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  • 从推送起家,依托推送产品的海量终端覆盖,同时发展了大数据和移动营销业务,目前已成为基于大数据的移动互联网综合服务提供商。 案例 智能推送:通过精准的大数据分析,做到在合适的时间,合适的地点,把合适的...

    从推送起家,依托推送产品的海量终端覆盖,同时发展了大数据和移动营销业务,目前已成为基于大数据的移动互联网综合服务提供商。
    案例

    1. 智能推送:通过精准的大数据分析,做到在合适的时间,合适的地点,把合适的消息,推送给合适的人。让推送变的更精准,让运营变得更精细化。
    2. 智慧旅游:与各省市旅游局合作,通过个推大数据人口热力图监控景区各区域人流状况,合理安排景区负荷,避免踩踏,拥堵等事件;保证游客的人身安全,提升游览体验。
    3. 精准营销:通过用户画像和地理位置信息,将广告精准触达目标消费者,告别盲目营销。通过DMP数据能力服务品牌客户,指引精准投放,提升整合营销效果。
    4. 灾难预警和急救:个推和国家地震局合作,联合出品“地震速报”App,用户可第一时间获知地震发生状况并争取自救时间。在震后通过个推人口热力图,进行地震前后人口热力图对比,帮助精确营救被困人员。
    5. 房地产:个推大数据在土地研究、区域规划、客群定位、产品推广等多方面得到运用。
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  • 大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹,下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。    制造业,利用工业...

    大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹,下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。
      
      制造业,利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程
      
      金融行业,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
      
      汽车行业,利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。
      
      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。
      
      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
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据应用越来越广泛, 大数据主要应用于哪些领域?
    http://www.duozhishidai.com/article-1501-1.html
    大数据应用,主要包括哪几种商业模式
    http://www.duozhishidai.com/article-12470-1.html
    大数据工程师就业培训哪个好?
    http://www.duozhishidai.com/article-15082-1.html


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  • 盘点大数据在游戏行业中的应用

    千次阅读 2018-08-14 12:34:34
    伴随应用商店和社交网络的兴起,游戏市场规模空前扩大,大数据和人工智能对于游戏运营特别是延长产品寿命的积极作用越发明显。但什么样的数据有价值?如何更有效的利用数据的价值?以及人工智能具体可以将游戏行业...

    本文来自网易云社区

    伴随应用商店和社交网络的兴起,游戏市场规模空前扩大,大数据和人工智能对于游戏运营特别是延长产品寿命的积极作用越发明显。但什么样的数据有价值?如何更有效的利用数据的价值?以及人工智能具体可以将游戏行业颠覆到何种程度?都逐渐成为游戏行业共同关注的问题。那么,游戏企业可以利用大数据为自己带来些什么?大数据为游戏行业带来了哪些变革?

    基于玩家所产生的海量数据,我们怎样去获取玩家的具体画像、他们的特点以及预测他们未来的一些行为以服务我们的运营、发行以及研发过程中的一些系统改造? 

    我们围绕画像展开。

    举个例子,如果一个人玩CS,他是一个狙击手,狙击手最想要什么?冲锋枪。那么,如果我们没事送他点别的,他可能觉得这个游戏对他不太友好,这种赠送就没有为游戏带来什么价值。如果我们能利用数据对玩家进行分类,比如分为高活跃用户、中活跃用户和低活跃用户,然后分发一些活动,那就可能引发他们的付费欲望。但是这个分层做得并不彻底,因为一个类别中,他们的行为模式会很不一样,我们能不能通过研究玩家的具体行为,然后将行为模式相似的用户聚集起来?比如一款动漫游戏,我们将它分为三个维度,游戏、社交、元素,游戏是指我被这款游戏的系统吸引了,社交是指身边有人在玩所以来玩和留下,元素是指被游戏中的哪个动漫元素吸引而加入。

