互联网+企业大数据解决方案 大数据解决方案案例分析
大数据分析的实际案例
大数据分析的实际案例数据从来不是孤立的存在，它们背后总是有一个故事，讲述着人们的生活、社会的变迁。
大数据是当今互联网时代的一个重要词汇，它所带来的不仅仅是数据的增量，更是数据的改变和呈现方式的更新。
各个产业领域都在乘风破浪，试图用大数据技术来变革自己的商业模式和服务方式。
下面，我们来看看大数据分析在实际商业中的应用。
案例一：亚马逊的推荐算法在网购时，我们常常耳熟能详的“看了本书的人也看了……”是怎么实现的呢？亚马逊的推荐算法就是一种基于大数据的人工智能算法。
亚马逊通过分析大量的交易和用户数据，来准确地预测用户的购物喜好和需求，并将推荐列表个性化地展现给不同用户。
该算法的好处不仅在于提高了用户购买率，还可以减少商品的滞销和回收，提高了商家品牌的知名度。
案例二：滴滴大数据驱动的智慧出行随着经济的发展，城镇化进程加速，交通拥堵成了日常生活中的一大问题。
滴滴大数据的智慧交通方案的出现，真正为解决这个问题提供了一条可行之路。
滴滴依托庞大的用户交易和位置数据，分析出不同地区的交通拥堵状况，并把这些信息反馈给司机，驾驶员便可根据最佳路径规划进行行驶和接送。
除此之外，滴滴还可以基于用户出行数据和天气状况，预测出车辆需求和交通高峰时间，为用户和司机提供更加便利和高效的交通服务。
案例三：浴室卫浴界的大数据在传统的卫浴行业中，产品的生产和销售往往仅基于人的直觉或者经验，缺乏科学而系统的方法。
以艾美特浴室的实践为例，该公司在产品研发和销售过程中，依托大数据技术开展了深入分析，从产品设计、生产制造、营销策略、服务体系全面提升企业的竞争力。
从智慧生产到智慧物流，从精准营销到售后服务，由此形成了一套完整、科学的数字管理模式，为制造企业实现高质量发展提供了有力保障。
结语大数据分析技术为商业提供了更加精细、便捷、高效的服务，它的应用范围是非常广泛的。
无论是从卫浴企业到交通出行，再到电商购物领域，每一种行业都可以通过大数据技术对自己的业务进行创新和优化。
互联网案例分析
互联网案例分析随着互联网的快速发展，越来越多的业务和行业都开始向在线平台迁移。
在这个不断变化的数字时代，互联网案例分析成为了学习和理解互联网发展的重要途径。
本文将通过对几个经典的互联网案例进行分析，探讨互联网在不同领域的应用，以及这些案例背后的商业模式和成功要素。
一、美团点评：多元化服务的典范美团点评是中国最大的本地生活服务消费平台，提供餐饮、电影票、酒店、旅游等多种服务。
美团点评成功的地方在于将不同领域的本地生活服务集合到一个平台上，满足了用户的多元化需求。
他们通过大数据分析用户行为和偏好，精准推送个性化的优惠券和推荐信息，从而留住了用户并增加了用户消费频次。
二、京东：从电商到数字科技巨头京东是中国最大的综合性电商公司，但他们的成功并不仅仅局限于电商领域。
京东通过积极投资和并购，逐渐发展成为了一个数字科技巨头。
他们提供云计算、物流配送、金融科技等服务，构建了一个完整的产业生态系统。
京东的成功在于持续创新和追求卓越，不断扩展业务范围，提供更多元化的服务。
三、支付宝：移动支付的领导者支付宝是中国最大的移动支付平台，改变了人们的支付方式和习惯。
支付宝提供的线上线下一体化支付解决方案，方便了用户的支付和结算，为商家提供了更多的销售机会。
支付宝的成功在于创造了一个安全、方便、快捷的支付生态系统，并不断引入创新技术，如人脸识别和无感支付。
四、滴滴出行：共享经济的代表滴滴出行是中国最大的打车平台，通过共享经济模式改变了人们的出行方式。
滴滴提供了出租车、快车、专车、顺风车等多种服务，让用户可以根据需求选择不同的出行方式。
滴滴的成功在于整合了资源，利用大数据分析提供更好的匹配和优惠券策略，提高了司机和乘客的满意度。
五、蚂蚁金服：金融科技的领先者蚂蚁金服是中国领先的金融科技公司，旗下拥有支付宝、蚂蚁财富等多个知名平台。
蚂蚁金服通过技术创新和金融服务的深度融合，实现了高效、安全、普惠的金融服务体系。
蚂蚁金服的成功在于不断推动技术创新，积极探索数字化转型，在金融科技领域保持了领先地位。
大数据应用分析案例分析
大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。
大数据对于行业的用户也越来越重要。
掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。
在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。
大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。
