大数据在it方面的应用
ITIL_在大型数据中心的应用
提升客户满意度
客户需求导向
ITIL强调以客户需求为导向， 提供满足客户需求的服务和支
持。
客户参与
通过客户参与服务设计和改进， 提高客户满意度。
服务改进
ITIL通过对服务流程的持续改进， 提高服务质量，提升客户满意度。
04
ITIL在大型数据中心的挑 战与对策
人员培训不足
总结词
ITIL在大型数据中心的挑战之一是人员培训不足。
1990年代初，ITIL逐渐被全球的 政府机构和企业所接受，并被翻 译成多种语言。
2000年代初，ITIL逐渐成为全球IT 服务管理的标准之一。
ITIL的核心价值
01
提高IT服务的效率和效果
ITIL的核心目的是帮助组织更好地管理和优化其IT服务，提高服务的
效率和效果。通过提供一套全面、标准的IT管理流程和框架，ITIL能
ITIL_在大型数据中心的应 用
2023-11-02
目录
• ITIL简介 • ITIL在大型数据中心的应用 • ITIL在大型数据中心的实践意义 • ITIL在大型数据中心的挑战与对策 • ITIL在大型数据中心的未来趋势与展望
01
ITIL简介
ITIL的产生背景
20世纪80年代，英国政府面临着一系列严重问题，如信息技术（IT）应用的混乱、缺乏有效的IT管理 流程和标准等。为了解决这些问题，英国政府借鉴了私营部门的最佳实践，并结合实际情况，制定了 一套全面的IT管理流程和标准，即ITIL。
智能化升级的风险 管理
在引入人工智能技术时，企业 需要考虑相关的风险和挑战， 例如数据安全性和隐私保护等 问题，并制定相应的风险管理 措施。
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建议
IT行业解决方案
IT行业解决方案在当今数字化时代，信息技术（IT）行业的发展迅猛。
为了满足不断变化的市场需求和业务挑战，企业需要寻觅创新的解决方案来提高效率、降低成本并增强竞争力。
本文将介绍几种常见的IT行业解决方案，包括云计算、大数据分析和人工智能。
1. 云计算解决方案：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供各种计算资源和服务。
它可以匡助企业实现灵便的资源管理、快速的应用部署和高效的数据存储。
云计算解决方案可以根据企业的需求提供公有云、私有云或者混合云部署模式。
通过云计算，企业可以实现成本的弹性伸缩、高可用性和灵便的业务拓展。
2. 大数据分析解决方案：随着信息的爆炸性增长，企业需要有效地管理和分析海量的数据。
大数据分析解决方案可以匡助企业从海量数据中发现有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。
这些解决方案通常包括数据采集、存储、处理和可视化等功能。
通过大数据分析，企业可以实现更好的市场洞察、客户关系管理和产品创新。
3. 人工智能解决方案：人工智能（AI）是摹拟人类智能的计算机系统，可以进行自主学习和决策。
在IT行业，人工智能解决方案可以应用于自然语言处理、图象识别、智能推荐等领域。
通过人工智能的技术支持，企业可以提高工作效率、优化流程并提供个性化的服务。
人工智能解决方案还可以匡助企业实现智能化的客户服务和智能创造。
除了上述解决方案，IT行业还有许多其他的创新技术和解决方案，如物联网、区块链和边缘计算等。
企业可以根据自身业务需求和战略目标选择适合的解决方案。
然而，在实施任何解决方案之前，企业需要进行充分的需求分析、技术评估和风险评估，以确保解决方案的成功实施和可持续发展。
总结起来，IT行业解决方案可以匡助企业应对市场挑战、提高效率和创造价值。
云计算、大数据分析和人工智能是几种常见的解决方案，它们在各自领域具有广泛的应用前景。
然而，企业在选择和实施解决方案时需要综合考虑技术、业务和风险等因素，以确保最终的成功实施和业务成果。
云计算十大应用场景
云计算十大应用场景随着科技的快速发展，云计算作为一种新兴的信息技术，正在全球范围内得到广泛应用。
它以灵活、高效、低成本等特点，渗透到社会的各个领域，改变了人们的生活方式和生产方式。
以下是云计算的十大应用场景：1、大数据分析：云计算为大数据处理和分析提供了强大的支持。
通过云计算，用户可以在云端存储海量的数据，并利用云计算的分布式计算和存储能力，对数据进行实时分析和处理。
2、电子商务：云计算使得在线购物和交易变得更加便捷和高效。
商家可以利用云计算来存储和保护客户信息，进行实时交易处理，并提供各种在线购物服务。
3、社交媒体：社交媒体平台利用云计算来处理大量的用户数据和实时请求。
