没有运用大数据
㈠ 大数据可以应用在哪些方面
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(1)没有运用大数据扩展阅读：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
网络--大数据
㈡ 如何才能避免运用大数据的失败
如何才能避免运用大数据的失败
当一个新的理论被提出和应用时，似乎都会遭到不同程度的反对，而在最近，“大数据”就成为IT界被攻击的对象，人们对大数据是褒贬不一，但业界对大数据抱有极大的期待，这点从大量的大数据研讨会和展示会风潮就足以证明。
近几年，云计算浪潮的来临，大数据的随后而至，给IT带来了不小的动力，也许大数据会成为恢复业界活力的强心剂。与此同时，日本政府提出新的IT战略--“将行政数据向民间开发，以便不断创造新商务”。也就是说，如何有效利用数据，推动商业成功，业已成为国家战略的一环。
很多人对大数据有着各种不同的看法，也提出了各种问题。这些对IT业界的读者而言，都是理所当然的事情。但正是这些众所周知的道理通常也是非常重要不可忽视的。下面将重新提出大数据的“陷阱”，探讨如何才能避免运用大数据的失败。
是否真正需要大量的数据
首先，必须明确的一点是，是否真正需要大量的数据。有人说，只要有一定量的数据，无关数据数量，分析的结果并不会有很大的差别。如果果真如此，不禁让人产生怀疑，即到底大数据是为何而存在。这些观点，使人感到大数据所面临的矛盾。本以为通过大数据分析，满怀期待能够发现以往没有认识到的新的东西，但有时其结果不过是已有所知的事实而已。如果企业为系统开发投入数十亿日元，得出的不过是证明资深职员“经验”的结论，这也未免让人难以接受。正因为如此，就有必要重新考虑为何需要大数据这一问题。
数据的“质量”有无问题
第二点是由谁来维护大量的数据，即数据的“质量”如何能够得到保障。举个例子，某企业的总经理每个月都会收到有交易往来的IT供应商的宣传杂志，但收件人的头衔不是“总经理”，而是他曾经兼任公司CIO时的头衔“常务董事”。虽然将头衔搞错，但还是都能收到，因此并没有太在意。但当这家IT供应商的总经理到公司进行礼节性拜访时，就提出了希望改一下头衔的想法。
该IT供应商的新卖点就是大数据，公司的总经理当场表示回去马上会进行修改。起初以为这点事情对于运营大数据业务的IT供应商而言不过是举手之劳，一定会进行纠正。但是，等到下一个月他收到的的PR杂志时，发现收件人的头衔仍然是“常务董事”。这位总经理通过两本PR杂志感到仿佛看到了大数据的现状，因此他非常失望地说：“归根到底IT供应商并没有维护顾客数据库”。
例子中所提到的虽然是顾客数据，但也不仅仅是顾客数据，说到大数据必然还需要处理很多各种各样的企业外部的数据。但是，这些数据是否是最新数据，其数据的精确度又如何等数据的“质量”就会非常重要。分析出处不明的数据将毫无意义。如果顾客数据不能随时进行维护，也就不会产生任何价值。
是否忽视了现场职工的工作干劲
企业应当努力培养数据科学家，同时提升现场职员的分析数据的能力。如果在店头等现场直接接触顾客的员工变得“擅长数字”，他们也能够常常通过数据考虑事情并进行判断，这样的企业必定会强大起来。
通过现场增加的销售额，也许和利用大数据获得的销售数字相比很小，而且其分析能力也远远不及数据科学家。但是即便如此，如果通过将这种方式横向拓展到其他现场，积累的数字也会非常可观。同时，最为重要的是，这种方式能够提升现场员工的工作动力。
文中所提到的这几点对大数据很重要，而且还是和用于整个信息系统，IT业界对于大数据的期待已久，想要让大数据成长壮大，就需要踏实努力，不要被华丽的外表所束缚摆弄，希望大家对上面这几点仔细考虑。
㈢ 生活中哪些地方运用到了大数据
1、大数据复改善校园生活实现“刷制脸”结算、实时监控、智能快递。
2、大数据在医疗行业，改善人民健康状况。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时，可对区域性疾病发生情况提供技术支持。
3、大数据在就业方面，解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题，大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑，预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。
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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、 做小而美模式的中小微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。
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赢得竞争的关键。
㈣ 怎样应用大数据
身边很多IT人对于大数据的新技术、新趋势都是兴趣满满，为程序员又迎来了一场春天，投身大数据领域，锻造新技能。今天就与你共同分享三个精准应用大数据的秘诀，助力你的业绩直线上升。
秘诀一：目标要明确
一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
其实有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够依靠分析大量的数据来得到的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。
秘诀二：要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据能否解决他们的问题。
在这一点上，建议是，一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，建议询问数据小组的意见。