随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。
大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。
以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。
一、大数据应用案例之：医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。
通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。
也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
二、大数据应用案例之：能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。
在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
大数据的案例分析
大数据的案例分析随着互联网的发展和科技的进步，大数据在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
它不仅带来了巨大的商业价值，也为决策者提供了更多的数据支持。
在本文中，将通过分析几个大数据的案例，探讨大数据如何在不同领域中实现商业价值的。
一、电子商务领域大数据在电子商务领域中起到了重要的作用。
以亚马逊为例，亚马逊通过收集海量的用户购买信息和浏览行为数据，通过分析这些数据，了解用户的喜好和购买习惯，从而为用户提供个性化的推荐产品和购物体验。
这种个性化推荐不仅提高了用户的购物满意度，也为亚马逊带来了更多的销售额。
二、金融行业在金融行业中，大数据分析有助于预测风险和改进金融服务。
例如，信用卡公司利用大数据分析用户的消费习惯和还款记录，根据用户的信用评分及时发出欺诈警报，并防止信用卡盗刷。
此外，大数据还可以帮助金融机构更好地了解客户需求，提供更个性化的金融服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
三、医疗健康领域大数据在医疗健康领域的应用也变得越来越广泛。
通过收集和分析大量的医疗数据，如病历、病理数据等，可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发展规律，并为疾病的早期诊断和治疗提供依据。
此外，大数据还可以为医学研究提供更多的数据支持，促进新药的研发和医疗技术的创新。
四、交通运输领域在交通运输领域，大数据分析有助于提高交通效率和安全性。
例如，城市交通管理部门可以通过分析车辆定位数据和交通状况数据，实时监控道路拥堵情况，并根据情况调整交通信号配时，从而减少交通堵塞。
此外，通过分析交通事故数据，可以发现造成事故的主要原因，进而采取相应的措施来提高交通安全性。
五、制造业领域在制造业领域，大数据分析可以实现智能制造和供应链优化。
通过收集和分析生产线上的传感器数据和设备运行数据，可以实现对生产过程的智能监控和预测维护，从而提高生产效率和降低故障率。
此外，通过分析供应链数据，可以优化供应链管理，减少库存和运输成本，并提高产品的交付速度和质量。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合可以通过计算机进行分析和挖掘，从而揭示隐藏在其中的信息和价值。
大数据应用则是将大数据技术与各行各业的实际需求相结合，为企业和组织提供决策支持、业务优化等方面的解决方案。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、案例一：零售业的用户购买行为分析零售业是大数据应用的一个重要领域。
通过分析用户的购买行为，零售商可以更好地了解用户的需求，优化商品布局和促销策略。
以某电商平台为例，该平台通过采集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析技术，对用户进行细分和画像。
通过分析用户的购买偏好、购买频次、购买时间等指标，可以精确预测用户的购买意愿和需求。
基于这些预测结果，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据分析还可以匡助零售商优化商品的布局和促销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以发现用户的潜在需求和热门商品。
基于这些数据，零售商可以调整商品的陈列位置、增加热门商品的库存，并针对不同用户群体制定个性化的促销活动，提高销售额和利润。