通过云计算，社交媒体平台可以提供各种丰富的服务和功能，如消息推送、在线聊天、动态分享等。
4、在线教育：云计算使得在线教育变得更加灵活和方便。
教育机构可以利用云计算来提供在线课程、学习资料和互动教学等服务，学生则可以通过云端随时随地学习。
5、远程医疗：云计算为远程医疗提供了可能。
通过云计算，医疗机构可以在云端存储病人信息，并提供远程诊断和治疗服务，使得医疗服务更加便捷和高效。
6、智能家居：智能家居设备利用云计算来提供更加智能化和便捷的服务。
用户可以通过云端远程控制家居设备，实现智能化的生活体验。
7、物联网：云计算为物联网应用提供了强大的支持。
通过云计算，物联网设备可以相互连接，实现数据共享和智能控制。
8、虚拟化：云计算使得各种软件和应用程序可以在虚拟环境中运行，提高了资源的利用率和灵活性。
9、移动应用：移动应用利用云计算来提供更加快速和高效的服务。
通过云计算，移动应用可以实现实时通信、数据存储和处理等功能，提高了用户体验。
10、游戏娱乐：游戏娱乐产业利用云计算来提供更加丰富和真实的游戏体验。
通过云计算，游戏可以提供高清图像、复杂算法和实时交互等功能，提高了游戏的趣味性和吸引力。
云计算的应用场景十分广泛，正在逐步改变人们的生活方式和生产方式。
大数据在IT项目管理中的应用与挑战
大数据在IT项目管理中的应用与挑战在IT项目管理的浩渺星空中，大数据如同一颗璀璨的星辰，以其强大的光芒照亮了我们前行的道路。
然而，这颗星辰并非总是如此明亮，它所带来的挑战也同样不容忽视。
本文将探讨大数据在IT项目管理中的应用与挑战，带你领略其魅力与隐忧。
一、大数据：IT项目管理的“智慧之眼”在IT项目管理中，大数据如同一位拥有“智慧之眼”的先知，能够洞察项目的每一个角落，为项目管理者提供精准的数据支持。
通过收集、整理和分析项目中的各类数据，大数据能够帮助项目管理者更好地了解项目的进展、风险、成本等方面的情况，从而做出更加明智的决策。
例如，在项目进度管理方面，大数据可以通过实时监控项目进度数据，帮助项目管理者及时发现进度滞后的问题，并采取相应的措施进行调整。
在风险管理方面，大数据可以通过分析历史项目数据，预测项目可能面临的风险，并提前制定应对策略。
在成本管理方面，大数据可以通过对成本数据的深入挖掘，发现成本超支的原因，并提出优化建议。
二、大数据应用的“魔法棒”大数据在IT项目管理中的应用，就像是一位魔法师挥舞着“魔法棒”，带来了许多令人惊叹的效果。
首先，大数据能够提升项目管理的效率和准确性。
通过自动化和智能化的数据分析工具，项目管理者可以快速地获取所需的数据信息，减少人工干预和错误率。
其次，大数据能够优化资源配置。
通过对项目数据的分析，项目管理者可以更加准确地预测项目的需求，从而合理分配资源，避免资源浪费和短缺。
最后，大数据能够提升项目的质量和客户满意度。
通过收集和分析客户反馈数据，项目管理者可以及时发现并解决项目中存在的问题，提升项目的质量和客户满意度。
三、大数据的“双刃剑”效应然而，大数据在IT项目管理中的应用并非一帆风顺。
它就像一把“双刃剑”，既带来了机遇也带来了挑战。
首先，大数据的收集和处理需要耗费大量的时间和资源。
在数据收集方面，项目管理者需要确保数据的准确性和完整性，避免数据质量问题对决策的影响。
云计算与大数据的结合应用案例
云计算与大数据的结合应用案例引言随着信息技术的不断发展，人们对数据存储、分析以及处理的需求越来越大。
在这个背景下，云计算技术应运而生。
云计算可以为用户提供强大的计算和存储能力，同时也降低了企业和个人的IT成本。
同时，大数据技术是对海量数据进行处理和分析的技术，可以发掘数据背后的规律、趋势以及价值。
本文将结合云计算和大数据技术，为大家介绍几个成功的应用案例。
一、零售巨头亚马逊的云计算和大数据作为全球最大的电商之一，亚马逊不仅需要处理海量的订单，而且还要对用户的行为进行分析。
为了实现它们庞大的IT需求，亚马逊利用云计算技术，建立了自己的公共云AWS。
AWS提供了强大的计算和存储能力，并能够根据客户需求的变化灵活地调整资源。
另外，亚马逊还利用大数据技术进行数据分析。
通过收集和分析海量的用户数据，亚马逊能够更好地了解客户的喜好和需求，并能够预测销售量。
此外，亚马逊还使用数据分析技术优化了其推荐系统，使得客户收到更符合他们兴趣的推荐。
二、智能汽车领域的云计算和大数据随着智能汽车技术的发展，车载传感器快速增加，每秒钟生成的数据量也在不断增加。
这个时候，云计算和大数据技术的应用就变得非常重要了。
