大数据的变革汇总
大数据的发展历史及规律
大数据的发展历史及规律
大数据的发展历史可以追溯到20世纪90年代，当时人们开始意识到数据的重要性和价值，同时也出现了许多新的技术来处理和分析大规模的数据。
进入21世纪，随着互联网、移动设备和物联网的普及，数据的规模开始呈现爆炸性的增长，大数据技术也应运而生。
大数据的发展规律可以从以下几个方面来概括：
1.数据规模不断扩大
随着信息技术的发展和普及，数据的规模呈现出爆炸性的增长。
从早期的GB级数据量到现在的TB级甚至PB级数据量，数据的规模已经达到了惊人的程度。
这种大规模的数据量不仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化数据、半结构化数据等。
1.处理速度不断提高
随着数据规模的扩大，对数据处理的速度也提出了更高的要求。
为了更好地利用数据，需要更快地处理和分析数据。
因此，大数据技术不断发展和优化，以提高数据处理的速度和效率。
1.应用领域不断拓展
大数据技术的应用领域非常广泛，从商业应用到公共服务领域再到科研领域，都可以看到大数据技术的应用。
在不同的
领域中，大数据发挥着不同的作用，例如在商业领域中可以提高企业的决策效率和竞争力，在公共服务领域中可以更好地服务社会和人民，在科研领域中可以促进科技创新和发展。
1.数据价值不断挖掘
大数据的价值是显而易见的，通过对大数据的分析和处理，可以发现其中的规律和趋势，从而为企业和政府做出更明智的决策提供支持。
同时，大数据还可以通过预测未来的趋势来指导人们的行动。
总之，大数据的发展历史和规律表明，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分，其应用领域广泛且价值巨大。
未来随着技术的不断进步和发展，大数据将会在更多的领域得到应用和发展。
大数据应用的突破与变革
大数据应用的突破与变革随着科技的快速发展，大数据应用正在经历一场深刻的变革。
这种变革不仅带来了新的技术突破，更改变了我们的工作和生活方式。
本文将从多个角度探讨大数据应用的突破与变革，以及它们所带来的影响和机遇。
一、数据规模的增长首先，大数据应用的最大突破之一是数据规模的迅速增长。
随着数字化进程的加速，各种传感器、移动设备和社交媒体的使用，数据量正在以惊人的速度增长。
这种增长不仅表现在数量上，也表现在数据类型的多样性上。
以前，我们主要处理结构化数据，如数据库记录，但现在我们还需要处理非结构化数据，如视频、音频、文本和社交媒体帖子。
这种数据规模的扩大为大数据应用提供了更多的可能性。
二、数据处理能力的提升其次，数据处理能力的提升也是大数据应用的一个重要变革。
以前，数据处理主要依靠计算机科学家手动分析数据。
而现在，我们可以使用各种先进的技术和工具，如机器学习和人工智能，自动处理大量数据，从而更快地获取有价值的洞察。
这种技术进步不仅可以减少人工干预的需求，而且可以更准确地识别和解释数据模式。
三、数据分析的广泛应用数据分析在大数据应用中的地位越来越重要。
以前，数据分析主要应用于金融、保险和零售等领域。
但现在，数据分析已经渗透到各个行业，包括医疗、教育、政府和企业。
通过分析大量数据，企业可以更好地理解消费者行为、市场趋势和竞争环境，从而制定更有效的战略和决策。
四、数据隐私和安全问题尽管大数据应用带来了许多机遇和便利，但也引发了一些问题，特别是数据隐私和安全问题。
随着数据的增长和流动，我们需要更加关注数据的保护和安全。
这包括采取更强大的加密技术、加强数据访问控制和实施更严格的法规。
此外，我们需要建立更加透明和可信赖的数据管理框架，以确保数据的合法使用和保护用户的权益。
五、大数据与人工智能的融合大数据与人工智能的融合是另一个重要的变革。
人工智能可以通过分析大量数据来识别模式和趋势，从而提供有价值的洞察。
而大数据则为人工智能提供了大量的训练数据和场景。
大数据未来发展的七大趋势
大数据未来发展的七大趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据正成为当今社会的热门话题。
大数据在各个领域中的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。
