大数据与管理
大数据与管理专业的就业前景
大数据与管理专业的就业前景在当今数字化时代和信息爆炸的背景下，大数据已经成为企业和组织决策的重要支撑。
大数据技术和管理专业的发展迅猛，毕业生在各行各业都有广阔的就业前景。
本文将探讨大数据与管理专业的就业前景，包括相关行业和职位的发展趋势，以及对人才的需求。
一、相关行业的发展趋势1.金融行业在金融业，大数据技术已经成为业务决策和风险管控的重要手段。
金融机构需要通过数据分析和挖掘来识别潜在风险和机会，优化客户关系管理，改善风险评估模型等。
随着金融科技的发展，金融机构对大数据与管理专业人才的需求会持续增长。
2.零售业在零售业，大数据分析可以帮助企业了解消费者行为、提高销售额和客户满意度。
通过大数据分析，零售商可以预测需求、优化存货管理、改进商品陈列和价格策略等。
因此，大型零售企业对于掌握大数据技术和管理知识的人才有着较高需求。
3.供应链管理大数据在供应链管理领域也发挥着重要作用。
通过分析供应链中的各个环节和数据，企业可以更好地掌握物流运作、库存管理和交付效率等方面。
因此，供应链管理领域对于大数据与管理专业人才亦呈现出巨大需求。
4.市场营销大数据分析在市场营销中的应用愈发重要。
通过深入了解消费者喜好、行为和偏好，企业可以更精准地制定市场营销策略和产品推广活动。
同时，大数据还可以帮助企业进行市场调研、预测市场趋势和竞争对手分析等。
对于懂得运用大数据技术和管理知识的市场营销人才，市场上有着极大的吸引力。
二、相关职位的发展趋势1.数据分析师数据分析师是大数据与管理专业毕业生的热门职位之一。
他们负责收集、处理和分析数据，从中提取有价值的信息和见解，为企业决策提供支持。
数据分析师需要具备丰富的数据处理和统计分析技能，熟悉数据可视化工具和数据库管理等。
2.大数据工程师大数据工程师是负责构建和维护大数据平台的技术专家。
他们需要具备扎实的编程和数据处理技能，能够处理海量数据，并保障数据的安全性和可用性。
大数据工程师通常需要熟悉大数据处理框架如Hadoop、Spark等。
大数据与数据管理
大数据与数据管理大数据是指由传统数据库管理系统无法处理的规模庞大、结构复杂、变化速度快的数据集合。
随着科技的发展和智能化的推进，大数据已经成为社会发展的重要驱动力之一，也应运而生了许多新的技术和工具，如流数据处理、数据挖掘、人工智能等。
而数据管理则是对这些大数据进行有效管理和利用的关键。
数据管理，指的是对数据进行收集、整理、存储、处理和使用的过程。
在大数据时代，数据管理具有更高的复杂性和挑战性。
首先，大数据的规模巨大，传统的数据管理方式已经无法满足对数据存储和处理能力的要求。
因此，需要引入分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark等，以解决数据存储和分析的问题。
其次，大数据的结构复杂，包含了不同类型和来源的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些数据需要进行有效的整合和管理，以便进行更好的数据分析和决策支持。
因此，数据管理需要支持多样化的数据模型和数据处理技术，如关系数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。
此外，大数据的变化速度快，数据的更新和变动频繁。
传统的批处理方式已经无法满足对实时数据分析和处理的需求。
因此，需要引入流数据处理技术，以实现对数据的实时更新和处理。
流数据处理技术可以对数据进行流式计算和流式分析，从而实现对实时数据的快速响应和处理。
在大数据与数据管理的结合中，数据管理不仅仅是对数据的存储和处理，更重要的是对数据的价值和意义的挖掘和发现。
大数据中蕴含着丰富的信息和知识，通过对数据的有效管理和分析，可以从中发现潜在的商机和问题，并为决策提供支持和指导。
因此，数据管理需要立足于对数据的使用和价值的考虑，将数据转化为有用的信息和知识。
总之，大数据与数据管理密切相关，数据管理在大数据时代的发展中起着重要的作用。
数据管理不仅仅是对数据的收集和处理，更重要的是通过对数据的整合、分析和挖掘，发现数据中蕴含的价值和意义，并为决策提供支持和指导。
数据管理需要结合大数据技术和工具，以满足对数据存储、处理和分析的需求，为大数据时代的发展和应用提供支持。
