首页>>互联网>>大数据->哪个传统产业利用了大数据(大数据在传统行业的应用)

哪个传统产业利用了大数据(大数据在传统行业的应用)

时间:2023-12-08 本站 点击:0

导读:今天首席CTO笔记来给各位分享关于哪个传统产业利用了大数据的相关内容,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

大数据技术可以融合带动哪些新兴产业发展?

当然,大数据对于行业的影响还是比较广泛和深远的,一方面大数据全面推动了社会资源的数据化进程,另一方面大数据开辟出了新的价值领域,使得数据成为了重要的生产资料,所以未来大量的行业都会与大数据技术建立起密切的联系。

当前大数据正处在落地应用的初期,目前大数据的主要应用依然集中在互联网、信息服务、金融、教育、医疗和交通等领域,这些领域也正在受益于大数据技术的使用。

从产业互联网发展的大趋势来看,大数据将带动以下几个产业实现更快的发展:

第一:信息服务行业。信息服务行业在大数据时代将得到一个快速的发展,以信息服务为主的各种咨询公司将在产业结构升级的过程中,发挥出重要的作用。信息服务行业的覆盖面还是比较广的,传统IT企业的toB业务都可以归为信息服务行业,同时随着互联网企业的崛起,互联网企业在toB领域也会逐渐发挥出更重要的作用。

第二:新兴商业。这里所谓的新兴商业指的是以互联网为基础来构建的各种商业模式,电商、线上线下服务等商业模式在大数据时代依然有广泛的发展空间。另外在5G时代,基于移动互联网、物联网和大数据技术所构建的新兴商业模式也许会给市场带来更多的惊喜。

第三:传统制造业。大数据技术的应用也能在一定程度上带动传统制造业的发展,在制造业结构升级的过程中,大数据将全面赋能产品设计和生产等诸多运营环节,不仅能够为企业创新赋能,同时也会提升企业的管理效率。

最后,大数据技术并不是孤立的,大数据与物联网、云计算、人工智能等技术也有着密不可分的关系,未来这些技术将一起为传统产业服务。

大数据、云计算在传统行业有哪些应用场景

大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

大数据的应用:大数据是信息产业持续高速增长的新引擎,几乎各个行业都会逐步引入大数据技术,尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算的主要应用:

云物联,“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。

云安全,一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。

云存储,在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

大数据主要应用于哪些行业,有什么价值?

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,对大数据感兴趣的可以到科多大数据进行更深入的了解咨询~

大数据 哪些行业

很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。

如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点,还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。

大数据到底是什么行业啊,具体是干什么的啊?

大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后,以图形图表的方式进行数据展现,实现数据的可视化,在此基础上结合机器学习算法,对数据进行深度挖掘,发掘数据的潜在价值。应用部分,大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合,大数据分析的应用场景具有行业性,不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同,具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域,可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好、购买率等)数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像,根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等,质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查,保证食品物品安全;气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径,精准地预测气象变化,寻找最佳的解决方案,规划应急、救灾工作。3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域,在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析,客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据,结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位,分析其在金融业的需求等。4.传统行业包括:能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况,预测设备故障,提高用户满意度;能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律,提高能源需求准确性;地产行业通过内外部数据的挖掘分析,使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求,掌握商情和动态,针对细分市场实施动态定价和差别定价等;制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。伴随着信息化的快速发展、数据量加大,已经进入数据时代,相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。

以下哪些传统企业最需要大数据服务

大数据(big data),是指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。

有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面:

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于哪个传统产业利用了大数据的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于哪个传统产业利用了大数据的相关内容别忘了在本站进行查找喔。


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:/BigData/19902.html