沒有運用大數據
㈠ 大數據可以應用在哪些方面
可以應用在雲計算方面。
大數據具體的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(1)沒有運用大數據擴展閱讀：
大數據的用處：
1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：
網路--大數據
㈡ 如何才能避免運用大數據的失敗
如何才能避免運用大數據的失敗
當一個新的理論被提出和應用時，似乎都會遭到不同程度的反對，而在最近，「大數據」就成為IT界被攻擊的對象，人們對大數據是褒貶不一，但業界對大數據抱有極大的期待，這點從大量的大數據研討會和展示會風潮就足以證明。
近幾年，雲計算浪潮的來臨，大數據的隨後而至，給IT帶來了不小的動力，也許大數據會成為恢復業界活力的強心劑。與此同時，日本政府提出新的IT戰略--「將行政數據向民間開發，以便不斷創造新商務」。也就是說，如何有效利用數據，推動商業成功，業已成為國家戰略的一環。
很多人對大數據有著各種不同的看法，也提出了各種問題。這些對IT業界的讀者而言，都是理所當然的事情。但正是這些眾所周知的道理通常也是非常重要不可忽視的。下面將重新提出大數據的「陷阱」，探討如何才能避免運用大數據的失敗。
是否真正需要大量的數據
首先，必須明確的一點是，是否真正需要大量的數據。有人說，只要有一定量的數據，無關數據數量，分析的結果並不會有很大的差別。如果果真如此，不禁讓人產生懷疑，即到底大數據是為何而存在。這些觀點，使人感到大數據所面臨的矛盾。本以為通過大數據分析，滿懷期待能夠發現以往沒有認識到的新的東西，但有時其結果不過是已有所知的事實而已。如果企業為系統開發投入數十億日元，得出的不過是證明資深職員「經驗」的結論，這也未免讓人難以接受。正因為如此，就有必要重新考慮為何需要大數據這一問題。
數據的「質量」有無問題
第二點是由誰來維護大量的數據，即數據的「質量」如何能夠得到保障。舉個例子，某企業的總經理每個月都會收到有交易往來的IT供應商的宣傳雜志，但收件人的頭銜不是「總經理」，而是他曾經兼任公司CIO時的頭銜「常務董事」。雖然將頭銜搞錯，但還是都能收到，因此並沒有太在意。但當這家IT供應商的總經理到公司進行禮節性拜訪時，就提出了希望改一下頭銜的想法。
該IT供應商的新賣點就是大數據，公司的總經理當場表示回去馬上會進行修改。起初以為這點事情對於運營大數據業務的IT供應商而言不過是舉手之勞，一定會進行糾正。但是，等到下一個月他收到的的PR雜志時，發現收件人的頭銜仍然是「常務董事」。這位總經理通過兩本PR雜志感到彷彿看到了大數據的現狀，因此他非常失望地說：「歸根到底IT供應商並沒有維護顧客資料庫」。
例子中所提到的雖然是顧客數據，但也不僅僅是顧客數據，說到大數據必然還需要處理很多各種各樣的企業外部的數據。但是，這些數據是否是最新數據，其數據的精確度又如何等數據的「質量」就會非常重要。分析出處不明的數據將毫無意義。如果顧客數據不能隨時進行維護，也就不會產生任何價值。
是否忽視了現場職工的工作干勁
企業應當努力培養數據科學家，同時提升現場職員的分析數據的能力。如果在店頭等現場直接接觸顧客的員工變得「擅長數字」，他們也能夠常常通過數據考慮事情並進行判斷，這樣的企業必定會強大起來。
通過現場增加的銷售額，也許和利用大數據獲得的銷售數字相比很小，而且其分析能力也遠遠不及數據科學家。但是即便如此，如果通過將這種方式橫向拓展到其他現場，積累的數字也會非常可觀。同時，最為重要的是，這種方式能夠提升現場員工的工作動力。
文中所提到的這幾點對大數據很重要，而且還是和用於整個信息系統，IT業界對於大數據的期待已久，想要讓大數據成長壯大，就需要踏實努力，不要被華麗的外表所束縛擺弄，希望大家對上面這幾點仔細考慮。
㈢ 生活中哪些地方運用到了大數據
1、大數據復改善校園生活實現「刷制臉」結算、實時監控、智能快遞。
2、大數據在醫療行業，改善人民健康狀況。當大數據應用於醫療行業解決民生問題時，可對區域性疾病發生情況提供技術支持。
3、大數據在就業方面，解決失業再就業問題。就業問題是關乎人民群眾生計的大問題，大數據能夠為政府解決民眾就業問題提供決策支撐，預測出某一地區的經濟狀況、收入動態、失業率等情況。
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大數據的價值體現在以下幾個方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。
2、 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。
3、 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
㈣ 怎樣應用大數據
身邊很多IT人對於大數據的新技術、新趨勢都是興趣滿滿，為程序員又迎來了一場春天，投身大數據領域，鍛造新技能。今天就與你共同分享三個精準應用大數據的秘訣，助力你的業績直線上升。
秘訣一：目標要明確
一個公司擁有再多的數據，也不能代表它就一定會獲得商業上的成功。只有真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什麼目標，公司才有可能真正成功。在公司在發展過程中往往也會面臨諸多選擇，也只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助於公司進行持續長久的良好運作。