有关智能汽车领域的公司，如特斯拉、Uber 等，都在利用云计算技术收集和存储车载传感器数据，利用大数据技术进行数据分析，以改善汽车的安全性和驾驶体验。
例如，特斯拉的汽车会不断地收集其车载传感器所采集的数据，例如车速、车道偏移、交通标识等。
然后，利用大数据技术将这些数据进行存储和分析，以帮助特斯拉改善其自动驾驶系统的性能。
三、医疗领域的云计算和大数据随着医学科技的不断发展，医疗行业面临着越来越多的数据。
医疗领域的大数据分析可用于改善医疗管理、建立患者档案、发现病因以及开发新的治疗方法等。
云计算技术以其可以随时获取计算能力的特点，为医疗行业提供了非常大的帮助。
例如，华为在医疗领域的应用案例是其“医疗云服务”。
医疗云服务建立了一个医疗数据共享平台，让患者、医生和保险公司等都能够在同一个平台上实现数据共享。
云计算与大数据技术解析
云计算与大数据技术解析云计算和大数据是当今IT行业的两项最重要的技术。
它们不仅在企业环境中扮演着重要角色，也在学术界和科学研究中得到广泛应用。
本文将探讨云计算和大数据技术的定义，它们的特点以及它们在IT行业中的应用。
一、云计算技术1、定义云计算是指通过互联网等公共网络向大量用户提供各种计算资源，如存储、计算、网络、开发平台和应用服务的计算模式。
云计算是一种基于网络和数据中心的 IT 架构和交付方式，它使企业和个人能够更灵活地获取计算资源，提高 IT 资源的利用率和效率。
2、特点云计算具有以下特点：可伸缩性：云计算可以根据实际需求自动分配资源。
灵活性：云计算可以配置各种计算资源，以满足各自需求。
可定制性：云计算可以按照需求配置软件和硬件。
可兼容性：云计算可以处理各种类型的计算任务。
可投资优化：云计算可以优化 IT 投资，提高资源使用效率。
3、应用云计算已被广泛应用于企业和个人环境中，包括以下领域：云存储：用于存储大量数据和文件。
云计算服务公共网服务：如Amazon EC2、Google Cloud Platform。
云开发平台：如Amazon Web Services、Google Cloud Platform。
二、大数据技术1、定义大数据是指数据集合面积非常大、复杂性非常高、处理数据过程需要分析的数据集合，通常需要比普通数据处理更复杂的算法和工具来揭示隐藏在数据中的信息。
大数据技术是一种处理大型数据集合的技术，旨在从大量数据中提取有用的信息。
2、特点大数据具有以下特点：数据量非常大：大数据集合通常包含超过100TB的数据。
结构复杂：数据集合通常包含多个数据源，需要统一处理。
数据类型多样：数据集合通常包含多种类型的数据，如非结构化、半结构化和结构化数据。
要求实时性高：大数据集合处理需要实时响应。
3、应用大数据的应用涵盖了各种领域，包括以下：营销和广告：大数据技术可以分析消费者数据，帮助企业了解客户需求，制定营销策略。
IT行业中的大数据分析与决策支持系统
IT行业中的大数据分析与决策支持系统随着信息技术的发展与普及，大数据分析与决策支持系统在IT行业中扮演着至关重要的角色。
这些系统通过收集、整理和分析海量的数据，为企业高效地决策提供支持。
本文将就大数据分析与决策支持系统在IT行业中的应用进行探讨，并从实践案例中分析其优势与挑战。
一、大数据分析的价值在IT行业中的体现大数据分析是指利用先进的计算技术和算法，从海量的数据中提取有价值的信息和知识。
在IT行业中，大数据分析的价值主要体现在以下几个方面。
1. 市场分析与预测：IT企业可通过分析大数据来了解市场需求和趋势，根据数据指引决策，调整产品研发方向和市场推广策略，提高市场竞争力。
2. 客户关系管理：大数据分析能够挖掘客户行为数据，了解客户需求和购买习惯，为企业提供基于数据驱动的个性化服务，增强客户满意度和忠诚度。
3. 运营效率提升：通过对大数据进行分析，IT企业可以实时了解其运营状况，掌握资源分配和利用情况，对瓶颈环节进行优化，提高效率和降低成本。
二、大数据分析与决策支持系统的关系大数据分析与决策支持系统紧密相连，二者相辅相成，互为支持。
大数据分析为决策支持系统提供了可靠的数据来源和分析结果，而决策支持系统则通过可视化和交互化的方式呈现分析结果，为决策者提供决策依据。
在IT行业中，大数据分析与决策支持系统的应用可以通过以下几个方面进行体现。
1. 数据源的集成与准备：决策支持系统需要从各个数据源中获取数据，这些数据可能分散在不同的系统中。
大数据分析通过数据集成和准备，将分散的数据整合在一起，以便决策支持系统的使用。
2. 数据的分析与处理：大数据分析通过运用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，对海量数据进行分析和处理，提取有用的信息和知识。