三、案例二：金融行业的风险管理与反欺诈金融行业是大数据应用的另一个重要领域。
通过分析大量的金融数据，可以匡助金融机构提高风险管理能力，减少欺诈行为。
以银行业为例，银行通过分析客户的交易记录、信用评分、个人信息等大数据，可以建立客户的信用模型和风险评估模型。
通过这些模型，银行可以评估客户的信用风险和违约概率，从而决定是否赋予客户贷款或者信用额度。
此外，银行还可以通过大数据分析技术，监测客户的交易行为，及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
此外，大数据分析还可以匡助金融机构进行市场风险管理。
通过分析市场的波动情况、交易量、交易价格等数据，金融机构可以预测市场的走势和风险，及时调整投资组合，降低投资风险。
(完整word版)大数据案例分析
随着这个细分市场呈现三足鼎立的局面，一个问题浮出水面。郑洪峰向《中国企业家》直言，数据是这个行业最重要的资源。但是目前中航信垄断了大部分行业信息，使得飞常准必须通过购买和交换才能获得自己所需要的数据。
获益的不仅仅是农夫山泉，在农夫山泉场景中积累的经验，SAP迅速将其复制到神州租车身上。“我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈，这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态，资源尚有优化空间。通过合作创新，我们用SAP Hana为他们特制了一个算法，优化租用流程，帮助他们打破瓶颈，将车辆使用率再次提高了15%。”
2011年，SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana，农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业，并在当年9月宣布系统对接成功。
胡健选择SAP Hana的目的只有一个，快些，再快些。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果，这让很多不可能的事情变为了可能。
有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年以30%-40%的年增长率，在饮用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国家统计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎是另外三家之和。对于胡健来说，下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。
这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产多少，送多少；其次，让400家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构；最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。
互联网大数据思维案例
互联网大数据思维案例随着互联网的快速发展与普及，大数据思维在各个领域都开始起到重要的作用。
本文将通过几个互联网大数据思维的案例，具体阐述大数据思维的应用，并探讨其对现代社会的深远影响。
案例一：电商平台的商品推荐以淘宝为例，它通过对海量数据的分析，建立了一个庞大的推荐系统，使得用户可以根据自身的兴趣和需求，快速找到符合自己口味的商品。
通过对用户的历史购买记录、浏览数据以及行为特征的分析，淘宝可以实现个性化的商品推荐，提高用户满意度和转化率。
案例二：社交媒体的舆情分析微博、微信等社交媒体平台每天都会产生海量的信息，这就需要利用大数据思维来从中提取有用的信息。
例如，利用大数据分析工具可以实现对用户情感倾向的判断，通过识别用户的情感状态，可以实现对社会热点的即时监控，并快速发现有可能引起公众关注的事件。
案例三：医疗健康的远程监护借助大数据分析技术，医疗行业可以通过互联网远程监护患者的健康状况。
医生可以通过数据分析来了解患者的生命体征、日常活动情况等，实时掌握患者的健康状态。
这样可以提高医生的诊断准确度，并在必要时提前预防患者的疾病。
案例四：城市交通拥堵的优化城市交通拥堵一直是困扰城市管理者和居民的问题，而大数据思维提供了一种解决方案。
通过对城市交通流量数据和出行行为的分析，可以实现对城市交通状况的实时监测，并根据数据预测交通拥堵的可能发生地点和时间。
这样可以帮助城市管理者制定针对性的交通优化策略，提高城市交通的效率和便捷性。