    可能那些关注元素本身而忽略另外两项的用户是迷弟迷妹类型的,关注游戏本身的用户可能是聚焦游戏类型的,而有一些交际型的用户,那它们可能更注重各种游戏里有没有他的好朋友。

    对于关注元素的这一类,我们是不是应该抓内容、抓剧情、世界观?不再是单维度描述玩家,是多维度。

     

    提到多维度就不得不提及一个概念——聚类。

    聚类比简单的分类更多维。聚类是对玩家未知的分类,比常规的维度要多,会对活跃度、消费、玩法、参与、社交等等进行评估、打分。聚类相当于将N个散乱的点通过机器学习的算法聚为一类,这一类的点之间会是最相似的。

    通过多维度的分析,通过聚类,从一个未知的角度去分析,我们可以发现一些比较难发现的用户特点,我们可以从用户那里得到更多可以为我们借鉴的东西。

    举个例子,定位潜在的流失玩家和潜在的付费玩家,付费玩家和流失玩家在游戏中都会有自己的一定的行为模式,我们可以通过分析这些行为模式从而去构建模型,然后将这个模型应用到我们那些未流失、未付费玩家身上,看一下他们这些玩家的行为模式、行为轨迹和模型中的这些玩家行为轨迹、行为模式有什么相似之处,如果相似度非常高,那我们可以认为这个玩家将来也有可能会流失,但是目前还没有流失,这个时候就给我们留下一个时间窗口,我们可以在流失之前去定位这个用户,去干预和挽留,而不是在它流失之后通过发短信、发邮件去挽回,这会为我们减少成本。

    当然还有从系统分析的角度,比如因为可以通过分析很多数据,例如玩家升级、观察驻留率,包括人家喜欢哪些道具,喜欢你的哪些商品等等,从而帮助我们去改变游戏里的一些不平衡的地方或者被玩家诟病的地方。

    游戏行业将会产生非常多的数据。游戏行业对大数据的需求是最迫切的。拿现阶段来说,一款游戏从研发到运营,所有的成本回收都要靠运营。运营怎么做?这就要依托数据做指导。在游戏行业运营指标是非常多的,有200多个,所以我们非常重视数据行业。游戏行业是离钱最近的行业,是商业模式最清楚的行业。

     

    如何应用大数据在游戏行业产生实实在在的价值?

    游戏数据的构成分为四个层面:

    第一层是论坛媒体的数据,这是游戏外的数据;

    第二层是运营数据;

    第三层是玩家的行为数据,玩家登陆了、聊天了、释放技能了等等,这些都会以日志的形式记录下来,这个数据量是非常恐怖的。

    第四层是业务常规数据。

    从大的方面来看,游戏的数据构成可以分为游戏外和游戏内,游戏内的远大于游戏外的。

     

    游戏外数据

    游戏外的数据我们能做哪些事?

    1、情感识别:在采取玩家发言的时候,能判断玩家的态度是正面还是负面。

    2、话题检测:自动对一段时间内新增的帖子进行检测,并且归纳出玩家讨论的热点话题。以便让运营者清楚的了解玩家的状态。

    3、画像追踪:通过玩家的发言、资料,分析玩家拥有什么样的特征。

    4、舆情监控:监控玩家,比如在出现bug、外挂的时候第一时间进行警告。

    5、事件预警:很多突发事件都是从论坛里爆发的,如果我们没有及时发现,造成的损失是非常大的,或者说是致命的。

    6、立项调研:比如游戏有哪些需要改进的地方,市场怎么样,这些都可以进行挖掘。

     