如何有效管理和利用大数据
如何有效管理和利用大数据大数据时代的到来，为企业经营和决策提供了巨大的机遇和挑战。
如何有效地管理和利用大数据成为了企业追求竞争优势的关键。
本文将从以下几个方面探讨如何有效管理和利用大数据。
一、建立完善的数据收集和存储系统要有效管理和利用大数据，首先需要建立完善的数据收集和存储系统。
数据收集的方式可以包括传感器、互联网、社交媒体等多种渠道。
在数据存储方面，可以采用云计算技术，将海量的数据存储在云端，提高数据的可靠性和可用性。
二、进行数据清洗和加工大数据往往包含大量的噪声数据和冗余数据，需要进行数据清洗和加工。
数据清洗可以通过清除异常值、填补缺失值等方式来实现，确保数据的准确性和完整性。
数据加工则可以通过数据挖掘、数据建模等手段来提取数据中的有用信息。
三、建立有效的数据分析模型有效的数据分析模型是利用大数据的关键。
可以借助机器学习、人工智能等技术，建立预测模型、分类模型等来分析和挖掘数据中的价值。
利用这些模型可以对市场趋势进行分析预测，对客户行为进行分析等，为决策提供科学依据。
四、保护数据的安全和隐私大数据涵盖了大量的个人和企业机密信息，保护数据的安全和隐私至关重要。
可以通过加密技术、权限管理等手段来保护数据的安全性。
同时，需要遵守相关的法律法规，保障用户的隐私权。
五、加强团队建设和培训要有效管理和利用大数据，需要加强团队建设和培训。
团队成员需要具备一定的数据分析和技术能力，能够熟练运用数据工具和算法进行数据分析。
同时，培训可以帮助团队成员不断更新知识和技能，适应技术的快速发展。
六、建立数据共享和合作机制在大数据的管理和利用过程中，建立数据共享和合作机制可以提高数据的价值。
企业可以与其他企业、研究机构等建立合作关系，共享数据资源，共同开展研究和创新。
通过数据的共享和合作，可以实现数据的互补和优化，提升数据的利用效率。
七、不断创新和优化数据管理和利用模式大数据的管理和利用是一个不断创新和优化的过程。
随着技术的不断进步和商业模式的变革，企业需要不断地调整和优化数据管理和利用模式，以适应市场的需求和变化。
大数据应用与管理专业就业方向
大数据应用与管理专业就业方向
大数据应用与管理专业就业方向
1、科研方向：
（1）大数据实验室研究员，能够运用先进的大数据技术进行大规模数
据计算、大数据存储、大规模数据挖掘、大数据集成等；
（2）大数据分析师，负责分析公司的数据或处理大规模的实时分析数据，根据分析结果提出合理的管理决策建议。
2、互联网企业方向：
（1）大数据开发工程师，主要负责应用大数据技术解决现实中的问题，有时还需要开发一些辅助工具以供用户使用；
（2）大数据运维工程师，运用数据库和其他相关技术，管理大数据系统，分析数据结构，设计性能优化，实现持续运维。
（3）大数据产品经理，管理大数据产品的需求、规划、开发等，确保
大数据产品有效而迅速地投入市场，满足客户需求。
3、政府机构方向：
（1）大数据安全分析师，负责政府大数据安全的策划、构建、测试和维护，防止大数据遭受攻击和窃取；
（2）大数据分析与运维工程师，负责管理大数据的分析模型，确保获得有效有效的结果；
（3）政府大数据平台维护工程师，负责维护和升级政府大数据平台，确保信息正确、安全、可靠。
大数据管理与应用的工作内容
大数据管理与应用的工作内容
1. 收集和整理数据呀，这就像给一个大宝藏分类整理一样！比如说在电商领域，得把海量的用户购买行为数据都好好归整起来，才能发现消费趋势呢！
2. 分析数据来发现规律，哇塞，这可太神奇了！就像从一堆拼图中找出关键的几块来拼凑出完整的画面一样。
比如看看某个地区不同时间段的用电数据，就能明白啥时候用电高峰呀！
3. 利用数据建模预测未来，嘿，这简直是未卜先知的超能力嘛！比如根据以往的销售数据来预测下一个季度的销量，这多牛呀！
4. 数据可视化呈现呀，把复杂的数据变得直观易懂，就像给晦涩的知识穿上了漂亮易懂的外衣！像把城市交通流量数据用直观的图表呈现出来，大家一下子就清楚哪里容易堵车啦！
5. 优化业务流程，通过数据发现不足然后改进，这不是让业务“脱胎换骨”嘛！假如物流企业根据数据分析优化配送路线，那效率得提高多少呀！
6. 保障数据安全和隐私，这可太重要了，就像守护珍贵的宝物一样！要是用户数据泄露了，那得多糟糕呀！
