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
人工智能在IT计算机行业的应用和发展趋势
人工智能在IT计算机行业的应用和发展趋势随着科技的不断进步，人工智能在IT计算机行业中扮演越来越重要的角色。
本文将探讨人工智能技术在IT计算机行业的应用，并分析其发展趋势。
一、人工智能在IT计算机行业的应用1. 机器学习和数据分析机器学习是人工智能的核心技术之一，其应用范围广泛。
在IT计算机行业中，机器学习可以应用于数据分析、预测模型和推荐系统等方面。
通过对大量数据的学习和分析，机器学习可以帮助IT从业者更好地理解用户需求，提高决策和规划的准确性。
2. 自然语言处理自然语言处理是指计算机对人类语言进行处理和理解的技术。
在IT 计算机行业中，自然语言处理可以应用于智能助手、机器翻译、语音识别等领域。
通过自然语言处理技术，计算机可以更好地与人类进行交互，提供更智能化的服务和支持。
3. 人脸识别和图像处理人脸识别和图像处理技术在IT计算机行业中的应用越来越广泛。
人脸识别可以用于身份验证、安防监控等领域，图像处理可以用于图像分析、图像搜索等方面。
通过人脸识别和图像处理技术，IT计算机行业可以提高安全性、提升用户体验。
4. 聊天机器人和智能客服聊天机器人和智能客服是人工智能在IT计算机行业中的热门应用之一。
通过自然语言处理和机器学习等技术，聊天机器人可以模拟人类对话，提供智能化的客户服务。
智能客服可以帮助IT企业提高客户满意度，降低人力成本。
二、人工智能在IT计算机行业的发展趋势1. 深度学习技术的发展深度学习是机器学习的一个重要分支，其基于人工神经网络的模型。
随着大数据的爆发和计算能力的提升，深度学习在IT计算机行业中的应用将会越来越广泛。
深度学习可以提高人工智能系统的准确性和效率，为IT计算机行业带来更多的商业机会。
2. 边缘计算的兴起边缘计算指的是将数据处理和存储的功能从云端移到离数据源更近的地方。
在IT计算机行业中，边缘计算可以提高响应速度、减少网络带宽占用。
人工智能在边缘计算中的应用将会越来越重要，带来更多的创新和变革。
如何利用IT技术来优化业务流程
如何利用IT技术来优化业务流程在当前数字化时代，利用IT技术来优化业务流程已经成为企业发展的必要手段。
借助自动化、智能化的IT工具，可以提高业务效率、降低成本、提升客户体验等。
下面将从数据管理、通讯协作、智能客服和信息安全四个方面探讨如何利用IT技术来优化业务流程。
一、数据管理一个企业能否高效运营，很大程度上取决于它的数据管理水平。
IT技术可以帮助企业实现数据的集中管理和高效利用，从而提高企业的业务效率。
以下是几个IT技术在数据管理方面的应用：1.云计算：通过将数据存储在云端，企业可以随时随地访问数据，实现移动办公，同时云计算平台也能够对数据进行备份和恢复，保障数据的安全性。
2.大数据分析：通过对大量数据进行分析，企业可以了解市场趋势、客户需求、产品偏好等信息，为企业的战略决策提供有力支持。
3.智能文档管理：借助智能文档管理工具，企业可以对文档进行分类、管理和分享，避免文档重复制作，降低人力成本，提高工作效率。
二、通讯协作企业内部和外部的通讯协作也是IT技术能够优化的业务流程之一。
以下是几个IT技术在通讯协作方面的应用：1.视频会议系统：通过视频会议系统，企业可以实现远程会议，避免因时间和地点限制带来的沟通不便，提高沟通效率。
2.即时通讯工具：借助即时通讯工具，企业内部员工可以随时随地进行沟通，协作更加高效，提高工作效率。
同时，即时通讯工具也可以用于与客户的沟通，提升客户体验。
3.移动办公工具：借助移动办公工具，员工可以在移动端随时进行工作，比如查看邮件、签署合同等，进一步提高工作效率。
三、智能客服智能客服是近年来广受关注的IT技术应用之一。