未来，大数据的发展将呈现出七大趋势，为我们带来更多的机遇和挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据规模不断扩大，数据安全与隐私保护问题愈发凸显。
未来，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的关键所在。
企业和机构需采取更加严格的数据保护机制，确保用户个人信息的安全，以维护用户信任和品牌声誉。
二、人工智能与大数据融合人工智能（AI）和大数据之间的融合将为各行各业带来巨大机遇。
AI技术可以从海量数据中进行分析和学习，提供更加智能化的决策和服务。
未来，大数据与人工智能的融合将在医疗、交通、金融等领域实现突破，为人们带来更多便利和效益。
三、边缘计算的崛起大数据时代需要快速而高效的数据传输和处理能力，边缘计算技术应运而生。
边缘计算将数据的计算和存储功能从云端转移到更靠近数据源的边缘设备上，能够加快数据分析和决策的速度，降低网络延迟。
未来，边缘计算将成为大数据应用的重要组成部分。
四、数据治理与合规随着大数据规模的不断增大，数据治理和合规成为一项重要的任务。
数据治理涉及数据质量控制、数据访问和使用规范等方面，合规则保障组织在数据处理和交换过程中符合法规和道德要求。
未来，数据治理与合规将为大数据应用提供可靠的基础支持，促进行业的健康发展。
五、跨界融合与创新未来，大数据将在各个行业中产生更多的创新应用。
数据的跨界融合将带来更多业务模式的创新和行业结构的变革。
未来，大数据将与云计算、物联网、区块链等新兴技术相融合，为各个行业带来新的商机。
六、数据人才与技能需求大数据需求的快速增长催生了对数据科学家、分析师和工程师等高技能人才的需求。
未来，大数据行业将更加关注数据科学和人工智能等领域的人才培养。
同时，数据技能将成为各行各业从业人员的基本素养。
七、数据伦理与社会责任大数据的应用已经深入到人们的工作和生活中，相关的数据伦理和社会责任问题日益引起关注。
大数据应用案例5-大数据带来的变革
大数据应用案例5-大数据带来的变革大数据应用案例 5 大数据带来的变革在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动社会发展和变革的重要力量。
从商业运营到医疗保健，从城市管理到娱乐产业，大数据的应用无处不在，深刻地改变了我们的生活方式和工作模式。
让我们先来看一看电商领域。
淘宝、京东等电商平台每天都会产生海量的数据，包括用户的浏览记录、购买行为、评价反馈等等。
通过对这些数据的分析，平台能够精准地为用户推荐商品。
比如，当你在淘宝上搜索了一款运动鞋，接下来你可能会发现页面上为你推荐的都是与运动相关的服装、器材等商品。
这背后是大数据算法在起作用，它根据你的搜索历史和购买偏好，预测你的需求，从而提高了用户的购物体验，也增加了商家的销售额。
大数据在交通领域的应用也令人瞩目。
像高德地图、百度地图这样的导航软件，通过收集用户的实时位置信息和行驶速度等数据，能够准确地预测路况。
在你出行前，它可以为你规划出最优的路线，避开拥堵路段，节省出行时间。
同时，交通管理部门也可以利用这些数据来优化交通信号灯的设置，改善城市的交通流量，提高道路的通行效率。
在医疗领域，大数据同样发挥着重要的作用。
医院积累了大量的患者病历、诊断报告、治疗方案等数据。
通过对这些数据的分析，医生可以更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
例如，对于癌症患者，大数据可以帮助医生分析患者的基因信息，找到最适合的药物和治疗方法，提高治疗效果。
此外，大数据还可以用于疾病的预防和监测。
通过分析人群的健康数据，发现疾病的流行趋势和潜在的风险因素，提前采取措施进行干预。
金融行业也是大数据应用的重要领域之一。
银行和证券公司可以通过分析客户的交易记录、信用评级、资产状况等数据，评估客户的信用风险，做出更准确的信贷决策。
同时，大数据还可以用于金融市场的预测和监管。
通过分析市场数据，预测股票价格的走势，防范金融风险。
教育领域也逐渐受益于大数据。
在线教育平台可以根据学生的学习进度、答题情况、学习习惯等数据，为学生提供个性化的学习方案。
大数据带来的变革
大数据带来的变革介绍随着信息技术的快速发展，大数据正逐渐成为各行各业的核心驱动力。