7. 与不同部门协作，让数据发挥更大作用，这就像大家一起围着篝火取暖，力量更大呀！比如和市场部门合作，根据数据制定精准的营销策略呢！
我觉得大数据管理与应用就是开启未来的神奇钥匙，能解决好多问题，创造好多价值呢！。
大数据在管理方面的应用
大数据在管理方面的应用大数据在管理方面的应用随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今社会中的热门话题，也成为了企业管理中的重要工具。
大数据在企业管理方面的应用，已经逐渐成为了企业提升效率、优化管理、提高竞争力的重要手段。
本文将从以下几个方面来探讨大数据在管理方面的应用。
一、大数据在市场营销中的应用大数据在市场营销中的应用，主要体现在以下几个方面：1.精准营销：通过大数据分析，企业可以了解到消费者的需求、喜好、购买习惯等信息，从而实现精准营销，提高营销效果。
2.个性化推荐：通过大数据分析，企业可以根据消费者的历史购买记录、浏览记录等信息，为消费者提供个性化的产品推荐。
3.营销策略优化：通过大数据分析，企业可以了解到市场的趋势、竞争情况等信息，从而优化营销策略，提高营销效果。
二、大数据在人力资源管理中的应用大数据在人力资源管理中的应用，主要体现在以下几个方面：1.人才招聘：通过大数据分析，企业可以了解到人才的来源、招聘渠道等信息，从而优化招聘策略，提高招聘效率。
2.员工绩效评估：通过大数据分析，企业可以了解到员工的工作表现、绩效等信息，从而实现对员工的精准评估，提高员工绩效。
3.员工培训：通过大数据分析，企业可以了解到员工的培训需求、培训效果等信息，从而优化培训计划，提高培训效果。
三、大数据在供应链管理中的应用大数据在供应链管理中的应用，主要体现在以下几个方面：1.供应链可视化：通过大数据分析，企业可以了解到供应链中的各个环节、关键节点等信息，从而实现供应链的可视化管理。
2.供应链优化：通过大数据分析，企业可以了解到供应链中的瓶颈、风险等信息，从而优化供应链，提高供应链效率。
3.供应链风险管理：通过大数据分析，企业可以了解到供应链中的风险因素，从而实现供应链风险管理，降低风险损失。
总之，大数据在管理方面的应用，已经成为了企业提升效率、优化管理、提高竞争力的重要手段。
企业应该积极探索大数据在不同领域的应用，实现数字化转型，提升企业的核心竞争力。
大数据与管理的关系
大数据与管理的关系随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
大数据的出现，为企业的管理带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据的应用，可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，优化生产和供应链，提高效率和降低成本，从而实现更好的经营和管理。
大数据与管理的关系，可以从以下几个方面来进行分析：1. 数据分析与决策支持大数据的应用，可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，优化生产和供应链，提高效率和降低成本。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场和客户需求，从而制定更加科学和有效的营销策略。
同时，大数据还可以帮助企业优化生产和供应链，提高效率和降低成本，从而实现更好的经营和管理。
2. 数据挖掘与客户关系管理大数据的应用，可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，从而实现更好的客户关系管理。
通过对大数据的挖掘，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更加科学和有效的客户关系管理策略。
同时，大数据还可以帮助企业更好地了解客户的反馈和意见，从而及时调整产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 数据可视化与业务监控大数据的应用，可以帮助企业更好地了解业务运营情况，从而实现更好的业务监控和管理。
通过对大数据的可视化，企业可以更加直观地了解业务运营情况，从而及时发现问题和风险，采取相应的措施进行调整和管理。
