“大数据”有哪些具体的成功应用?
这是一个很多人都比较关心的问题,作为一名计算机领域的科研、教育工作者,我来回答一下。
首先,当前大数据技术正处在落地应用的初期,目前除了互联网领域之外,传统行业领域还没有开始大面积应用大数据技术,但是在工业互联网的推动下,目前大量的企业已经开始了上云***,企业上云之后,大数据技术将逐渐开始落地应用,大数据与普通人的关联也会越来越多。
从当前大数据的落地应用情况来看,目前与互联网相关的业务或多或少都在应用大数据技术,比如电子商务领域应用大数据技术就比较普遍,推荐系统就是一个非常普遍的应用,基于推荐系统也会给用户带来更好的购物体验。从大的发展趋势来看,未来大数据的应用空间是非常大的,而且大数据的价值空间同样非常大。
除了电子商务领域之外,大数据在出行、医药健康、教育、金融等领域的应用也在不断增加,而这些领域当前与互联网的结合也走在了诸多传统行业的前面,相信在工业互联网时代,更多的行业领域都会逐渐网络化、智能化,这个过程也会推动大数据的落地应用。
相对于大数据技术来说,云计算的落地应用目前要多一些,而且企业要想借助于工业互联网来实现创新发展,往往都需要借助于云计算的支撑,所以也把云计算称为打开工业互联网大门的钥匙。目前云计算已经成为了大量互联网计算服务的支撑,尤其是与用户相关的互联网应用,所以普通用户只要在使用网络服务,包括各种App,几乎都离不***计算。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!
大数据可以和物联网协同工作。比如从物联网设备提取的数据提供设备互连的映射,媒体行业、公司和***已经利用这种映射更准确地瞄准他们的受众并提高媒体效率。物联网也越来越多地被用作收集感官数据的手段,而这种感官数据已被用于医疗和制造业。
数字创新专家凯文·阿什顿(Kevin Ashton)以创造这个词为名,在这句话中定义了物联网:“如果我们有知道所有事情的计算机,就可以了解事物,使用它们收集的数据,而不需要我们帮助 ,我们将能够跟踪和统计所有事情,并大大减少浪费,损失和成本。我们会知道什么时候需要更换,修理或回收,以及它们是新鲜的还是过时的。”
而自2015年以来,大数据已经成为商业运营中突出的一个工具,可帮助员工更高效地工作,并简化信息技术(IT)的收集和分配。使用大数据解决企业内的IT和数据收集问题称为IT运营分析(ITOA)。通过将大数据原理应用于机器智能和深度计算的概念,IT部门可以预测潜在问题并在问题发生之前提供解决方案。在这段时间内,ITOA企业也开始在系统管理中发挥重要作用,提供将单个数据孤岛整合在一起的平台,并从整个系统获得洞察,而不是从孤立的数据包中获取洞察。
内容媒体方面,Nick Couldry 和 Joseph Turow 提出,媒体和广告从业者将大数据视为关于数百万人的许多可操作信息点。这个行业似乎正在摆脱使用特定媒体环境(如报纸,杂志或电视节目)的传统方式,转而***用在最佳位置以最佳时间覆盖目标人群的技术。最终的目标是服务或传达一种符合消费者心态的(统计上)消息或内容。例如,发布环境越来越剪裁消息(广告)和内容(文章)以吸引消费者,消费者通过各种数据挖掘活动专门搜集消息。
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大数据的应用已经开始爆发,比较成熟的部分应用主要有:1、精准营销;2、征信;3、智慧舆情;4、智慧选点(店);5、智慧交通路线规划;6、智慧旅游大数据;7、智慧疫情大数据;8、智慧农业大数据;9、工业大数据的预测大数据;10、人员热力图大数据;11、用户失联修复大数据;12、医疗大数据;13、数据中台;14、用户画像;15、展会大数据;16、环保大数据;17、其他。应该说大数据技术越来越成熟,应用在各行各业都在落地,只是深浅的问题,上面列举的应用应该是九牛一毛,总之,未来已来。
大数据的应用领域越来越广泛,所涉及的行业也越来越多,随着大数据的发展,影响着人们中的点滴,可以帮助人们获取有用的信息,不管是企业还是个人都会受到大数据的分析影响。大数据的应用待敌会给哪些行业和领域带来变化呢,是如何带来变化的呢。
对医疗行业的影响
大数据应用的计算机能力能够在很短的时间内解码DNA,并且制定出合理的治疗方案,还可以预测疾病,比如智能手表手环可以产生数据一样,大数据可以帮助病人得到更好的治疗,目前已经应用于医院的某些科室中,通过记录和分析,预测出可能会产生的症状,大大提高了工作的效率。
对体育行业的影响
目前很多运动员在训练的时候已经应用大数据分析技术了,比如***分析每个球员的表现,在运动器材中植入传感器技术,让我们可以获得比赛的数据以及如何改进,而且还有一部分球队追踪运动员的比赛之外的生活。主要是对营养和睡眠,以及社交和情感方面。
对机器设备的影响
大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如,大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器,在交通上能够安全的驾驶,不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。
对安全执法的影响
大数据的应用已经扩大到安全执法的领域之内了,想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击,甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,***公司应用大数据工具来槛车欺诈***易。
对城市改善的影响
对城市中日常生活中的影响,比如交通信息,基于城市的实时交通情况,利用社交网络数据来优化最新的交通路况,目前大多数城市已经进行大数据分析和试点了。
对金融行业的影响
应用大数据进行金融交易,大数据的算法应用于交易的决定,很多股权的交易都是利用大数据的算法进行的,这些算法是基于社交媒体和网站新闻决定未来的几秒内是买进还是卖出。
大数据所涵盖的领域不止这些,只是在某一些领域的应用是比较多的,频繁的。当然,在未来大数据的普及和应用是越来越多的,还会有许多新的行业和领域来利用大数据的应用进行规划和发展。
个人怎样获取大数据?