通过AI技术和大数据分析，智能客服可以实现自动应答、语音识别、语音合成等功能，为客户提供更好的服务体验。
以下是几个IT技术在智能客服方面的应用：1.语音识别技术：借助语音识别技术，自动应答系统可以自动识别客户的语音，快速提供相关信息，降低客户等待时间。
2.自然语言处理技术：通过自然语言处理技术，自动应答系统可以深度理解客户的问题，提供更加个性化的答复，提升客户满意度。
it的用法归纳总结
it的用法归纳总结IT的用法归纳总结IT，即信息技术，是指利用计算机、通信设备等现代化技术手段来处理、存储、传输和利用信息的一种技术。
随着信息技术的不断发展，IT的用法也越来越广泛，下面就来归纳总结一下IT的用法。
一、IT在商业领域的应用1. 电子商务电子商务是指利用互联网等信息技术手段进行商业活动的一种方式。
通过电子商务，企业可以实现在线销售、在线支付、在线客服等功能，大大提高了企业的效率和竞争力。
2. 企业信息化企业信息化是指利用信息技术手段对企业进行管理和运营的一种方式。
通过企业信息化，企业可以实现信息共享、流程优化、效率提升等目标，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
3. 大数据分析大数据分析是指利用信息技术手段对大量数据进行分析和挖掘的一种方式。
通过大数据分析，企业可以了解市场趋势、客户需求、产品优化等信息，从而更好地制定营销策略和经营决策。
二、IT在教育领域的应用1. 在线教育在线教育是指利用互联网等信息技术手段进行教育活动的一种方式。
通过在线教育，学生可以随时随地进行学习，教师可以更好地进行教学和管理，从而提高教育的效率和质量。
2. 教育信息化教育信息化是指利用信息技术手段对教育进行管理和运营的一种方式。
通过教育信息化，学校可以实现信息共享、流程优化、效率提升等目标，从而提高教育的质量和效率。
3. 智慧教育智慧教育是指利用信息技术手段对教育进行智能化和个性化的一种方式。
通过智慧教育，学生可以根据自己的兴趣和能力进行学习，教师可以更好地进行教学和管理，从而提高教育的效果和质量。
三、IT在医疗领域的应用1. 电子病历电子病历是指利用信息技术手段对病历进行电子化管理的一种方式。
通过电子病历，医生可以更好地了解患者的病情和治疗情况，从而提高医疗的效率和质量。
2. 远程医疗远程医疗是指利用信息技术手段进行医疗活动的一种方式。
通过远程医疗，医生可以远程诊断和治疗患者，患者可以在家中进行医疗咨询和治疗，从而提高医疗的便捷性和效率。
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。
人工智能在IT行业的应用深入了解AI对IT行业的影响
人工智能在IT行业的应用深入了解AI对IT行业的影响人工智能（AI）作为一种前沿技术，在IT行业中扮演着越来越重要的角色。
AI对IT行业的影响不仅限于技术层面，还涉及到工作方式、商业模式以及行业发展趋势等方面。
本文将深入探讨人工智能在IT行业中的应用，并分析AI对IT行业的影响。
一、人工智能在IT行业中的应用人工智能在IT行业中的应用日益广泛，可以涵盖各个领域。
以下是AI在IT行业中的几个主要应用领域：1. 自然语言处理（NLP）：AI通过自然语言处理技术，可以分析和理解人类语言的含义，进行语音识别、机器翻译、智能客服等任务。
例如，智能语音助手（如Siri、小冰）的出现，极大地改变了人们与计算机交互的方式。
2. 机器学习（ML）：机器学习是AI的核心技术之一，通过机器学习算法，计算机可以从大量数据中学习并自动调整自己的行为和策略。
在IT行业中，机器学习广泛应用于数据挖掘、推荐系统、图像识别等领域，提高了系统的自动化程度和工作效率。
3. 数据分析与预测：AI可以帮助IT企业进行大数据的分析和预测，根据历史数据和模型计算出未来可能的发展趋势。
这有助于企业做出战略决策，提高效益并降低风险。