这些分析结果可以为决策支持系统提供数据基础。
3. 决策结果的可视化与展现：决策支持系统通过可视化的方式将复杂的分析结果以图表、报表等形式展现给决策者，使其能够直观地理解分析结果，更好地做出决策。
it新技术的应用实例
it新技术的应用实例一、云计算技术云计算技术是一种基于互联网的计算方式，它通过虚拟化计算资源（如服务器、数据库、数据库管理系统等）汇聚到一个虚拟的云中，然后通过网络对外提供服务。
这种技术可以提供基础设施、平台和软件三种服务模式，为企业提供了更加高效、灵活和可靠的计算服务。
在实践中，云计算技术可以帮助企业实现以下目标：1、灵活扩展：企业可以根据自身需求，快速扩展或缩减计算资源，从而降低成本和提高效率。
2、高可用性：云计算技术可以提供高可用性的计算服务，确保企业业务的连续性和稳定性。
3、安全性：云计算技术可以提供安全可靠的计算环境，保护企业的数据和隐私。
二、人工智能与机器学习人工智能和机器学习技术是近年来发展迅速的领域，它们通过模拟人类智能和学习能力，使计算机能够自主地学习和解决问题。
在实践中，人工智能和机器学习技术可以帮助企业实现以下目标：1、自动化：人工智能和机器学习技术可以自动化一些繁琐的任务，提高工作效率和质量。
2、数据挖掘：人工智能和机器学习技术可以对大量数据进行挖掘和分析，帮助企业发现新的商业机会。
3、个性化服务：人工智能和机器学习技术可以根据用户的需求和偏好，提供个性化的服务和产品。
三、大数据分析大数据分析技术是指对海量数据进行处理和分析的技术，它可以帮助企业发现数据中的规律和趋势，从而做出更加明智的决策。
在实践中，大数据分析技术可以帮助企业实现以下目标：1、决策支持：大数据分析技术可以为企业的决策提供数据支持和参考。
2、预测分析：大数据分析技术可以对未来的趋势进行预测和分析，帮助企业提前做好准备。
3、优化运营：大数据分析技术可以对企业的运营数据进行分析和优化，提高效率和降低成本。
四、物联网技术物联网技术是指将各种设备和传感器通过互联网连接起来，实现智能化管理和控制的技术。
在实践中，物联网技术可以帮助企业实现以下目标：1、智能化管理：物联网技术可以实现设备的智能化管理和控制，提高效率和降低成本。
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大数据IT领域的意义课程：14MGB002H-D4 自然辩证法学号：2015E8013261170姓名：薛智友目录大数据的简介 (2)大数据的意义 (5)企业大数据项目 (7)数据是企业最宝贵的财富。
(8)政府部门 (9)个人 (9)企业管理 (11)预测 (11)更有效地组织企业以节省资金 (12)真正了解客户 (12)企业共同创建、实时改进和创新产品 (13)利用大数据找到新的商业机会 (14)参考文献 (15)大数据IT领域的意义大数据的简介大数据，英文big data。
多大的数据才叫大数据?其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。
维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。
IDC(互联网数据中心)的定义则是：为了更经济的从高频率获取的、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
但不管怎么定义，大数据大概有以下四个方面的特点1、巨大的数据量(volume),集中存储和集中处理数据已经无法处理这么巨大的数据。
近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。
动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求[1]。
机构或公司业务数据量百度10PB～100PB/天淘宝100PB/天Twitter 2亿条消息/天会城市公安局道路车辆监控200亿条/三年表一部分机构的数据量图一数据量的庞大每天有2940亿封电子邮件发出，如果这些是纸质信件，在美国需要花费两年时间处理；每天有200万篇博客在网上发布，这些文章相当于《时代》杂志刊发770年的总量；每天有2.5亿张照片上传至社交网站Facebook，如果都打印出来，摞在一起能有80个埃菲尔铁塔那么高；每天有86.4万小时视频被上传至视频网站Youtube，相当于不间断播放视频98年；每天有 1.87亿个小时的音乐会在流媒体音乐网站Pandora上播放，如果一台电脑从公元元年就开始播放这些音乐会，到现在还没完没了地接着放；谷歌翻译每天处理的文字数量,每天翻译次数达十亿次，相当于一百万册图书，超过了全世界的专业翻译人员一年能够翻译的文字规模。
