的成功案例 篇一：大数据营销的成功案例】 随着的来临，越来越多的企业开始玩起的数字游戏，从海量的数据中挖掘有效的信息，研究用户消费习惯，利用挖掘出来的有效数据进行用户行为分析，从而做到精准的营销。 面就来看看2 个时代下运用数据营销的案例：一、趣多多：依靠大数据玩转愚人节营销趣多多在愚人节的这次营销活动，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% 。可以说这是一次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。不知道今年愚人节趣多多还会有怎样惊艳的表现。 趣多多到底做了些什么呢? 1、利用社交大数据的敏锐洞察，趣多多精准锁定了以18-30 岁的年 轻人为主流消费群体。 2、聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台，如新浪微博、腾讯微博、百度大搜、社交移动app 以及优酷视频等。

3、在愚人节当日进行全天集中性投放，围绕品牌的口号展开话题，全面贯彻 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。 4、今年，趣多多更是联合今晚80 后脱口秀，将趣多多以有趣为主题的品 牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相，主 持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。 、纸牌屋：依靠大进行营销一部《纸牌屋》，让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台netflix 在一季度新增超300 万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26% ，达到每股217 美元，较去年8 月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000 万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。 《纸牌屋》的数据库包含了3000 万用户的收视选择、400 万条评论、300 万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的c2b ，即由用户需求决定生产。 如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。 【篇二：大数据营销的成功案例】 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产成品库存积压周转也不够灵活，在交易过程中，不能将经济效益更大化地提高? 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：

大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用 大数据时代的到来，是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言，通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。 那么，大数据将给教育带来什么？如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念，真正读懂我们的学生？ 一张试卷，它带给我们的数据是什么？可以是简简单单的一个90分，但如果我们通过大数据，我们可以得到很多信息：每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，涂改了哪些题目……等等，这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。 这些数据，该如何去处理与统计？这些数据究竟可不可信、有没有代表性？数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢？所以，大数据在教育中的应用，其最重大的意义，就是能够让我们走近每一个学生的真实。 在大多数教研活动中，评判一个课堂的好坏，更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。 大数据的到来，能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度，经由大数据的处理变得可视，这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的，我们总是认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。然后，我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是，这些因素真的是重要的吗？在大数据的思维方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。

大数据时代下保险业机遇与挑战培训讲学

大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业，保险业也不例外。我们搜集保险大数据的相关资料，希望对大家有所帮助。 首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。 大数据给保险业带来巨大商业价值 信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。 但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。 而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。 众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律, 可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。 另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理 解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。 保监会副主席王祖继就表示,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投 资回报水平。 为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。 在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于 大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预

《大数据在企业管理中的应用》

大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：

课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像

大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用 (贵阳护理职业学院 550081) 摘要:近些年来大数据被多次提起,2016年2月,贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展,把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用,但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后,本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。 关键词:教育大数据;数据可靠性;大数据运用 (一)什么就是大数据 2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究与发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。同年,联合国全球脉动(UN Global Pulse)组织发布《大数据促发展:机遇与挑战》一文,指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据,首先要探讨数据从哪里来,大数据解决了什么？大数据科学的兴起就是信息时代的产物。计算机的出现与逐步的普及,信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量,信息传播的速度,信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？就是解决信息的不对称。比如说,马云解决了商家与

买家之间的不对称,她让信息变得透明,我们购买到便宜又 好的商品,并且还不用跑商场,摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么,同样解决我们?c商家的信息不对称,然而这些都就是通过信息技术为载体的,在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称,政府握着大量的数据,林林总总包罗万象,里面蕴含着巨大 的价值,把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人,物事的各类数据总与的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率,其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就就是大数据可以解决的事情。 (二)什么样的数据才可靠 上面就是大数据的概念,那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们 提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到,数据分为两种,一种为可控数据,(controllable data)与另外一种行为数据(behavior data)。而可控的数据都就是不靠的,因为有人为因素夹杂在里面,真正可靠的就是人们的行为数据,行为数据就是关于机体的行为与行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一就是亚马逊,怎么理解行为数据？亚马逊就是怎么使用这些数据的呢？简 单地说,就就是用户在网站上发生的所有行为,如搜索、浏