案例五：金融行业的风险管理在金融行业，大数据思维可以帮助识别风险，提高风控水平。
银行和保险公司可以通过分析客户的交易记录、信用评级、消费行为等大数据，建立风险评估模型。
这可以帮助金融机构识别潜在的风险客户，并采取相应措施，降低风险。
综上所述，互联网大数据思维在电商、社交媒体、医疗健康、城市交通和金融等领域的应用案例不胜枚举。
大数据思维为我们提供了更多深入了解用户需求、快速决策问题、改善生活质量的机会。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言大数据是指规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合，以及从这些数据中提取出有价值的信息的技术和方法。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据应用已经成为各行各业的热点话题。
本文将分析几个经典的大数据应用案例，以便更好地理解大数据的概念和应用。
二、电商领域的大数据应用案例分析1.案例背景某电商平台每天都有海量的用户访问和交易数据产生，如何利用这些数据提升用户体验、提高销售额成为了该平台的重要课题。
2.数据采集与存储该电商平台通过用户登录、浏览、购买等行为采集大量的用户数据，并将其存储在分布式数据库中，以便后续的分析和挖掘。
3.用户画像与个性化推荐通过对用户数据进行分析，该电商平台可以建立用户画像，了解用户的兴趣、偏好、购买习惯等信息。
基于用户画像，平台可以向用户推荐个性化的商品和服务，提高用户购买的转化率。
4.销售预测与库存管理通过对历史交易数据的分析，该电商平台可以预测不同商品的销售趋势，以便合理安排库存，减少库存积压和损失。
5.用户行为分析与反欺诈通过对用户行为数据的分析，该电商平台可以识别出异常交易行为，及时采取措施防止欺诈和风险。
三、金融领域的大数据应用案例分析1.案例背景某银行拥有大量的客户数据和交易数据，如何利用这些数据提高风险管理和客户服务水平成为了银行的关注点。
2.风险评估与信用评分通过对客户的信用记录、财务状况和交易行为等数据进行分析，银行可以评估客户的风险水平，并为其分配相应的信用评分。
这有助于银行更好地管理风险，提供更准确的贷款和信用卡审批。
3.反洗钱与反欺诈通过对大量的交易数据进行分析，银行可以识别出可能涉及洗钱和欺诈的交易行为，及时采取措施防止金融犯罪。
4.智能客服与投资建议通过对客户数据和市场数据的分析，银行可以为客户提供个性化的投资建议和理财规划，提高客户满意度和投资收益率。
5.金融市场预测与交易策略通过对金融市场的大数据进行分析，银行可以预测市场的走势和波动，制定相应的交易策略，提高投资回报率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第 10 页
实时 流数据 运营影响
深度分析 敏捷开发 高度可伸缩性
大 解决方案体系
第 12 页
IBM大数据解决方案体系
第 13 页
SAP大数据解决方案体系
第 14 页
大交易数据
大交互数据
企业
OLTP实时 交易处理
OLAP实 时分析处
理
消费者
SD，MM， PP，SD， FICO。。。
大交易融合
SOCIAL MEDIA DATA
OTHER INTERACTION DATA
Machine/Device
Sensors/meters/RFID tags CDR/mobile
SNS 互联网 物联网
供应链
大数据处理
移动终端
第 15 页
大屏幕
电脑桌面
2 各行业大数据市场规模
政府、互联网、电信、金融的大数据市场规 模较大，四个行业将占据一半市场份额。 由于各个行业都存在大数据应用需求，潜在 市场空间非常可观。
第8页
2012/12 2012/12
企业级大数据战略
大数据基础架构要求
获取 组织 分析
决策
高吞吐量 就地准备 所有数据源和结构
可预测的低延迟 高事务参数 灵活的数据结构
第 20 页
大数据行业应用分析
大数据行业应用分析
契合度
值得关注行 业用户
应有特点与 High 大数据的契 合度及应用 可能性综合 较高
适当关注
移动终端
门户
电子邮件
数据分析 人员
办公软件
数据平台
ERP CRM
SCM
MES
PDM
快速、可靠
安全，部署， 管理
灵活体系
第 16 页
大数据解决方案整体架构
数
据
展 现
门户 数据分析 电子邮件 办公软件 大屏幕 电脑桌面 移动终端
数
据
分 析
企业级报告工具 Ad hoc 即时查询 例外分析 非结构化数据探索预测与挖掘
数
据
组
通 用
织的
设
计
数和
据
模 型
获环 取境
实时大数据平台
开放式API和协议
联合访问
内存数据管理
企业数据仓库管理
交易数据管理 社交数据管理