2、多结构化的数据(variety),文本、图片、音频、视频、文档等3、增长速度快(velocity),海量数据需要及时处理，用户庞大、设备多，数据指数增长。
4、价值密度低(value),单条数据并无太多价值，但庞大的数据量蕴含巨大的财富。
谈及大数据就不得不谈谈他的孪生兄弟--云计算。
大数据是应用需求驱动发展的，而云计算则是靠商业模式驱动发展。
有人说云计算改变了IT，大数据改变了业务。
现如今，大数据在各行各业发挥着必不可少的作用。
图二大数据占的市场规模图三大数据在各行业的分布大数据的意义大数据的研究和分析应用具有十分重大的意义和价值。
被誉为“大数据时代预言家”的维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》一书中列举了大量详实的大数据应用案例，并分析预测了大数据的发展现状和未来趋势，提出了很多重要的观点和发展思路。
他认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，指出大数据将带来巨大的变革，改变我们的生活、工作和思维方式，改变我们的商业模式，影响我们的经济、政治、科技和社会等各个层面。
由于大数据行业应用需求日益增长，未来越来越多的研究和应用领域将需要使用大数据并行计算技术，大数据技术将渗透到每个涉及到大规模数据和复杂计算的应用领域。
不仅如此，以大数据处理为中心的计算技术将对传统计算技术产生革命性的影响，广泛影响计算机体系结构、操作系统、数据库、编译技术、程序设计技术和方法、软件工程技术、多媒体信息处理技术、人工智能以及其他计算机应用技术，并与传统计算技术相互结合产生很多新的研究热点和课题。
大数据给传统的计算技术带来了很多新的挑战。
大数据使得很多在小数据集上有效的传统的串行化算法在面对大数据处理时难以在可接受的时间内完成计算;同时大数据含有较多噪音、样本稀疏、样本不平衡等特点使得现有的很多机器学习算法有效性降低。
因此，微软全球副总裁陆奇博士在2012年全国第一届“中国云/移动互联网创新大奖赛”颁奖大会主题报告中指出：“大数据使得绝大多数现有的串行化机器学习算法都需要重写”。
大数据技术的发展将给我们研究计算机技术的专业人员带来新的挑战和机遇。
目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。
IDC研究报告指出，“下一个10年里，世界范围的服务器数量将增长10倍，而企业数据中心管理的数据信息将增长50倍，企业数据中心需要处理的数据文件数量将至少增长75倍，而世界范围内IT专业技术人才的数量仅能增长1.5倍。
”因此，未来十年里大数据处理和应用需求与能提供的技术人才数量之间将存在一个巨大的差距。
目前，由于国内外高校开展大数据技术人才培养的时间不长，技术市场上掌握大数据处理和应用开发技术的人才十分短缺，因而这方面的技术人才十分抢手，供不应求。
国内几乎所有著名的IT企业，如百度、腾讯、阿里巴巴和淘宝、奇虎360等，都大量需要大数据技术人才[2]。
大数据的意义已经扎根在我们生活的方方面面。
大数据仅仅是大量的“薄数据”，它们是通过对人们的活动和行为进行跟踪而获得的。
我们最常去的地方，我们在网上搜索的东西，我们每天睡了多久，我们有多少联系人，我们所听的音乐类型等等。
这些数据是通过你浏览器中的“cookies”、你戴在手上的FitBit腕带或你手机上的GPS 来收集的。
这些信息无疑是重要的，但我们不能通过它们来获得对人的完整理解。
为了真正地了解人，我们不久需要大数据，而且需要厚数据。
厚数据不仅包括事实，而且包括事实的前后联系。
比如说，美国有86%的家庭每周会喝掉6夸脱以上的牛奶，但是她们为什么喝牛奶？他们是怎么喝的？一块包含三种颜色、绣着星星和条纹图案的布，这是薄数据；一面在风中飘扬的美国国旗，这是厚数据。
基于“我们做了什么”，大数据对我们进行简单化的理解；厚数据则试图通过我们与周围世界的联系来理解我们。
只有理解人与周围世界的联系，人们才能从整体上认识这个世界，这恰恰也是谷歌、facebook等公司想要做的。
企业大数据项目行业拓展者，打造大数据行业基石。
大数据的价值在企业究竟何在，先看大牛公司对大数据的重视情况[4]。
IBM:IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）业务朝理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的Infosphere biglnsights，基于Apache Hadoop。