大数据在保险业中的应用_以众安财产保险公司为例

Liaoning Economy 大数据在保险业中的应用 〔内容提要〕大数据技术在保险业中的应用受到越来越多业界人士的关注。本文从大数定律、硬件条件、软件条件等三方面，对保险业应用大数据的可行性进行论证，并以我国首家互联网保险公司——众安财产保险公司为例，分析了大数据在保险公司业务费率制定、客户服务和业务开拓等方面的应用。 〔关键词〕大数据保险业众安财险应用 ◎刘士恒许 静 ——以众安财产保险公司为例 大数据原为IT 行业的术语。所谓大数据，指的就是需要新的处理模式才能分析与处理的信息资产，是一种巨量资料。简而言之，大数据是一种拥有无限量大的海量数据的超大型数据库，是那些超出了正常的处理范围和大小、需要用户采用非传统处理方法处理的数据集。大数据技术在保险业的应用受到越来越多业界人士的关注，必将成为保险业未来发展的新亮点。 一、保险业应用大数据的可行性分析（一）保险业应用数据的传统 对于传统型数据的应用，保险业有着悠久的历史。人们在长期的生活实践中总结发现，在随机现象的大量重复中往往会出现几乎必然的规律，这种规律即大数法则或大数定律。概率论中的大数法则就是保险人计算保险费率的基础，只有在承保大量风险单位的情况下，大数法则才能显示其作用。根据大数定律的另一个特点，风险单位的数量越多，风险的预期损失就越接近实际损失。保险人正是凭借这种方法比较精确地预测风险，合理厘定保险费率。长期的数据分析传统不仅为保险业积累了许多数理分析人才，同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。 （二）保险业应用大数据的硬件条件 数据具有大量、高速、多样、价值的特点，这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的，数据量庞大而复杂，对处理分析能力有很高的要求。保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验，可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。保险公司需要先租赁互联网企业专业的数据存储设备，运用互联网企业的云计算分析能力对数据进行计算，寻求想要的信息。 （三）保险业应用大数据的软件条件 近年来，许多有过传统数据分析基础的人，开始关注大数据的分析，一种新的职业也随之诞生，即“数据科学家”。与传统科学家不同，数据科学家还需要有互联网思维、懂软件程序和统计学。大数据技术仅仅为我们提供参考数据，它是一种信息资源，是一种帮助人们理解世界的工具，但是它不解释信息，对数据的分析解读仍然需要专业人才来进行。由于保险公司的经营方式、经营基础、经营环境和经营对象等方面与其他企业存在明显差异，保险公司应该成立自己的数据分析部门，培养了解自己行业的专业数据分析人才。 二、大数据在保险业中的应用——以众安财险为例（一）众安财产保险公司背景 众安财产保险公司（下文简称“众安”），是我国首家 注：本文系沈阳工程学院大学生创新创业项目《大数据在保险业中的应用研究》结题成果 84 DOI:10.14041/https://www.sodocs.net/doc/3a6820883.html,ki.1003-4617.2015.07.034

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/3a6820883.html, 大数据技术在精准营销中的应用 作者：李殿彬 来源：《中国经贸》2017年第13期 【摘要】随着人类在社会上的发展，互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大 数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来，互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下，各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战，人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此，本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。 【关键词】大数据技术；精准营销；应用 一、前言 大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会，并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说，预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态，所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题，并提升数据信息的准确性，为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。 二、大数据技术概述 1.大数据概述 大数据是指用一般软件无法完成的数据，其数据规模非常庞大，种类繁多，与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息，并将其合理利用，将其中的真正价值体现出来，从而促进电力营销行业快速发展。 2.大数据特点 大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距，主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式，这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成： （1）自主化服务：大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务，并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成，满足不同用户的使用需求； （2）不确定服务：大数据知识服务模式在对大数据处理工程中，可以通过生态系统中的技术、手段进行操作，并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案，保证处理工作可以顺利进行下去。另外，大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。