有时候，重要的数据可能会被忽略。比如，当为某家企业搭建交通情况模型时，大家普遍认为天气是预测交通状况的重要因素。后来研究结果却显示，影响那个地区交通状况的是当地学校的放学时间。当学生们放学时，堵车情况尤为严重。
负责人说，从一开始的假设来看，我们并没有预见到会得出这样的结论，所以，应谨慎认真对待数据，数据会真实客观地告诉你想要的答案。有时，数据能告诉你的会让你大吃一惊。
秘诀三：要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。
“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。如果使用了错误的数据，得出的结论往往也是错的。”
数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。
㈤ 大数据的应用领域有哪些
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。Sociometric Solutions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最好的员工——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。
4.改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
5.提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。
6.提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7.提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。
8.强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。
9.改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。
10.金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
㈥ 为什么用大数据一定要有数据中台
目前，在大数据的应用中，数据体量、数据处理的技术的和方法、产业规模等都已不再是问题，然而大数据要为企业创造真正的商业价值和回报，还需要以数据中台为依托，与业务产生联系、贴合企业的数据应用场景，通过数据中台为企业赋能。
㈦ 如今美团在哪些方面还没有运用大数据
肯定是都用了大数据的，这个只是你没有发现而已，你应该去分析一下这个弹幕那段数据。
㈧ 大数据时代，为什么要使用大数据
可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
㈨ 数据分析非要用到大数据
数据分析非要用到大数据？先用小数据，然后才考虑大数据吧！
随着移动互联网的时代到来，大数据运营越来越被人们所提及，很多CMO、COO和数据分析专家都在探索和寻找自己的公司是否可以从大数据中得到最大价值的运用和产出。
如果不能从大数据中得到价值，那它还有什么价值？不管你所在的行业以及企业大小，从数据得到价值都是一个挑战。然而，在初期阶段，这个挑战很大程度上与可获得的数据量没什么关系。如果对数据的处理过程和对数据价值提炼的结构设计不合理，那么至少在现今的标准来看，企业有数据和没数据几乎没有任何差别。所以应该要问：我的公司现在和大数据有关系吗？否则大数据只会让你公司更困难、花费更多时间和资源中像无头苍蝇一样寻找价值。
因此我们需要回答以下三个问题来确认“我的公司和大数据有关系吗？”1.我们是否明确知道需要那些数据来支持公司商业化目标？2.是否已经从现有可掌握的“小数据”中提取出价值？3.通过数据交换的方式是否从大数据中获取更大的价值？数据价值是由业务目标所决定的，当你的数据分析团队，知道什么因素影响你的业务成功？什么会提高收入和节约成本？那么你就能从小的数据中获取价值，只有当一个企业在小数据中获得有价值的信息后，我们才能去处理好大数据并且从中获取更高的价值。你的企业准备好通过大数据获取价值了吗？看看下面的图，看看自己的企业处于什么阶段：
对于电子渠道（网站、APP）仅仅只是作为品牌展示功能的企业，那大数据很可能与其没多大关系！
企业如何才能在大数据中获取价值？有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素：专业的数据分析团队拥有一个100%专业的数据分析团队，是成功分析数据的关键因素，该团队需要不同结构的知识技能构成（SQL、R、JS、PYTHON等），但技能不是最重要的，而是数据分析团队是否理解公司业务背后和关联的数据逻辑或现象，否则大数据可能就是一种浪费。具有清晰可达的业务数据目标企业已经根据业务目标设置了清晰可达数据目标，如不同业务逻辑和场景下的访问量（visits），访客（visitors），页面浏览量（page impressions），交互度（engagement）、忠诚度（loyalty），跳出率（bounce rate ）或者转化率（conversion rate）等数据指标，通过这些数据指标可以快速的知道企业目前业务表现。价值链中跨部门（领域）的团队合作无论是大数据还是小数据，要想从中获取价值，在一个企业里都需要多个部门协助进行，业务部门需要创造新的营销机会并设置业务目标，IT部门负责数据采集与存储，分析团队需要分析数据。只有当这些跨部门团队有机会在一起的时候，才有机会从数据中获取价值。管理者直接参与到数据中去负责管理数据的人只有是企业的高管，那么才越有可能在数据分析方面取得成功，否则数据分析团队无法有效与业务部门进行对接时，那任何的数据分析与预判都是该数据团队无效的独舞。
每个企业都具有自己的独特之处，但是在这信息快速发展的时代，都不可避免的与大数据打上交道，但当你的企业有个一个好的数据分析基础的时候，那么你将有很大的概率能再大数据中掘到金矿，否则没有这些基础，从大数据中提炼价值将是海底捞针。
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