同时，大数据还可以帮助企业更好地了解业务的趋势和变化，从而及时调整战略和规划，提高企业的竞争力和创新能力。
大数据与管理的关系密不可分。
大数据的应用，可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，优化生产和供应链，提高效率和降低成本，从而实现更好的经营和管理。
同时，大数据还可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，从而实现更好的客户关系管理。
通过对大数据的可视化，企业可以更加直观地了解业务运营情况，从而及时发现问题和风险，采取相应的措施进行调整和管理。
因此，企业应该积极探索大数据的应用，不断提升自身的管理水平和竞争力。
管理系统与大数据技术的结合
管理系统与大数据技术的结合随着信息时代的到来，管理系统和大数据技术的结合逐渐成为了企业管理中的一个重要趋势。
通过将管理系统与大数据技术相结合，企业能够更好地利用数据资源，实现高效的管理和决策。
本文将探讨管理系统与大数据技术的结合对企业管理的影响以及未来的发展方向。
一、管理系统与大数据技术的结合带来的效益管理系统是一个企业在日常运营中用于管理各项业务的工具，它可以帮助企业实现工作流程的优化、信息的实时共享和沟通的高效性。
而大数据技术则是指通过对大量数据的收集、存储、处理和分析，来发现隐藏在数据背后的规律和价值。
将这两者相结合，可以带来以下效益：1. 实时监控与分析：管理系统的核心是实时监控和分析，而大数据技术能够帮助企业收集和分析多种来源的数据。
通过将两者结合，企业可以实时监控各项业务的进展情况，并通过对大数据的分析，发现问题并进行及时的调整和优化。
2. 决策支持：管理系统和大数据技术的结合可以提供更准确的数据支持，帮助企业做出更明智的决策。
通过对大数据的分析，企业能够了解市场趋势、客户需求等信息，并针对性地优化产品和服务，提高市场竞争力。
3. 个性化服务：通过对大数据的分析，企业能够了解客户的偏好和需求，从而提供个性化的服务。
管理系统可以根据客户的喜好和行为习惯进行智能推荐，提高客户满意度和忠诚度。
二、管理系统与大数据技术的应用案例1. 零售业：管理系统与大数据技术的结合可以帮助零售企业实现销售数据的实时监控、库存的精准管理以及市场趋势的预测。
通过对大数据的分析，零售企业可以了解不同地区和不同时间段的消费习惯，从而优化进货策略和促销活动。
2. 物流业：管理系统和大数据技术的结合可以帮助物流企业实现货物运输的实时监控和路径优化。
大数据技术可以收集各种与运输相关的数据，如天气情况、交通状况等，从而提高运输效率和减少成本。
3. 金融业：管理系统与大数据技术的结合可以帮助金融机构实现风险控制和客户管理的智能化。
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大数据的发展背景
1、智能终端的普及
2、网络带宽的提升
3、电子商务的狂热 4、社交网络流行 5、位置信息 6、云计算的兴起 7、物联网时代的到来
大数据的发展背景
大数 Data) ，或称巨量资 料，指由于容量太大和过于复杂，无法在一定时间内用常规软 件对其内容进行抓取、管理、存储、检索、共享、传输和分析 的数据集。
• 数据类型繁多。 不仅包括传统的关 系数据类型，也包 括以网页、音视频、 文档等形式存在的 未加工的、半结构 化和非结构化的数 据。
Variety 多样
大数据的特征
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Value
Velocity 高速
• 数据体 量巨大。 从TB级别 跃升到PB 级别。
太字节，记作TB，1TB=1024GB；拍字节，记作PB， 1PB=1024TB；艾字节，记作EB，1EB=1024PB；泽字 节，记作ZB，1ZB=1024EB。。。。
大数据的特征
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Value
广州超算中心 存储量
16000个运算节点 312万个计算核心 整体总计内存1.408PB 12.4Pห้องสมุดไป่ตู้的硬盘阵列
Volume 大量