    游戏内的数据

    1、数值系统合理性评估:一款游戏在内测期间数值体系是不是有漏洞、生产线怎么样、精密系统有没有问题,这些都是可以进行合理性评估的。

    2、玩家属性聚类:通过算法自动把玩家归类。

    3、系统关联性分析:各个系统之间有什么关联,是非常常用的算法。

    4、流失玩家预警:玩家有没有流失,未来某个时段有没有流失的风险,这些都可以计算出来。

    5、游戏健康度评估:综合判断整个游戏各种指标是否健康,尤其是在平台运营数据较多的时候,可以给我们一个比较正确的全局指导。

    6、潜在付费玩家定位:通过分析付费玩家的特点,去匹配潜在的付费玩家。

    7、玩家行为预测:基于以上的特征把玩家分类,就可以预测玩家的行为。这可以帮助游戏在精细化时,有比较系统科学的决策依据。

    其实可以做的远远不止这些,我们可以从玩家行为中判断他是不是外挂,是不是异常玩家。还可以通过玩家的行为数据和聊天记录,分析这个玩家是不是骗子,有没有做非法的事情。


    对于产品来说,获取的数据越多越好,数据被放弃的理由主要有两种:一,游戏版本增加了生化对战模式,只实行一个月,一个月之后这个模式没有了,数据就会自动消失。二,数据量比较大,使用率比较低。从数据管理层面给产品进行反馈,说明这个数据意义不大,存储浪费很多空间。
    数据的重要性,更多的是指游戏用户行为关键的数据,例如能影响到游戏运营的关键环节:活跃还是流失,或是付费等。这些数据关系到游戏内部的核心运营数据,就会要求游戏开发商必须上报,否则将无法提供标准化、模块化数据经营分析的基础服务。所以,每次跟游戏开发做对接的时候,会给一个标准化、必要的日志模板,剩下的日志可以选择性上报,根据游戏的运营节奏适当的增加或减少。

    在电商或者微信领域,场景比较单一,更多的经历放在推荐场景上。而游戏里的场景多种多样,变化很快,在游戏内产生的行为规则也非常多,数据的维度或扩散的度量也很多。如何通过实时运算来保证在清晰的实时规则指标下快速清洗完,反馈到游戏里来做实时干预,是至关重要的。以《王者荣耀》为例,十一活动的时候,一天最高峰每秒钟日志量超过一百万,对于后端来说,既要把一百万承接下来,又要做实时计算,还要把实时计算反馈到游戏里,这个过程需要做很多优化,包括采集端、存储端、传输端,还有实时计算。


    大数据架构在底层来说一定是一致的,也没有太大区别,游戏中也有所谓的精准推荐,也有实时规则。包括现在比较火的如何把分析做的更快,一定是结合到自己产品的实际场景当中来做相关的区分,举个例子,在电商平台购物,用户关注的物品,平台就会为用户做推荐,甚至跳过任何一个网站,都能看到之前浏览的产品。电商平台会把用户的行为推给第三方,在登录第三方平台的时候,如果用户确实在之前买过这个产品,就会受到弹出的方式的不停干预。互联网任何一个网页里面都可以实时的干预用户。实际上电商已经做好了模型,这个网站已经有这个模型做所谓的广告推荐的方式。

    同样在微博产品中,一些内容咨询的推荐,例如今日头条,产品推荐、内容推荐是比较核心的,基于用户和用户看到的文章不停地做模型训练,这样就可以不停地加实时规则向用户推荐。
    对于游戏,实际上也是如此。游戏有很多渠道,不仅是游戏内,还有平台渠道:微信手Q,官网等,将这些渠道分层,例如官网,游戏用户在上面去点,就会把规则类嵌到平台或者营销渠道里,思路和方法都是一样的,只是说如何利用大数据架构把这种推荐放在合适的游戏和营销场景里来,帮助产品或平台做更多的精细化运营。如果数据做不到实时与产品和游戏相结合,提供给产品更多的大数据的增值精细化服务价值,那么最后大数据服务可能只是数据咨询服务了。
    平台内游戏急速增长,游戏个数多;数据源异构化突出,数据量大;一游戏一世界,数据抽象模型困难。如何利用大数据技术帮助产品快速、有效的实现游戏数据精细化运营?这些都是摆在游戏大数据应用面前的问题。