移动数据管理
主数据管理
信息管理和实时数据迁移
无
通线
用 数
数
据据
管管
理 环
理
境
数
据 企业内外部协同（供应商+企业内部+客 外部信息（社交+电商+移
存
户+银行+税务+政府+社区+…)
储
动+视音频+…)
第 17 页
数据 多样性
HDFS分布 式文件系统
动态模式
Hbase分布 式列存储系
统
Hdoop MapReduce
Big Data Connectors
复杂场 景处理
模式
Sybase ESP事 件流处理器
ETL
EDW
Young hong BI
实时 决策
获取
组织
分析
决策
第 18 页
第 19 页
Hadoop体系架构
Pig
Hive
MapReduce
HDFS
ChuKwa HBase
ZooKeeper
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据 分析平台，Pig为复杂的海量数据并 行计算提供了一个简易的操作和编 程接口。 Chukwa是基于Hadoop的集群监控系 统，由yahoo贡献。 Hive是基于Hadoop的一个工具，提 供完整的sql查询功能，可以将sql 语句转换为MapReduce任务进行运行 。 ZooKeeper：高效的，可扩展的协调 系统,存储和协调关键共享状态。 HBase是一个开源的，基于列存储模 型的分布式数据库。 HDFS是一个分布式文件系统。有着 高容错性的特点，并且设计用来部 署在低廉的硬件上，适合那些有着 超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大 规模数据集（大于1TB）的并行运算
多样性 Variety
第5页
体量
最新研究报告，到 2020年，全球数据
Volume 使用量预计暴增44 倍，达到35.2ZB。
企业大数据的挑战
提取大数据价值
业务数据的映射
大数据分析
大数据隐私
第6页
大数据和云计算的关系
商业模式驱动
应用需求驱动
➢ 云计算改变了IT,而大数据则改变了业务 ➢ 云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行 ➢ 通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用
据IDC的预测，全球大数据市场2015年 将达170亿美元规模，市场发展前景很大。 而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为 有利于并行分布处理 “大数据”而备受 重视。
Apache Hadoop 是一个用java语言 实现的软件框架，在由大量计算机组成的 集群中运行海量数据的分布式计算，它可 以让应用程序支持上千个节点和PB级别的 数据。 Hadoop是项目的总称，主要是由 分布式存储（HDFS）、分布式计算 （MapReduce）等组成 。
企业在大数据时代，面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共 公关系、人才培养方方面面的挑战，同时也迎来重大的转型机遇和 飞跃契机。
第4页
大数据的特性
沙里淘金，海量业 务中寻找价值。
68% 31%
价值 Veracity
速度
1秒定律，实时获取 所需要的数据，为 决策提供依据。
Velocity
大数据包括结构化 数据和非结构化数 据，邮件，Word,图 片，音频信息，视 频信息。
7.3万笔 交易数 （2012 年双11）
1min
1.1GB文 件下载
第3页
14万张 照片上 传
9.5万条 微博发 送
企业大数据势不可挡
Web 3.0时代，社交媒体网站数据出现井喷式激增，截至2013年3月 底，新浪微博注册用户数增长到5.36亿，日均活跃用户数达到4980 万，每日新增微博约2亿。
第7页
大数据市场分析
1 2011年-2016年中国大数据市场规模
2011年是中国大数据市场元年，一些大数据 产品已经推出，部分行业也有大数据应用案例 的产生。2012年-2016年，将迎来大数据市场的 飞速发展。 2012年中国大数据市场规模达到4.7亿元， 2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞跃， 到2016年，整个市场规模逼近百亿。
数据无处不在
任何时间，任何地点，任何事情，任何人?
Anytime，anywhere，anything， anyone?
休息中，随意刷微博 爬山时，记录每一瞬 旅途中，处理公司事 工作时，实时掌握市
间
件
场动态
第2页
大数据时代已经来到
每分钟都有大量数据产生
70TB处 理数据
486笔订 单 （2012 年11月）