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大数据的相关知识介绍(概念、意义、来源、应用)

作者:佚名 来源: 日期:2022-1-15 19:39:24 人气: 标签:相关知识是指

  、互联网、人工智能为代表的新一代信息技术正在蓬勃发展,对社会进步、国家经济发展、人民生活产生了巨大而深远的影响。下面,我将从大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景这三个方面为大家介绍大数据相关方面的知识,使大家对大数据有一个基本的认识与了解,以帮助大家更好地使用永洪一站式大数据分析平台。

  2011年5月,麦肯锡研究院发布公告——Bigdata:ThenextfronrforinnovaTIon,compeon,andproductivity,第一次给大数据做出了相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。”

  2015年8月31日,国务院《促进大数据发展行动纲要》指出:“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”学术界和组织对“大数据”的定义各式各样,但对大数据内在特质的认识基本一致,即Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

  大数据是一个信息和知识的富矿,蕴藏着无限的商机与巨大的收益。美国德克萨斯大学针对数据有效性的一项研究表明,企业通过提升自身数据的使用率和数据质量,能够显著提高企业的经营表现。

  如果企业数据使用率提升10%,零售、咨询、航空等行业人均产出将分别提高49%、39%和21%。如果财富1000强中的中位数企业的数据使用率提高10%,那么每年能够增加20亿美元的营业收入,人均产出将提升14%。而数据质量的提升,对企业的影响将更为显著。

  如果企业数据质量提升10%,那么公用事业、航空、电信、石化等行业的收益将会有明显地增加,净资产收益率提升幅度将会超过200%,财富1000强中位数企业净资产收益率提升幅度约为76%。

  如此海量的数据,它的产生源头在哪里呢?我们可以从产生数据的主体、产生数据的行业、产生的数据类型三个方面对大数据的来源进行分类。

  规模庞大的人群产生的数据,如人们使用社交软件、娱乐软件、在线购物平台、企业软件等产生的数据;

  数量巨大的机器产生的数据,如应用服务器日志、各类传感器数据、图像和视频数据、二维码和条形码(条码)扫描数据等。

  一是以BAT为代表的互联网公司产生的数据。以百度公司为例,百度公司数据总量超过了千PB级别,数据涵盖中文网页、百度推广、百度日志、UGC等多个部分,并以70%以上的国内搜索市场份额坐拥庞大的搜索数据;

  二是电信、金融、保险、电力、石化系统产生的数据。以电信行业为例,电信行业数据包括用户上网记录、通话、信息、地理等数据,运营商拥有的数据量将近百PB级别,年度用户数据增长超过10%;

  三是公共安全、医疗、交通领域产生的数据。举个简单的例子,一个大型城市一个月的交通卡口记录数据量可以达到3亿条;

  四是气象、地理、政务等领域产生的数据。以中国气象局拥有的数据量为例,中国气象局保存的数据量将近10PB,数据量每年约增长数百TB;

  五是制造业和其它传统行业产生的数据。制造业和其它传统行业产生的数据量也在剧增,但是还处于积累期,整体体量都不算大,多则达到PB级别,少则达到数十TB或数百TB级别。按照产生的数据类型进行划分,可以分为结构化和非结构化数据。大数据不仅数据量巨大,而且数据类型也非常多。在海量的数据中,大约20%的数据量属于结构化数据,剩余80%属于非结构化数据。

  大数据的运用给各行各业带来的效益是显著的。这里将从零售、金融两个行业并结合永洪一站式大数据分析平台,来向大家说明大数据的应用场景。

  零售行业大数据应用主要有两个方面。一个方面是零售行业可以通过了解客户的消费喜好和消费趋势,以进行商品的精准营销,降低营销成本。

  例如,记录客户的购买习惯,将一些日常的必备生活用品,在客户即将用完之前,通过精准广告的方式提醒客户进行购买。

  另一个方面是依据客户购买的产品,为客户提供其它可能会购买的产品,扩大销售额。例如,通过客户购买记录,了解客户对关联产品的购买喜好,将相关的产品与客户购买的产品放到一起进行销售,提高相关产品的销售额。

  除此之外,零售行业可以通过大数据掌握未来的消费趋势,以帮助热销商品的进货管理和过季商品的处理。

  金融行业的大数据应用场景较为广泛。典型的应用场景有银行数据应用场景、保险数据应用场景及证券数据应用场景等。

  首先,银行的数据应用场景比较丰富。基本集中在用户经营、风险控制、产品设计和决策支持等方面。例如,“利用银行卡刷卡记录,寻找财富管理人群”,中国约有120万人属于高端财富人群,这些人群平均可支配的金融资产在1000万元以上,是所有银行财富管理的重点发展人群。这些人群通常具有典型的高端消费习惯,银行可以参考POS机的消费记录定位这些高端财富管理人群,为其提供定制的财富管理方案,吸收其成为财富管理客户,增加存款和理财产品销售。

  其次,保险数据应用场景一般是围绕产品和客户进行的,典型的应用场景有利用用户行为数据来制定车险价格,利用客户外部行为数据来了解客户需求,向目标客户推荐产品等。例如,依据个人信息数据、外部养车APP数据等为保险公司找到车险客户。最后,证券行业拥有的数据类型有个人属性数据(含姓名、联系方式、家庭地址等)、资产数据、交易数据、收益数据等,证券公司可以利用这些数据建立业务场景,筛选目标客户,为用户提供合适的产品,提高单个客户收入。

  全球范围内,研究发展大数据技术、运用大数据正在成为一种趋势。永洪一站式大数据分析平台具备数据应用方案咨询、数据治理、数据仓库建设、数据可视化分析、数据深度应用等的强大技术能力和服务保障能力,能够帮助企业轻松构建数据应用,有效地挖掘数据中的价值,实现企业的信息化转型、变革与发展。大数据时代浪潮下,永洪一站式大数据分析平台将一伴您同行。

  直播主题:● AI知名企业大佬现场分享观点,解读行业趋势● 中国AI产品制造商和系统集成商的产品、技术和市场战略● AI

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