    大数据的架构大同小异,基本上都包含采集、传输、存储、计算、应用,还有相关数据挖掘。在游戏特定场景下有一些应用的服务痛点和想要突破的问题。在游戏大数据应用服务高频营销场景中,需要用户行为的实时规则。游戏内和游戏外我们所涉及到的相关技术包括:机器学习、数据挖掘、文本婉拒、自然语音处理和深度学习。其中深度学习尤为重要,是非常强大的武器。
    游戏数据分析能让游戏开发商、渠道、分发平台都能实现精细化运营。


    基于网易猛犸大数据平台成熟而稳定的大数据分析处理技术,对海量数据进行ETL分析,实现在营销过程中针对特定场景提供精准化销售行为。

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  • 10大行业大数据应用痛点及解决策略

    千次阅读 2019-05-05 13:58:20
     虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战,但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示,75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。  一...

    大数据已经成为这几年中大部分行业的游戏规则,行业领袖,学者和其他知名的利益相关者都同意这一点,随着大数据继续渗透到我们的日常生活中,围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。

     

      虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战,但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示,75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。

     

      一般来说,大多数公司都希望有几个大数据项目,公司的主要目标是增强客户体验,但其他目标包括降低成本,更有针对性地进行营销,并使现有流程更有效率。近来,数据泄露也使安全性成为大数据项目需要解决的重要问题。

     

      然而,更重要的是,当涉及到大数据时,你所在的位置是在哪里,你很可能会发现你处于以下几种情况之一:

     

      1、想要弄清楚大数据中是否存在真正的价值;

     

      2、评估市场机会的规模;

     

      3、开发使用大数据的新服务和产品;

     

      4、已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据;

     

      5、已经使用大数据解决方案;

    在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq裙:522189307 , 裙 里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。上述资料加群可以领取
     

     

      考虑到这一点,了解大数据的全景及其在不同行业的应用,将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。本文分析10个使用大数据的垂直行业,这些行业面临的挑战以及大数据如何解决这些问题。

     

      1、银行业与证券业

     

      一项研究对10个顶级投资和零售业务银行的16个项目进行了调查,结果显示:行业的挑战包括:证券欺诈预警,超高频金融数据分析,信用卡欺诈检测,审计跟踪归档,企业信用风险报告,贸易可见度,客户数据转换, 交易的社会分析,IT运营分析和IT策略合规性分析等。


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      大数据在银行业和证券业的应用 证券交易委员会(SEC)正在使用大数据来监控金融市场活动。他们目前正在使用网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场的非法交易活动。金融市场的零售商,大银行,对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易,交易前决策支持分析,情绪测量,预测分析等方面的交易分析。该行业还严重依赖大数据进行风险分析,包括反洗钱,企业风险管理,“了解你的客户”和减少欺诈。

     

      2、通讯、媒体和娱乐

     

      由于消费者期望有不同格式和各种设备的多媒体需求,通信,媒体和娱乐行业的一些重大数据挑战包括:

     

      1、收集,分析和利用消费者洞察;

     

      2、利用移动和社交媒体内容;

     

      3、了解实时,媒体内容使用情况;


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      大数据在通信,媒体和娱乐行业的应用 该行业的企业同时分析客户数据以及行为数据,以创建详细的客户资料,可用于:

     

      1、为不同的目标受众创建内容;

     

      2、根据需要推荐内容;

     

      3、衡量内容效果;

     

      一个例子是温布尔登网球锦标赛,利用大数据实时对电视,移动和网络用户观看网球比赛的详细情绪分析。Spotify是按需音乐服务,使用hadoop大数据分析,从全球数百万用户收集数据,然后使用分析的数据向个人用户提供个性化的音乐推荐。亚马逊Prime通过在一站式商店中提供,视频,音乐和Kindle书籍提供良好的客户体验,也大量利用大数据。