大数据技术的出现和普及，为企业、政府和个人带来了巨大的变革和机遇。
本文将探讨大数据带来的变革，并分析其对经济、社会和个人生活的影响。
经济领域的变革1. 数据驱动决策大数据技术的应用使得企业能够更加准确地了解市场需求和消费者行为。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以获取准确的市场预测和消费趋势，从而做出更明智的决策。
这种数据驱动决策的方式，能够提高企业的竞争力和效益。
2. 个性化营销大数据技术的发展使得企业能够更好地了解消费者的个性化需求。
通过对消费者的行为数据进行分析，企业可以为每个消费者提供个性化的产品和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
个性化营销的实施，为企业带来了更多的商机和收益。
3. 创新和研发大数据技术的应用，为企业的创新和研发提供了更多的可能性。
通过对大数据的分析，企业可以发现新的市场机会和产品需求，从而推动产品创新和技术进步。
大数据的应用，为企业的竞争力和可持续发展提供了强大的支持。
社会领域的变革1. 城市管理和规划大数据技术的应用，为城市管理和规划带来了革命性的变化。
通过对城市中各类传感器和设备产生的数据进行收集和分析，政府可以更好地了解城市的运行状态和问题，从而制定更科学和高效的城市管理和规划方案。
大数据的应用，能够提升城市的智能化水平和居民的生活质量。
2. 社会治理和公共安全大数据技术的发展，为社会治理和公共安全提供了新的解决方案。
通过对大数据的分析，政府可以实时监测社会的各类事件和问题，及时采取措施进行干预和处理。
大数据的应用，能够提高社会的治理效率和公共安全水平。
3. 医疗和健康管理大数据技术的应用，为医疗和健康管理带来了巨大的变化。
通过对大量的医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以更好地了解疾病的发病机制和治疗效果，从而提供更精准和个性化的医疗服务。
大数据的应用，能够提高医疗资源的利用效率和患者的治疗效果。
大数据的发展历程
大数据的发展历程大数据的发展历程是一个跨越了数十年的漫长旅程，它见证了从数据的初步收集到如今数据驱动决策的转变。
这个历程可以大致分为几个阶段：1. 早期数据收集与处理在计算机和信息技术的早期，数据的收集和处理非常有限。
数据主要来源于手工记录和简单的自动化系统。
这个阶段的数据量相对较小，处理速度慢，主要用于基本的统计分析。
2. 数据库和数据仓库的出现随着计算机技术的发展，数据库管理系统（DBMS）和数据仓库开始出现。
这些技术使得数据的存储、检索和分析变得更加高效。
企业开始利用这些工具来管理大量的数据，并从中提取有价值的信息。
3. 互联网的兴起与数据量的爆炸式增长20世纪90年代末，互联网的普及带来了数据量的爆炸式增长。
网页、社交媒体、在线交易等都成为了数据的重要来源。
这个阶段，数据的收集和分析开始变得更加复杂，需要更先进的技术和算法来处理。
4. 大数据技术的诞生21世纪初，随着数据量的不断增加，传统的数据处理技术已经无法满足需求。
这时，大数据技术应运而生，包括分布式存储系统（如Hadoop）、实时数据处理框架（如Apache Storm）和非传统数据库（如NoSQL数据库）。
这些技术的出现，使得处理大规模数据集成为可能。
5. 机器学习和人工智能的融合近年来，大数据与机器学习、人工智能技术的结合越来越紧密。
通过机器学习算法，可以从大量数据中自动学习和发现模式，而人工智能则进一步使得数据分析更加智能和自动化。
这不仅提高了数据处理的效率，也使得数据驱动的决策更加精准。
6. 数据治理和隐私保护随着大数据应用的广泛，数据治理和隐私保护成为了重要的议题。
企业和组织需要确保数据的安全、合规和道德使用。
数据治理框架和隐私保护法规的建立，对于保护个人隐私和数据安全至关重要。
7. 数据驱动的决策和业务模式如今，大数据已经成为许多企业和组织决策的核心。
通过分析数据，企业能够更好地理解市场趋势、消费者行为和业务流程，从而做出更加明智的决策。
大数据技术的发展演变及其特点
大数据技术的发展演变及其特点大数据技术的发展演变及其特点随着信息技术的快速发展，大数据技术成为当今社会的热点。