• 处理速度快。 1秒定律。 • 这一点也是 和传统的数据 挖掘技术有着 本质的不同。
• 数据类型繁多。 不仅包括传统的关 系数据类型，也包 括以网页、音视频、 文档等形式存在的 未加工的、半结构 化和非结构化的数 据。
Variety 多样
Value 价值
• 价值密度低。 但庞大的数 据中蕴含着 新知识，以 及极其重要 的预测价值。
麦肯锡全球研究院（2011）对大数据的定义是从数据集的大体 量入手的：大数据是指那些规模大到传统的数据库软件工具已 经无法采集、存储、管理和分析的数据集。 维克托∙迈尔-舍恩伯格（2012）在《大数据时代》一书中主要从 价值大的角度来定义大数据，他认为大数据是当今社会所独有的 一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行 分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。
2013年10月，济南电子政务数据交换平台正式启用。该平 台基于云计算理念，成功将工商、国税、质检、公安、社保 等20多个部门数据共享。国税局与地税局通过数据比对，发 现了25000条数据差异，落实纳税企业5000多户，补缴税款 2700多万元。 推广：如将我国城镇居民医疗数据与保险数据对比分析可以 优化保险企业报销比例，发现虚假报销行为；与制药厂数据
统计决定，是用大数据 “算”出
来的电视剧。
案例－大数据在金融领域的应用
大数据助力推进高频金融交易和小额信贷
高频交易：目前美国股市每天的成交量高达70亿股，通过对历史和实时数 据的挖掘创新，以创造和改进量化交易模型，并将之应用于基于计算机模 型的实时证券交易过程中。据统计其中高达三分之二的交易都是由建立在 数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的。
小额信贷： 截止2013年底阿里巴巴数据平台服务器上，已积攒超过100PB 已处理的数据，包括交易、金融、SNS、地图、生活服务等多种数据类型， 依托阿里电商平台强大的数据体系和平台支撑,阿里金融开创了一种“纯信用 、无抵押、免担保”的小额贷款模式，从而给数十万小微企业，放贷数百亿 元，坏账率仅为0.3%左右，低于商业银行水平。
法相结合，这个项目在 2008年 9月雷曼兄
弟破产之后马上就发现了通货紧缩趋势，然 而那些依赖官方数据的人直到 1 地图，用户每次位置变化，都能得到数据。把手机网民的定
位信息汇总成大数据进行分析， 就能勾勒出人们的迁徙轨迹。
……
案例－CPI预测
美国劳工统计局每个月都要公布CPI,这
些数据对投资者和商家都非常重要。政府为
了得到这些数据，每年大概需要花费两亿五 千万美元。这些数据是精确的也是有序的， 但是这个采集结果的公布会有几周的滞后。 MIT 的两位经济学家通过一个软件在互 联网上收集信息，他们每天可以收集到 50 万种商品的价格。通过把大数据和好的分析
3月奥巴马总统 宣布美国政府投 资逾2亿美元启 动“大数据研究 和发展计划 （BDRDI）”。
大数据的发展背景
随着一系列标志性事件的发生和建立，人们越发感觉到大数据时 代的力量。因此2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”。
Agricultural
Industry
Information
Data
用户年龄分布：覆盖适龄婚育群体，观众气质更 显成熟。不少适龄青年发微博称，“看到某某， 我也好想结婚，想有个这样的儿子／女儿。”
案例－《爸爸去哪儿》大数据解读
为决策提供支持。 若自己的目标客户 与该节目的观众一 致，可以考虑下一 季的赞助。 根据之前的 数据分析， 大胆推出了 低成本同名 电影并大获 成功！第二 季的拍摄紧 锣密鼓地进 行着…… 满足了自己“八卦”的 需求。对这个节目有了 深入的了解。
岩画 MB
目录
1
2 3
大数据的发展
大数据的定义和特征
案例分享
4
大数据时代的机遇和挑战
大数据的前世今生
莫里航海图，最早的大数据实践
大航海时代，早 期由于对潮汐、风和 洋流等知识的缺乏， 远洋航海不仅效率低 下，而且充满危险。
