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建设一个大数据中心需要做哪些方面的工作?大数据适用于哪些行业? 今日资讯

更新时间:2021-10-13 23:35:20点击:

大数据中心建设,包括从数据采集、数据处理、数据存储、数据建模分析、数据展示、数据应用开发等等多个阶段。大数据中心建设的步骤包括:

1. 确立大数据解决方案(需求,团队,工期,预算等);

2. 准备大数据硬件环境(至少要有服务器、网络);

什么是大数据?

这次我们不谈概念,不谈理论,避虚就实,关注大数据在十大行业的实际应用。

3. 选择合适的合作伙伴开发大数据平台;

从证券行业到医疗领域,越来越多公司意识到大数据的重要性。2015年Gartner调查显示,超过75%的公司正在投资或计划在未来两年内投资大数据。而在2012年进行的类似调查中,仅有58%的公司在未来两年内计划投资大数据。

增强客户体验、降低成本、精准营销以及提高流程效率、数据安全是公司关注大数据的主要目的。本文将研究正在使用大数据的10个垂直行业及面临的挑战,以及大数据如何解决这些难题。

4. 进行大数据平台试用及人员培训;

5. 进行大数据平台项目验收;

1. 银行和证券

6. 进行大数据平台使用和运维。

挑战:


建设一个大数据中心需要做哪些方面的工作?大数据适用于哪些行业? 今日资讯(图1)
建设一个大数据中心需要做哪些方面的工作?大数据适用于哪些行业? 今日资讯(图2)

通过对10家投行券商的16个项目的研究表明,该行业面临的挑战包括:证券欺诈预警、蜱虫分析、检测卡片欺诈、审计跟踪档案、企业信用风险报告、贸易可视性、客户数据转换、用于交易的社交分析、IT运营分析和IT策略合规性分析等。

应用:

证券交易委员会(SEC)正在使用大数据网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场中的非法交易活动。

商业银行,对冲基金和其他金融公司在高频交易的交易分析,交易前的决策支持分析,情绪测量,预测分析等方向使用大数据。

该行业还严重依赖大数据进行风险分析,这其中包括:反洗钱,企业风险管理,客户画像,以及减少欺诈行为等。

2. 通讯,媒体和娱乐

挑战:

每个观众消费着不同形式的娱乐,以及不同的娱乐设备,因此通信,媒体和娱乐行业正面临以下大数据挑战:

1. 收集,分析和利用消费者习惯

2. 利用移动和社交媒体内容

3. 实时追踪媒体内容使用形式

应用:

公司同时分析客户数据和行为数据,以创建详细的客户档案,可用于:

1. 个性化定制内容

2. 按需推荐内容

3. 衡量内容结果

一个典型的例子是国外视频网站YouTube上的温网比赛,它利用大数据实时向电视、移动和网络用户提供网球比赛的详尽的情感分析。亚马逊Prime大量使用大数据,在一站式商店提供视频,音乐和Kindle书籍来提供卓越的客户体验。

3. 医疗领域

挑战:

医疗保健行业可以获取大量数据,但由于医疗成本上升、医疗系统效率较低,大量数据没能得到有效利用。抛弃患者的数据精准度弱化、以及不同传感器的数据差异均是医疗行业所面临的困难。

应用:

一些医院正在使用从数百万患者手机应用程序收集的数据,允许医生使用循证医学,而不是对所有去医院的患者均进行多次医学检查。佛罗里达大学运用免费的公共健康数据和谷歌地图创建了视觉数据,以便更快地识别和有效分析医疗信息,用于跟踪慢性病的传播。

4. 教育

挑战:

从技术角度来看,教育行业面临的主要挑战是整合不同来源的大数据,并在统一平台上使用它,有时这些数据并非是相互协作的。从实际角度来看,教师和机构必须学习新的数据管理和分析工具。在政治上,用于教育目的的大数据相关的隐私和个人数据保护也是一个问题。

应用:

大数据在高等教育中的使用非常多。例如,一所拥有超过26000名学生的澳大利亚大学已经部署了学习和管理系统,该系统可以跟踪学生登录系统时,在系统中不同页面上花费的时间以及学生的整体学习进度等。

大数据还用于衡量教师的教学有效性,以确保学生和教师的良好体验。教师的表现可以根据学生数量,主题,学生人口统计,行为分类和其他几个变量进行微调和衡量。

5. 制造业和自然资源

挑战:

石油、农产品、矿物、天然气、金属等自然资源的需求不断增加,导致数据数量、复杂性增加。制造业的大量数据尚未开发。这些信息的利用不足会妨碍产品质量、能效、可靠性和更高的利润空间。

应用:

在自然资源行业中,大数据允许预测建模以辅助决策制定,从地理空间数据,图形数据,文本和时间数据中摄取和集成大量数据。使用领域包括:地震解释和油藏描述。

6. 政府

挑战:

在政府领域,最大的挑战是跨政府部门和组织的大数据集成和数据的互兼容性。

应用:

在公共服务领域,大数据的应用范围非常广泛,包括:能源勘探,金融市场分析,欺诈检测,健康相关的研究和环境保护。美国社保局使用大数据分析大量的社会残疾索赔数据,用于快速有效地处理医疗信息,以便更快地做出决策并检测可疑的或欺诈性索赔。美国食品和药物管理局(FDA)正在利用大数据来检测和研究食品中毒等疾病的模式。大数据让响应更快,治疗更快和死亡更少。

7. 保险

挑战:

缺乏个性化服务,缺乏个性化定价以及针对新细分市场和特定细分市场的服务。

应用:

通过从社交媒体,GPS设备和摄像头获得的数据预测客户行为,大数据已被业内用于为简单的产品提供客户见解。大数据还可以让保险公司更好地保留客户。在索赔管理方面今日资讯,大数据的预测分析可以加快服务速度,因为可以分析大量数据,特别是在承保阶段。

8. 零售和整体销售贸易

挑战:

从传统的实体零售商和批发商到当今的电商,该行业随着时间的推移累计了大量数据。这些数据来自客户会员卡,POS扫描仪,RFID等,其用途不足以改善客户体验。

应用:

零售商和批发商收集来自客户忠诚度数据,POS,商店库存,本地人口统计数据的