文章摘要:大数据具体应用到哪些领域
大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆。如果想 […]
大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆。如果想知道大数据应用在哪些领域这个问题,就接着往下看吧。
大数据具体应用在哪些行业
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:借助于大数据技术分析用户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
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: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。
公共安全领域:政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系,公共安全领域的大数据分析应用,反恐维稳与各类案件分析的信息化手段,借助大数据预防犯罪。
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”,分析个人生活行为轨迹,为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此,大数据对各行各业的渗透,是推动社会生产和生活的核心要素。
大数据应用了哪些技术
1.了解和定位客户
这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集,通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据,美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者,想象一下,你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡,多少次翻越等等,在社交媒体上分享这些信息,与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外,政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为,奥巴马在2012年总统大选中获胜,归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2.了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。SociometricSolutions公司通过在员工工牌里植入传感器,检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动,与谁交谈,甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现比较好的员工——他们制定了小组轮流休息制度,平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签,万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里,还可以反馈温度,湿度,运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代,“大数据”领域寻求共性的信息和模式,那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
3.提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据,从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”,大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
学完大数据可以从事哪些岗位
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师主要负责大数据应用程序的开发。包括基础大数据服务平台开发、大中型的商业应用开发、各种类型网站开发等等。而根据岗位和主要负责内容不同可以继续细分为开发工程师,架构工程师和运维工程师等。这些岗位在以往有个共同的称谓就是程序员。这个方向也是目前大部分培训机构主要的培养方向。
2、数据分析师
数据分析主要负责数据的挖掘工作,运用Hive、Hbase等技术,从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,对数据进行数据可视化和数据呈现。这个方向的岗位主要是针对数据进行处理。根据岗位和主要负责工作不同可以细分为业务数据分析师以及数据挖掘(算法)工程师。