其實有時候，利用太復雜先進的數據分析工具往往也會帶來很多問題，不過如果我們能夠依靠分析大量的數據來得到的結果，那就不用懷疑了，你就干吧，至少方向肯定是對的。
秘訣二：要謹慎對待數據
有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了一些數據，他們往往也不清楚這些數據能否解決他們的問題。
在這一點上，建議是，一個數據是否有效，是否能幫助公司解決問題，建議詢問數據小組的意見。
有時候，重要的數據可能會被忽略。比如，當為某家企業搭建交通情況模型時，大家普遍認為天氣是預測交通狀況的重要因素。後來研究結果卻顯示，影響那個地區交通狀況的是當地學校的放學時間。當學生們放學時，堵車情況尤為嚴重。
負責人說，從一開始的假設來看，我們並沒有預見到會得出這樣的結論，所以，應謹慎認真對待數據，數據會真實客觀地告訴你想要的答案。有時，數據能告訴你的會讓你大吃一驚。
秘訣三：要避免得出錯誤的結論
由於人為主觀因素和不相關數據的干擾，有時候得出的結論往往是錯誤的。
「不要讓不相乾的數據影響到整個結果，有相當一部分的數據並不重要，這些不相關的『樹』往往並不能代表整個『森林』。如果使用了錯誤的數據，得出的結論往往也是錯的。」
數據選擇上的錯誤會影響人們解決問題的過程，也會影響人們如何看待這些數據和結果。錯誤的數據選擇可能影響到公司做出相關決策。
㈤ 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
㈥ 為什麼用大數據一定要有數據中台
目前，在大數據的應用中，數據體量、數據處理的技術的和方法、產業規模等都已不再是問題，然而大數據要為企業創造真正的商業價值和回報，還需要以數據中台為依託，與業務產生聯系、貼合企業的數據應用場景，通過數據中台為企業賦能。
㈦ 如今美團在哪些方面還沒有運用大數據
肯定是都用了大數據的，這個只是你沒有發現而已，你應該去分析一下這個彈幕那段數據。
㈧ 大數據時代，為什麼要使用大數據
可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
㈨ 數據分析非要用到大數據
數據分析非要用到大數據？先用小數據，然後才考慮大數據吧！
隨著移動互聯網的時代到來，大數據運營越來越被人們所提及，很多CMO、COO和數據分析專家都在探索和尋找自己的公司是否可以從大數據中得到最大價值的運用和產出。
如果不能從大數據中得到價值，那它還有什麼價值？不管你所在的行業以及企業大小，從數據得到價值都是一個挑戰。然而，在初期階段，這個挑戰很大程度上與可獲得的數據量沒什麼關系。如果對數據的處理過程和對數據價值提煉的結構設計不合理，那麼至少在現今的標准來看，企業有數據和沒數據幾乎沒有任何差別。所以應該要問：我的公司現在和大數據有關系嗎？否則大數據只會讓你公司更困難、花費更多時間和資源中像無頭蒼蠅一樣尋找價值。
因此我們需要回答以下三個問題來確認「我的公司和大數據有關系嗎？」1.我們是否明確知道需要那些數據來支持公司商業化目標？2.是否已經從現有可掌握的「小數據」中提取出價值？3.通過數據交換的方式是否從大數據中獲取更大的價值？數據價值是由業務目標所決定的，當你的數據分析團隊，知道什麼因素影響你的業務成功？什麼會提高收入和節約成本？那麼你就能從小的數據中獲取價值，只有當一個企業在小數據中獲得有價值的信息後，我們才能去處理好大數據並且從中獲取更高的價值。你的企業准備好通過大數據獲取價值了嗎？看看下面的圖，看看自己的企業處於什麼階段：
對於電子渠道（網站、APP）僅僅只是作為品牌展示功能的企業，那大數據很可能與其沒多大關系！
企業如何才能在大數據中獲取價值？有很多因素顯示你的企業已經准備好從小數據的價值獲取發展到大數據規模的價值獲取，以下是其中的一些主要的顯性因素：專業的數據分析團隊擁有一個100%專業的數據分析團隊，是成功分析數據的關鍵因素，該團隊需要不同結構的知識技能構成（SQL、R、JS、PYTHON等），但技能不是最重要的，而是數據分析團隊是否理解公司業務背後和關聯的數據邏輯或現象，否則大數據可能就是一種浪費。具有清晰可達的業務數據目標企業已經根據業務目標設置了清晰可達數據目標，如不同業務邏輯和場景下的訪問量（visits），訪客（visitors），頁面瀏覽量（page impressions），交互度（engagement）、忠誠度（loyalty），跳出率（bounce rate ）或者轉化率（conversion rate）等數據指標，通過這些數據指標可以快速的知道企業目前業務表現。價值鏈中跨部門（領域）的團隊合作無論是大數據還是小數據，要想從中獲取價值，在一個企業里都需要多個部門協助進行，業務部門需要創造新的營銷機會並設置業務目標，IT部門負責數據採集與存儲，分析團隊需要分析數據。只有當這些跨部門團隊有機會在一起的時候，才有機會從數據中獲取價值。管理者直接參與到數據中去負責管理數據的人只有是企業的高管，那麼才越有可能在數據分析方面取得成功，否則數據分析團隊無法有效與業務部門進行對接時，那任何的數據分析與預判都是該數據團隊無效的獨舞。
每個企業都具有自己的獨特之處，但是在這信息快速發展的時代，都不可避免的與大數據打上交道，但當你的企業有個一個好的數據分析基礎的時候，那麼你將有很大的概率能再大數據中掘到金礦，否則沒有這些基礎，從大數據中提煉價值將是海底撈針。
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