     

      3、医疗保健

     

      医疗保健部门获得了大量的数据,但一直没能使用数据来遏制医疗保健成本上升,提高医疗保健收益,提高系统效率。这主要是因为电子数据不足或不可用。 另外,保存健康相关信息的医疗保健数据库很难与医疗领域有用模式的数据链接起来。


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      其他与大数据相关的挑战包括:将患者排除在决策过程之外,以及使用来自不同渠道的容易获得的传感器的数据。以色列贝斯的一些医院正在使用数百万病人从手机应用收集的数据,让医生可以使用循证医学,而不是像传统医院一样,对病人进行医疗/实验室检测。有些测试是有效的,但大部分是昂贵的并且通常是低效的。

     

      佛罗里达大学使用免费公共卫生数据和Google地图创建视觉数据,可以更快速地识别和有效分析医疗信息,用于跟踪慢性病的传播。奥巴马医保方案也以多种方式利用了大量数据。

     

      4、教育行业

     

      从技术角度来看,教育行业面临的一个重大挑战是将来自不同来源和供应商的大数据整合其中,并将其用于一个数据的平台。从实践的角度来看,教育从业者和机构必须学习新的数据管理和分析工具。 在技术方面,整合来自不同来源的数据,不同平台和原本不相互合作的不同供应商都面临挑战。

     

      在政治上,与用于教育目的的大数据相关的隐私和个人数据保护问题是一个挑战。大数据在高等教育中的应用相当显着。例如,塔斯马尼亚大学。一个拥有26000多名学生的澳大利亚大学,部署了一个学习和管理系统,学生登录系统,系统追踪学生花费的时间以及学生的整体进度等。在教育中使用大数据的不同用例中,它也用于衡量教师教学的有效性,以确保学生和教师的良好体验。教师的表现可以根据学生人数,学科人数,学生期望,行为分类和其他几个变量进行微调和衡量。

     

      在政府层面上,美国教育部的教育技术办公室正在使用大数据来开发分析数据,以帮助纠正选错在线课程的学生,点击模式也被用来检测学生学习时的无聊程度。

     

      5、制造业和自然资源开采业

     

      对石油,农产品,矿产,天然气,金属等自然资源的需求日益增加,导致数据量的增加,复杂性和提高速度是一个挑战。同样,来自制造业的大量数据尚未得到开发。 这种信息的利用不足阻碍了产品质量提高,能源效率和可靠性的提升,以及更好的利润率。


    \

     

      在自然资源行业,通过大数据可以利用地理空间数据,图形数据,文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型,帮助做出决策,应用的领域包括:地震解释和油藏表征。大数据也被用于解决当今制造业所面临的挑战,懿获得竞争优势。

     

      6、政府

     

      在政府中,最大的挑战是不同政府部门和附属机构大数据的整合和互操作性。 大数据在政府中的应用 在公共服务方面,大数据应用范围非常广泛,包括能源勘探,金融市场分析,欺诈检测,健康相关研究和环境保护。


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      一些更具体的例子如下:

     

      1、大数据用于分析社会保障局(SSA)提供的非结构化数据的大量社会残疾索赔。用于分析快速有效地处理医疗信息,以加快决策速度,并检测可疑或欺诈性声明。

     

      2、食品和药物管理局(FDA)正在使用大量数据来检测和研究食物相关疾病和疾病的模式。从而做出更快的反应,提供更快的治疗,减少死亡。

     

      3、国土安全部使用大数据分为几种不同的用例。 大数据来自不同政府机构的分析,以及用于保护国家安全的数据。

     

      7、保险业

     

      主要挑战包括缺乏个性化服务,缺乏个性化定价和缺乏针对新细分市场和特定细分市场的有针对性的服务。在由Marketforce进行的调查中,保险业专业人士确定的挑战包括数据不足带来的利润损失,以及渴望更好的洞察力。业界已经在使用大数据,通过从社交媒体,支持GPS的设备和监控录像中得到的数据分析和预测客户行为,为透明和简单的产品提供客户洞察。大数据还可以保护公司更好的提高客户留存。

