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大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分析
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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。

三、大数据应用案例之:通信行业

XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。

NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。

四、大数据应用案例之:零售业

"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。

五、大数据应用案例之:体育运动业

现在很多运动员在训练的时候应用大数据分析技术了。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具,我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现,而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠,以及社交对话来监控其情感状况。

在过去的2014巴西世界杯上,可以看到谷歌、百度、微软等巨头通过大数据分析赛果,让彩民们格外激动,德国队依托SAP Match Insights系统大举夺冠,让对手略感失落,IBM为腾讯提供了全套的社交大数据分析解决方案,在世界杯期间,腾讯每天推出一篇结合热点大数据的舆情分析报道文章,展示球赛期间球迷的心理变化,引起球迷共鸣。

六、大数据应用案例之:教育行业

作为与数据最为相关的领域之一,继互联网、物联网之后,教育被视作大数据大有可为的重要行业。遍布教、学、研多层面的数据集

合,通过有效利用大数据技术,可帮助学生改善学习效率,提供符合职业规划的个性化学习服务,同时也有助于教育和科研机构加快提升科研成果和教育质量,培养更多更优秀的创新性人才。如华为大数据一体机服务于北大重点实验室,中科曙光助同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。

七、大数据应用案例之:金融行业

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

此外,大数据对信用卡产品的营销具有很大的促进作用。例如,在大数据的环境下,银行可以利用先进的互联网、云计算等新兴技术,对消费者的刷卡行为进行数据化的分类、统计,通过整理数据获取消费者的消费习惯、消费能力、消费偏好等非常重要的数据信息。通过客户数据、财务数据来区隔客户,通过消费区域定位、内容定向,知晓他们的消费习惯,然后进行深入地数据分析挖掘和展开精准营销。

去年,宜信宜人贷先后推出“码上贷”、“极速模式”两款个性鲜明的借款咨询服务,正是其在风控、信审等P2P核心业务领域潜心钻研之后的集中发力之作,而这一切都得益于宜信宜人贷对互联网大数据技术的透彻理解和应用。

不论是哪个行业的大数据分析和应用场景,可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据,用户业务

活动和交易记录,用户社交数据,这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

大数据应用案例分析

大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景:中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一,也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来,中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长,2008年银行向消费者发卡约500万张,而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长,业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面,还是在有效地利用客户数据方面,都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案,支持其数据分析战略,提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台,实现业务数据集中和整合,以支持多样化和复杂化的数据分析,比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP(联机分析处理)多维分析等,提升卡中心的业务效率;通过从数据仓库提取数据,改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案:从2010年4月到2011年5月,中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后,中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能(BI)和秒级营销,运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图

Greenplum解决方案的一个核心的功能是,它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构,此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前,最普遍的关系数据库管理系统(如Oracle 或Microsoft SQL Server),都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理,会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构,数据在多个服务器区段间会自动分区,而各分区拥有并管理整体数据的不同部分;所有的通信是通过网络互连完成,没有磁盘级共享或连接,使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道,段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询,并根据查询计划在段之间有效地移动数据,因此,相比普通的数据库系统,该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升:2011年,中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动,

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

大数据成功案例电子教案

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。

大数据实时分析案例

永洪科技大数据实时分析 永洪科技基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件Yonghong Z-Data Mart是一款专业的数据集市软件。Hadoop Map Reduce适合通过批处理方式访问海量数据,但无法满足海量数据的实时处理的需求。实时商业智能建设的主要目标是支持实时决策,这就对海量数据处理的即时、快速、稳定提出了更高的要求。Yonghong Z-Suite Map Reduce解决方案更好的实现了这些特点: 完全放弃了心跳机制,采用实时信息交换底层,进行实时的Map-Reduce任务分配与执行。这一信息交换底层能够保障几十甚至上百个节点之间的高效信息交换,使得实时的Map-Reduce 任务分配与执行能够在毫秒级完成任务分解与派发工作。 Map Reduce任务服务于海量数据处理,任务清晰。通过在Map Node中预先部署Map的数据处理和数据分析功能的代码文件集,在Reduce节点中预先部署Reduce的数据处理和数据分析功能的代码文件集,在运行Job之前,每个Map和Reduce节点已经具备了相应的数据处理和分析能力。这种方式极大地减少了实时传输和部署的时长。 直接在各节点之间传输中间结果和最终结果(Stream Computing)。由于Map-Reduce采用了具有自主知识产权的高效率的实时信息交换底层,这一底层保障了大量传输Map的中间结果、Reduce的中间结果及最终结果的实效性。 本文档主要介绍两个案例,一个是互联网行业大数据案例,一个是电信行业的大数据案例。互联网大数据案例 案例背景 某著名咨询公司用户行为分析系统面临问题:实时分析的数据量大,基于Hive的分析系统不够实时,但预算有限。 问题解决步骤 1.首先提出了测试方案: 90天细节数据约50亿条导入Yonghong DM,再定制Dashboard分析。 2.简单测试: 先通过5台PC Server,导入1-2天的数据,演示如何ETL,如何做简单应用。 3.按照提出的测试方案开始导入90天的数据,在导入数据中解决了如下问题: 解决步长问题,有效访问次数,在几个分组内,停留时间大于30分钟。 解决HBase数据和SQL Server数据的关联问题。 解决分组太多,Span过多的问题。 4.数据源及数据特征分析: 90天的数据,Web数据7亿,App数据37亿,总估计在50亿。 每个表有20多个字段,一半字符串类型,一半数值类型,一行数据估计2000Byte。 每天5000万行,原始数据每天100G,100天是10T的数据。

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.sodocs.net/doc/9d5816126.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

大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法,让我们来一一看一下: 一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图,在美国联邦预算剖面图里,用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向,及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图,通过蜘蛛图的表现,公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图,通过颜色的差异,我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到,通过对美国地图以州为单位的划分,用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围,整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

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。

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