微软：2011年1月与惠普合作目标是开发了一系列提升生产力和提高决策速度的设备。
EMC:斩获了纽交所和Nasdap;大数据解决方案包括40多个产品。
Oracle:Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata 数据库云服务以及Oracle exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛，最高集成化系统产品组合。
数据是企业最宝贵的财富。
产品数据：计算、设计、仿真、工艺、加工、试验、维护数据、产品结构、配置关系、变更记录等。
随着三维造型技术、真三维渲染、虚拟现实技术的广泛应用，产品模型的数据量也迅速增大；而对产品进行多学科仿真分析，更是需要高性能计算环境来处理海量的数据。
计算能力的迅速提升，使得工程师在产品性能仿真时，可以设定更细的有限元网格和更多的自由度，从而进行更加准确的仿真。
这加速了产品数据量的“扩容”。
运营数据：组织结构、管理制度、人力资源、薪酬、福利、设备、营销、财务、质量、生产、采购、库存、标准/行业法规、知识产权、工作计划、市场推广、办公文档、媒体传播、电子商务等。
例如，在市场推广方面，涉及到越来越多的多媒体数据，例如视频。
价值链数据：客户、供应商、合作伙伴、联系人、联络记录、合同、回款、客户满意度等。
例如，在客户服务过程中，涉及到很多服务原始记录的保存。
外部数据：经济数据、政策信息、行业数据、竞争对手数据等。
政府部门重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模资产园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程在安防领域，应用大数据技术，提高应急处理能力和安全防范能力在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育、刑警等部门；在金融方面，电信两样等数据分析的问题：一直得到极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析；个人购物，不受时空限制，随时随地购物。
在看不到商品的情况下，口碑就是质量。
喜好的识别更智能化。
图四购物旅行：足不出户，安排好一切。
你可以根据APP等软件很方便的查看交通的拥堵、车位的情况、某个景区的人流量、某个目的地的路程最近、钱最省、时间最短等作出选择。
图五旅行线路信息，每个人都可以在微博、朋友圈等地方进行信息的分享和传播图六微博、朋友圈分享消息社交，可以搜索到你的曾经的好友或朋友图七搜索好友企业管理预测预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。
预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑：对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据；对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据；对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据；对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本；对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入；对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力；……更有效地组织企业以节省资金ERP是对企业物流与资金流进行一体化管理和集成化运行的计算机管理软件系统，它的应用涉及企业财务管理部门、业务管理部门、销售部门、生产部门以及人力资源管理部门等，它强调系统运行的整体集成性、数据共享与数据一致性控制机制。
在大数据时代的ERP有了更多的功能，可以与大数据集成，更有效地组织企业以节省资金[3]。
案例：使用新的大数据源，可以使供应链中的物流业可以变得更高效。
送货的卡车内的电子车载定位功能可以告诉我们他们在哪里、通过结合道路状况、交通信息和天气条件以及客户的位置等数据，驱动送货的卡车进行最优路径的运送，可以大大节省您的时间和金钱[5]。