     

      在索赔管理方面,大数据的预测分析已被用于提供更快的服务,因为大量的数据可以在承保阶段进行特别分析。 欺诈检测也得到了加强。通过数字渠道和社交媒体的大量数据,索赔周期的索赔实时监控已被用于为保险公司提供见解。

     

      8、零售和批发贸易

     

      从传统的实体零售商和批发商到现在的电子商务,行业已经收集了大量的数据。来自客户会员卡,POS扫描仪,RFID等的这些数据并没有被用于整体上改善客户体验。所有改变和改进都相当缓慢。来自客户忠诚度数据,POS,商店库存,本地人口统计数据的大数据将继续由零售和批发商店收集。

     

      在纽约大展零售贸易大会上,像微软,思科和IBM这样的公司表示,零售行业需要利用大数据进行分析和其他用途,包括:

     

      1、通过购物模式,本地活动等数据优化员工配置

     

      2、减少欺诈

     

      3、及时分析库存

     

      社交媒体的使用也具有很大的潜在用途,并且将以缓慢的速度地被实体店采用。社交媒体用于客户探索,客户保留,产品推广等。

     

      9、交通行业

     

      政府,私人机构和个人的一些大数据应用包括:

     

      1、政府使用大数据:交通管制,路线规划,智能交通系统,拥堵管理(预测交通状况)

     

      2、私营部门在运输中使用大数据:收入管理,技术改进,物流和竞争优势(通过整合出货量和优化货运)

     

      3、个人使用大数据包括:路线规划节省燃料和时间,旅游安排等。

     

      10、能源与公用事业

     

      1、电网资产的60%将在十年内需要更换

     

      2、全球风电装机容量同比增长12.4%

     

      3、智能电表成为主流,而消费者要求更多的控制和了解能源消耗。

     

      智能电表读取器允许几乎每15分钟收集数据,而不是每天用旧的读表器收集数据。这种细粒度数据被用于更好地分析实用程序的消耗,这允许改进客户反馈和更好地控制公用事业的使用。在公用事业公司,使用大数据还可以提供更好的资产和人力资源管理,这对于识别错误和在完成失败之前尽快进行纠正是有用的。

     

      总结

     

      本文总共梳理了10个垂直行业中大数据的重要作用,以下是几个关键要点:

     

      1 在大数据领域有大量支出;

     

      2 要利用大数据机会,你需要:熟悉并了解行业特定的挑战、了解每个行业的数据特征、了解支出在哪里发生、通过自己的能力和解决方案来满足市场需求;

     

      3 垂直行业的专业知识是有效和高效地利用大数据的关键。

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  • 浅谈大数据行业应用

    2017-08-03 16:53:49
    我们作为大数据产业链最后一公里——可视化分析决策系统领域的服务商,一直奋战在大数据市场的第一线,与各个行业领域的决策者面对面对接,深度了解他们的数据现状与使用需求。可谓“春江水暖鸭先知”,我们对于中国...
  • 13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事

    万次阅读 多人点赞 2018-03-15 10:27:48
    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...
  • 大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹,下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。制造业,利用工业大数据提升...
  • 中国大数据行业发展趋势

    万次阅读 2017-10-17 15:23:48
    2017年中国的大数据行业发展趋势是什么?大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?请看大讲台老师的分析。 (一)大数据行业整体市场规模及预测 整体来看,2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步...
  • 虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战,但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示,75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。一般来说,大多数...
  • 过去的2016年,政府、行业以及大众对大数据的认知有了更进一步提升,但是大数据应用落地及价值体现还是处在初级阶段,大数据如何促进创新创业,带来新的经济增量,如何推动传统行业转型升级,如何实现商业价值在...
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