从最初的数据库管理、数据仓库到现在的云计算、人工智能，大数据技术经历了长足的发展。
本文将探讨大数据技术的发展演变及其特点。
1. 数据的快速增长近年来，随着互联网的普及和移动设备的普及，数据量呈现爆炸式增长。
用户在社交媒体、移动应用、网上购物等各种场景下产生大量数据。
根据国际数据公司（IDC）的统计，到2025年全球数据总量将达到175ZB，这意味着数据量将以指数级的速度增长。
对于传统的数据存储和处理技术来说，面对如此巨大的数据量是难以应对的。
因此，需要使用更先进的大数据技术来处理和分析这些大规模的数据。
2. 新一代数据库技术传统的关系型数据库已经无法满足大数据时代的需求。
为了应对大数据的存储和处理需求，新一代的数据库技术应运而生。
例如，NoSQL（not only SQL）数据库采用非关系型的数据模型，具有高可扩展性和灵活性，可以处理大规模的非结构化数据。
此外，新型的列式数据库、图数据库等也逐渐流行起来。
这些新一代的数据库技术带来了更高效的数据存储、快速的查询速度以及更好的可扩展性。
3. 云计算和并行计算云计算技术的出现也对大数据技术的发展起到了巨大的推动作用。
云计算可以提供弹性的计算和存储资源，为大数据的处理和分析提供了更好的基础设施。
另外，云计算也降低了大数据处理的成本，让更多的企业可以使用大数据技术来实现创新和发展。
并行计算也是大数据技术的一个重要特点。
由于大数据的处理需要大量的计算资源，传统的串行计算方式已经无法满足需求。
并行计算可以将大数据分成多个小块，并行处理，大大提高了数据处理和分析的效率。
并行计算技术的发展也在很大程度上推动了大数据技术的发展。
4. 数据挖掘和机器学习大数据技术的另一个重要特点是数据挖掘和机器学习的应用。
通过对大数据进行挖掘和分析，可以发现其中的规律和模式，为企业的决策提供更有力的支持。
大数据的10大发展趋势
引言概述：正文内容：一、实时数据分析变得更加重要1.快速决策：实时数据分析能够帮助企业快速获取关键信息，帮助管理层做出迅速的决策。
2.个性化体验：实时数据分析可以帮助企业为每个用户提供个性化的体验，提高客户满意度和忠诚度。
3.预测分析：实时数据分析可以利用实时数据进行高精度的预测分析，帮助企业准确预测市场趋势和需求。
4.优化运营：实时数据分析可以帮助企业实时监控运营状况，及时发现问题并进行调整和优化。
5.增强安全性：实时数据分析可以帮助企业及时发现异常情况，加强数据安全性和风险管理。
二、边缘计算的兴起1.降低时延：边缘计算可以使数据分析和处理更加接近数据源，从而降低数据传输的时延。
2.提高可靠性：边缘计算可以在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖，提高系统的可靠性。
3.节省带宽：边缘计算可以将数据分析和处理的工作在本地完成，减少对带宽的需求。
4.支持离线工作：边缘计算可以在没有网络连接的情况下进行数据处理和分析，保证系统的稳定性。
5.支持物联网发展：边缘计算可以提供更高效的数据处理和分析能力，支持物联网设备的快速发展。
三、深度学习的应用扩展1.图像识别和处理：深度学习可以在图像识别和处理方面取得突破性进展，广泛应用于安防、医疗等领域。
2.自然语言处理：深度学习在自然语言处理方面的应用也越来越广泛，例如智能客服、智能翻译等。
3.个性化推荐：深度学习可以分析用户的行为和偏好，提供精准的个性化推荐服务。
4.智能驾驶：深度学习在智能驾驶领域有着巨大的应用潜力，可以实现车辆的智能感知和决策能力。
5.医学诊断：深度学习可以利用医学图像和大量医疗数据进行医学诊断，提高诊断的准确性和效率。
四、隐私保护和数据安全1.隐私保护法规：随着大数据的不断发展，隐私保护法规也越来越重要，企业需要遵守相关法规来保护用户的隐私。
2.数据加密技术：企业需要采用先进的数据加密技术来保护数据的安全性，防止数据泄露和黑客攻击。
3.访问控制和权限管理：企业需要建立完善的访问控制和权限管理系统，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