4. 自动化测试与运维：AI可以通过自动化测试和运维工具，提高系统的可靠性和效率。
自动化测试可以在大规模软件项目中快速检测错误和漏洞，减少人工测试的时间和成本。
而自动化运维可以通过机器学习算法对系统进行监控和调优，提高系统的稳定性。
二、AI对IT行业的影响1. 就业机会：虽然AI的发展给IT行业带来了一些就业机会的减少，例如替代了一些简单重复的工作，但同时也创造了大量新的岗位。
AI技术的应用需要一批专业的AI工程师和数据科学家来开发和维护，这为IT行业带来了新的发展机遇。
2. 工作方式的改变：AI的应用改变了IT行业工作的方式和模式。
通过自动化和智能化的工具，可以提高生产效率，减轻人力压力。
例如，机器学习算法可以替代人工进行数据分析和处理，大大提高了工作效率和准确性。
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。
软件开发中的大数据技术
软件开发中的大数据技术在当今互联网时代，数据已经成为了一个不可或缺的资源。
作为IT行业的一部分，软件开发中的大数据技术也正在得到越来越多的关注和应用。
本文将详细阐述大数据技术在软件开发中的应用，以及大数据技术如何影响软件开发。
一、大数据技术在软件开发中的应用1. 数据处理在软件开发中，需要对大量的数据进行处理，以便进行有效的数据分析和决策。
传统的数据处理方式往往无法满足这一需求，因为数据量太大，难以快速处理。
大数据技术则可以轻松处理亿万级别的数据，从而实现高效的数据处理。
2. 数据存储在软件开发中，数据存储也是一个非常重要的环节。
传统的存储方式是使用关系型数据库，但关系型数据库的性能有限，无法满足大规模数据存储的需求。
大数据技术则可以借助分布式文件系统，达到高可靠性和高效性。
3. 数据可视化对于软件开发者和用户来说，数据可视化是非常重要的。
大数据技术可以通过数据挖掘和分析，提供生动直观的数据展示方式，帮助人们更好地理解和分析数据。
二、大数据技术对软件开发的影响1. 加速软件开发传统意义上，软件开发往往需要大量的时间和人力，但是大数据技术的发展使得软件开发的效率得到了大幅提高。
借助大数据技术，软件开发人员可以快速获取和处理海量数据，更好地为软件开发提供支持。
2. 革新传统行业大数据技术可以为传统行业提供更多的机会，并且可以帮助传统行业更好地应对变化。
以互联网金融为例，大数据技术可以通过预测模型、风险模型和信用评级模型，更好地帮助银行和其他金融机构进行投资决策和管理。
3. 提升用户体验大数据技术可以快速分析用户行为和偏好，帮助软件开发人员更好地了解用户需求。
这可以通过提供定制化的服务和产品，从而提升用户体验。
例如，电子商务网站可以通过大数据技术分析用户购买需求，针对不同用户提供不同的商品和服务。
三、大数据技术的局限性1. 隐私保护随着大数据技术的发展，人们对于数据隐私的保护变得越来越重视。
大数据技术可能通过分析人们的行为来推断出他们的个人信息，这需要相应的技术来对数据进行保护。
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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 (4)企业大数据项目 (6)数据是企业最宝贵的财富。
(6)政府部门 (7)个人 (7)企业管理 (9)预测 (9)更有效地组织企业以节省资金 (9)真正了解客户 (10)企业共同创建、实时改进和创新产品 (10)利用大数据找到新的商业机会 (11)参考文献 (12)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[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]。