个人获取大数据集有以下途径:
1. 部分企业提供了相关领域的数据集,如搜狗公司有提供搜索数据集,滴滴有提供出行数据集,可下载使用;
2. 通过网络爬虫爬取数据,很多网站有反爬功能,个人能够能够爬到的数据量比较有限;
3. 从数据开放平台中获取,很多科研机构和单位有开放观测和统计数据。
谢谢邀请!
大数据的数据来源主要有三个渠道,分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用(Web和App),所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。
物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例,物联网产生的数据多以非结构化数据为主,包括***、音频、传感数据等等。物联网的应用领域众多,比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据,通常情况下这些数据的***集都是有严格要求的,是不能开放给个人的。如果个人要想获得这部分数据,一个比较可行的方案是跟数据***集者进行合作,比如做数据分析等业务。
传统信息系统涵盖的领域非常广泛,有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等,传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主,而且往往有较高的精确度和关联关系,这部分数据的价值密度也是相对比较高的。
但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容,所以这部分内容通常是受到严密保护的。随着大数据技术的发展,业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高,经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯,所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。
互联网应用也是产生大数据的重要基础之一,包括各种Web应用以及大量的App产品,这部分数据多以半结构化为主,数据内容也存在真***难辨的情况,但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的,所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”,从而进行多维度的分类。
随着这些互联网产品***集的数据越来越多,用户的“画像”也会越来越清晰,大数据分析结果也会越来越准确。对于个人用户来说,要想获得这部分数据,有三个办法,一个是自己开发互联网应用,另一个是对目前的互联网数据进行爬取,最后是与互联网公司开展合作,这样也能拿到一部分数据。
虽然现在大数据相关技术已经开始逐渐落地,很多传统信息系统之间也形成了互联互通,但是数据流通依然有大量的环节需要打通,一定程度上的“数据孤岛”现象依然存在。相信随着云计算、大数据和物联网的发展,数据流通将会越来越方便和合理。
作者简介:中国科学院大学计算机专业研究生导师,从事IT行业多年,研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域,有多年的一线研发经验。欢迎关注作者,欢迎咨询计算机相关问题。
“大数据的运用,汽车私人定制服务已经不远。”
这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子,分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子,抛砖引玉。
背景
2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆,而且预计在未来的销量还会增加,到2020年达到3000万辆。
汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案,对于未来汽车的发展趋势,业界基本上有一个共识,未来的汽车会朝着“电动化,网联化,智能化,共享化”四个方向发展。
以用户为中心的生态链
基于汽车网联化的发展,形成了以用户为中心的生态链,如下图:
围绕在车主周围,有不同层级的参与者。传统的主机厂,汽车制造商,硬件供应商,4S店,只是其中很一小部分。还有各种服务商,提供商,开发商,保险公司,传媒,甚至教育机构,也扮演着重要的角色。
车联网能够将这些参与者全部连接起来,靠什么?
大数据
汽车产业数据,驾驶行为数据,汽车感知数据,外部环境数据,还有最重要的人的社会数据,都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。
围绕着车联网,以上的数据不断地更新,不断地累积,形成了庞大的数据库,可被收集,并进行分析和处理。
运用举例-私人定制服务
通过数据处理,得到基于用户里程的分布,轨迹,行驶速度,超速违规***一系列统计:
由此,构建出一个精准的用户画像,做什么,爱好是什么,习惯什么等等。
那么,针对于该用户,各种服务商就可以提供私人的“定制服务”,比如安全指导,保费个性化,出行效率提升等等。
据估计,车联网的市场规模从目前年250亿,到2020年能够达到4000亿元,又是一个巨大的蛋糕。
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如果作为个人需要去获取大数据,那么在获取过程中需要谨慎和,考虑它的商业用途和商业化过程中的风险和利弊。最大的问题是,个人去获取这些大数据的过程中,可能会产生一些法律风险和一些意图不明的情况。
个人获取到数据的平台非常多,现在目前大数据开放的接口,尤其是API非常之多。可以通过各数据平台和大数据接口平台进行获取。这是常规的一个大数据库方案和方法,也是最容易将大数据纳入囊中,或者学作为研究对象的第一件事情,或者最容易去实现的一个方向。
自己学习数据挖掘的相关工具和相关的爬虫软件。通过学习的过程中去挖掘自己想要挖掘的平台,并把数据整理起来,然后成为数据库,然后对数据进行清理和整理,从而形成一个大数据。
成立相关的组织或团队或者公司,然后以一个团队的身份去对上数据深度挖掘和整理。进一步实现对大数据的商业化和数据的整合运用,将***充分的利用和分配在商业模式当中去。
如果这个作为个人比较有资金的话。可以直接购买相关的,已经成型的研究好了清洗好的大数据。直接通过已经研究好的大数据进行利用和商业化即可。
到此,以上就是小编对于交通出行大数据开放的问题就介绍到这了,希望介绍关于交通出行大数据开放的2点解答对大家有用。