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• • • • 所有商品都为个人定制，从真正接受到订单每个商品 的每个款型，都能配搭出几万种组合 每个商品都拥有一张ID卡，象征定制的身份 图片上传定制,上千位设计师加入IDX联盟，以每天五 百个款式的速度推出新品。 零库存. 顾客能按照自己的喜好设计，之后才投入生 产，保证了所有商品都是最新鲜的并且没有库存，这 就是C2B2C商业模式。
• 难道2008年才出现？
• 大数据的运用什么时候出现的呢？
• 你能举出几个例子吗？
例子
股票分析模型
例子
糊涂! 华尔街华裔“高富帅”窃取模型被抓
发布于: 2014/03/13 10:59 pm
当地时间2月20日，纽约当局对28岁的前量化分析师高亢提起诉讼， 他涉嫌窃取其曾供职的140亿美元对冲基金单位所使用的算法交易模 型信息。当地时间3月11日，高将在纽约最高法院被提审。 当日上庭时，高亢内穿灰色衬衫，外罩黑色毛衣，鼻梁上架着一副黑 框眼镜，他面相清秀白净，精神看起来不错。检方对高亢提起了11 项指控，包括3项非法使用机密科学信息重罪，4项1级非法复制计算 机相关信重罪和4项非法窃取计算机相关信息重罪。
普洱茶的关注省份
经济发达区域需求高
普洱茶的关注城市
经济发达城市需求较高
淘宝地域指数
淘宝交易指数
2011年7月至2014年4月，淘宝采样数据 淘宝搜索指数平均于10000，交易指数平均于200，转化率平均在2%之间。 其中双十一11年转化率4%，12年转化率6%，13年转化率达10% 结论，普洱茶连续3年销量在增长，普洱茶用户在增长
样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
– 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、 Variety（多样）、Value（价值）
不得不提两本书
维克多.迈尔-舍恩伯格 2013年
徐子沛 2012年
“大数据”的概念是2008年由维克多提出的
数据呈现指数增长
大数据运用什么时候出现的呢？
三、几个误区 四、怎样面对大数据时代
从大数据市场获益的“三板斧”
还有什么案例
气象预报
个人信用
……
网购交易
正确理解大数据
• 大数据并不是新的东西，什么时候出现的已经并不重 要
• 因为影响越来越大，所以被凸显出来
• 被凸显出现，意为着大的价值 • “是什么”，而不是“为什么”
– 由样本的分析到了整体的结果，模型越来越准，甚至可以抛 弃模型
• 要了解大数据能为我们做些什么
互联网和移动 互联网快速产 生的各类数据
用户行为数据 网页数据
互联网企业 大数据应用 基本特点
定向广告和 个性化推荐
个性化推荐
如亚马逊利用大数据技术为用户提供社会化推荐、广播式个 性化推荐等服务，加快了产品传播的速度
满意度分析
如Twitter对提到产品的文本进行搜集并按规则打分，得到 客户对产品的满意度评价
淘宝人群指数
女性消费者潜力巨大 25岁至49岁是主要成交客户 淘宝用户男女比例均衡，但女性消费者需要增长到75%可成为优 秀的电商。所以，普洱茶产品定位需要从女性方向深入，而男性 消费者则需要通过良好的产品质量进行维护
淘宝排名前16的普洱茶电商
淘宝普洱茶销售现今以小店铺形式进行经营，无领导品牌上榜 天猫店排名前四，销量排名前四，所以，建议开设天猫店 销量最好的普洱茶价位为14.50，半年销售额为27万 结论：淘宝进入时机相对合适，品牌及资金竞争型企业尚未出现
Volume（大量） Velocity（高速） Variety（多样） Value（价值）
对于使用数据 的企业 • 挖掘客户的价值 • 减少成本的价值 • 创造需求的价值 ……
对于提供服务 的企业 • 客户是否会运用数据 • 除了系统集成，我们
还能为客户提供什么
增值服务 ……
一、认识大数据
二、案例分享
传 统 行 业
制造业
日本小松公司根据挖掘机 工作情况进行大数据分析， 判断下一年度的市场需求。
美国征信所Equifax对海 西班牙电信“智慧足迹” 量信息进行交叉分析，推出 70余项新服务。 产品可提供基于位置的 大数据分析。
电信运营
金融
其它：农业、气象……
互联网与传统产业不断融合，将催生新的大数据创新机会
大数据的变革
2015年4月
一、认识大数据
二、案例分享
三、几个误区 四、怎样面对大数据时代
两个问题
• What? • When?