马修· 方丹· 莫里曾 是一名优秀的美国海 军军官，在一次偶然 的事故后被迫退役。 随后，他与20个志同 道合的数据处理者一 起，整理了所有旧航 海图上的信息，并绘 制了一张拥有 120 万 数据点的航海图。
大数据的特征
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Value
• 数据体 量巨大。 从TB级别 跃升到PB 级别。
Volume 大量
存储量
据估计，2007年全球存储了大约300EB 的数据，而到2013年，已达1.8ZB，据估计 到2020年，世界上存储的数据预计能达到 35ZB之多，相当于数千亿个大型图书馆存储 的数据。
潜在 赞助 商
观众
节目 组
大数据解读 可能的受益 者
同类 节目 竞争 者
从《爸爸去哪 儿》的成功中 可以学到什么 ？
明星
赞助 商
了解了自己及孩子在观众心中的 “热度”，为下一步转型及孩子 未来的规划提供参考。
本次赞助是否成 功？成功在哪里 ？为以后广告的 投放提供了经验 。
案例－纸牌屋的创作
在 《纸牌屋》是从3000万付费用 户的数据中总结收视习惯、选择， 仔细分析400万条评论、300万次 主题搜索，并对用户喜好精准分 析的基础上进行创作的。最终， 拍什么、谁来拍、谁来演、怎么 播，都由数千万观众的客观喜好
LOGO
案例－谷歌流感趋势项目
2009年，H1N1病毒肆虐全球，谷歌的“全球流感地图” 成功派上用场，准确预测出患病高发地区，有效地指导 人们进行预防。
案例－大数据在政务领域的应用
大数据的发展，将极大地改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、加强
市场监管能力、提高政府决策能力、提升公共服务能力，实现区域化管理。
报告人：和 力
数据：数据是记录下来可以被鉴 别的符号，包括文字、图片、视 频和声音等。 太字节，记作TB，1TB=1024GB； 拍字节，记作PB，1PB=1024TB； 艾字节，记作EB，1EB=1024PB； 泽字节，记作ZB，1ZB=1024EB。
大数据
ZB
互联网
PB
纸、印刷术 TB
文字 GB
比对分析可以调节药品的生产量与销售渠道。但医疗政策信 息并不能发挥这样的作用。
案例－政治选举
在 2012年 奥巴马的竞选团队
对数以千万计的选民邮件进行 数据挖掘，精确预测出更拥护
奥巴马的选民类型，并进行了
有针对性的宣传，从而帮助奥 巴马成为了美国历史上唯一一
位在竞选经费处于劣势下实现
连任的总统。
案例－《爸爸去哪儿》大数据解读
案例－《爸爸去哪儿》大数据解读
粉丝性别比例：“爸爸粉”女性占到八成。难道 是因为星爸太帅？当然，这与微博中女性用户占
比较高和她们更爱分享转评的习惯也有关。
地区偏好排行：《爸爸去哪儿》的观众明显向 GDP高地聚集。对湘派娱乐节目免疫力极强的京 、沪、苏、蜀等地罕见上榜。《爸爸去哪儿》偏 好度前十省份中，有５个GDP十强省份，涵盖3个 直辖市。这是否能说明，一部分“先富起来”的 人，对亲子关系有更深的焦虑和更多的期待？
• 数据体 量巨大。 从TB级别 跃升到PB 级别。
Volume 大量
+
计算量
大数据的特征
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Value
数据更新、 增长速度 快
Velocity 高速
• 数据体 量巨大。 从TB级别 跃升到PB 级别。
Volume 大量
• 处理速度快。 1秒定律。 • 这一点也是 和传统的数据 挖掘技术有着 本质的不同。
大数据平台框架
管理模式的变迁
市场、金融、政策等等 业务数据 决策、预策
市场、金融、政策等等
业务数据
报表等
决策、预策
市场、金融、政策等等 大数据系统 业务数据 信息、预策
决策
案例－谷歌流感趋势项目
传统的流感预报会滞后大约两周的时间，这种滞后往往会导 致严重的后果。
谷歌发现，某些搜索 字词可以很好地标示流 感疫情的现状。Google 流感趋势使用了经过汇 总的 Google 搜索数据库 来测流感疫情。
因此 UPS 利用大数 据分析打造了一个名 为 Orion 的道路优化 与导航集成系统，可 以在约3秒内找出最 佳路线。
2011 年 ， UPS 的 驾 驶 员 少 跑 了 5000 万 公 里 的 路 ， 节省了 300 万加仑燃 料，少排放了3万立 方公吨的二氧化碳。