“大数据”是什么？ 何时知道“大数据” data)，或称巨量资料，指 的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优 化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 • 《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这
一、认识大数据
二、案例分享
三、几个误区 四、怎样面对大数据时代
误区一：IT就是大数据
常见的想法：
– 公司有一个IT管理运营系统 – 公司专门有一个IDC中心 – 公司已经有大数据了
– 我们公司卖了一套数据系统给客户，客户价值就挖掘完了
思考：
– 数据产生价值了吗？
误区二：大数据是信息部的事情
社会服务
如谷歌基于用户搜索数据推出的产品谷歌流感趋势，可以迅 速、准确的对流感进行预报
其它
大数据关键技术与产业研究
……
第40页
其它行业普遍仍在探索…
医疗
美国DNAnexus为医疗机 构和用户提供了基因数据 的管理、分析和可视化能 力。
能源
能源机构Vestas综合考虑 温度、降水、风速、湿度、 气压等因素，确定锋利涡 轮机的最佳安置地。
第三类产品
现有淘宝流量型产品价 格为12至15元500g 经营型产品价格为50至 99元500g 利润型为100元以上 500g网络媒体主要推广渠道 ：关键字，导入产品主页后再导入淘宝
淘宝直通车：导入流量，通过淘宝页面进行销售。主要推广第一类产品 淘宝联盟：导入流量，精准购买 微信：收集客户资料，通过食谱，电子优惠卷等营销手段，增强客户粘 度
其它案例
再看看其它案例
NBA投篮命中率，决定攻防策略
《点球成金》，看数成金！
魔球理论
奥克兰运动家队球队经理比利·宾恩在一次 偶然的机会结识了耶鲁大学经济学硕士彼 得，两人对于球队经营的理念不谋而合， 他们用数学建模的方式，逐渐开始挖掘上 垒率的潜在明星，并通过软磨硬泡将他们 招致麾下 关于魔球理论，其核心的观点并不算多， 可要在一个竞争极为激烈的联盟中将其付 诸实施却不是件容易的事情。“魔球理论” 关于挑选和交易球员的原则总结起来主要 有这么几点： 一、遵循低买高卖的原则，绝不花大价钱 购买高价球员。 二、选球员只看客观的数据，尤其是长期 积累、经过精确计算的数据，得以低价挑 选的球员。 三、善于挖掘别人看不上眼的明日之星， 从一些不知名的球员中挖掘出明星。 四、善于球星的再生，一些受伤或者处于 低潮期的明星，在低价加盟运动家队后都 获得了再生。
互联网金融，银行别怕
接近零成本
不良贷款率1.02%
银行小微企业贷款不良率5.5%～ 6%
低坏账率
7X24小时机器自动，单笔成本2.3元 传统银行单笔800~2000元
互联网金融，银行别怕
小微金融 （云南本土企业）
互联网企业引领全球大数据应用
互联网企业大数据应用场景
定向广告
如Facebook对用户基本属性、行为习惯和兴趣等进行语义 分析，为广告商提供基于数据挖掘的自助式广告下单服务系统
互联网与 传统行业 融合创新 大数据应 用和产品
金融与互联网融合
阿里小贷：基于对用 户交易行为的大数据分 析，为阿里面向中小企 业实施信用贷款提供支 撑
交通与互联网融合
德国电信利用大数 据技术实施德国政府 的无拥塞交通研究项 目
其它： ……
融合创新的大数据应用案例目前较少， 应用处于起步阶段。 融合发展能够将互联网的在线、数据 快速积累和获取等优势带至传统行业， 为实体经济发展带来新的突破，将是未 来大数据发展的重要方向。
价格策略
第一类产品
– – – 情感诉求：保健、安全 目标人群：女性、男性中青年 建议价格：20至30元（制作成本为5元至10元）
第二类产品
– – –
– – –
情感诉求：材料、产地、安全、茶文化 目标人群：女性、男性中年 建议价格：99元（制作成本30元）
情感诉求：材料、产地、年份 目标人群：男性、女性 建议价格：150元（成本50）198元（60）298元（80） 398元（100）
系统日志数据 用户交易数据 ……
提升服务质量
如Facebook对大量用户产品使用状况的数据进行分析，优 化产品设计及服务，改善用户的使用体验
简单的大数 据应用已在互 联网领域广泛 开展，且大部 分企业具备自 行实施应用的 技术能力
掌握有大量 用户行为数据 的互联网巨头 可以较好提供 社会化服务
零售业
沃尔玛零售数据商业智能 分析系统，可以了解到全球 4000多家门店每天的销售情 况并辅助制定销售策略。
传统行业大数据应 用基本特点
数据源主要来自企业 内部、类型较少、实时 要求较低 企业逐渐重视大数据， 但当前应用相对简单， 处于探索阶段 掌握大数据技术的企 业较少，主要由ICT企 业提供技术支持