正文

大數(shù)據(jù)的6大應(yīng)用場(chǎng)景（大數(shù)據(jù)的6大應(yīng)用場(chǎng)景包括）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-13 00:55:09 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 125 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)的6大應(yīng)用場(chǎng)景的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景
2、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)有哪些
3、大數(shù)據(jù)處理的主要應(yīng)用場(chǎng)景不包括哪個(gè)
4、大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要物流應(yīng)用場(chǎng)景主要包括哪些？

大數(shù)據(jù)的6大應(yīng)用場(chǎng)景（大數(shù)據(jù)的6大應(yīng)用場(chǎng)景包括）

一、大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景

今天，我們來(lái)講講大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景。假如以下應(yīng)用場(chǎng)景聽上去那么像你所在的企業(yè)，你可要認(rèn)真開始考慮大數(shù)據(jù)分析工具，這將是一項(xiàng)合理的投資喔！

客戶分析（Customer analytics）：這包括分析客戶的信息資料、行為和特點(diǎn)到開發(fā)模型，對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分、預(yù)測(cè)流失以及提供幫助挽留客戶的下一個(gè)最好報(bào)價(jià)。

營(yíng)銷分析（Sales and marketing analytics）：有兩種營(yíng)銷用例。第一種是使用營(yíng)銷模型，改進(jìn)面向客戶的應(yīng)用程序，更好地向客戶提供推薦。例如，更好地識(shí)別交叉銷售和追加銷售機(jī)會(huì)，減少放棄的購(gòu)物車，總體提升集成推薦引擎的準(zhǔn)確性。第二種更加反思性，因?yàn)樗菫榱苏故緺I(yíng)銷部門過(guò)程和活動(dòng)的表現(xiàn)，并建議進(jìn)行調(diào)整，以優(yōu)化績(jī)效。例如，分析哪個(gè)活動(dòng)解決了確認(rèn)群體的需求，或激勵(lì)活動(dòng)付諸行動(dòng)的成功率。

社交媒體分析（Social media analytics）：通過(guò)不同社交媒體渠道生成的內(nèi)容為分析客戶情感和輿情監(jiān)督提供了豐富的資料。

網(wǎng)絡(luò)安全（Cybersecurity）：大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全事件（如對(duì)美國(guó)零售商Target、Sony的網(wǎng)絡(luò)攻擊）的發(fā)生，讓企業(yè)越來(lái)越意識(shí)到網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生時(shí)快速識(shí)別的重要性。識(shí)別潛在的攻擊包括建立分析模型，監(jiān)測(cè)大量網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的訪問(wèn)行為，以識(shí)別可能進(jìn)行入侵的可疑模式。

設(shè)備管理（Plant and facility management）：隨著越來(lái)越多的設(shè)備和機(jī)器能夠與互聯(lián)網(wǎng)相連，企業(yè)能夠收集和分析傳感器數(shù)據(jù)流，包括連續(xù)用電、溫度、濕度和污染物顆粒等無(wú)數(shù)潛在變量。模型還可以預(yù)測(cè)設(shè)備故障，安排預(yù)防性的維護(hù)，以確保項(xiàng)目正常進(jìn)行，不中斷。

管道管理（Pipeline management）：越來(lái)越多的能源管道具有傳感器和通信功能。連續(xù)的傳感器數(shù)據(jù)可以用來(lái)分析本地和全球性問(wèn)題，表示是否需要引起注意或進(jìn)行維護(hù)。

供應(yīng)鏈和渠道分析（Supply chain and channel analytics）：通過(guò)對(duì)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存、POS交易和多種渠道的運(yùn)輸（如陸運(yùn)、鐵路、海運(yùn)）進(jìn)行分析，可建立預(yù)測(cè)分析模型，有效幫助預(yù)先補(bǔ)貨，制定庫(kù)存管理策略，管理物流，以及因延遲危及到及時(shí)交貨時(shí)對(duì)線路進(jìn)行優(yōu)化并發(fā)送通知。

價(jià)格優(yōu)化（Price optimization）：零售商希望最大限度提高產(chǎn)品銷售的整體盈利，建立的分析模型可以結(jié)合不同種類的數(shù)據(jù)流，包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格、跨不同地域的銷售交易數(shù)據(jù)（以查看需求），以及生產(chǎn)、庫(kù)存和供應(yīng)鏈的信息（以監(jiān)測(cè)供貨）。這樣的模型可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整產(chǎn)品價(jià)格：當(dāng)供不需求時(shí)，或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手沒(méi)貨時(shí)，價(jià)格上漲；當(dāng)因季節(jié)變化需清理庫(kù)存時(shí)，價(jià)格下調(diào)。

欺詐行為檢測(cè)（Fraud detection）：身份盜用事件不斷增長(zhǎng)，隨之而來(lái)的是欺詐行為和交易的不斷增長(zhǎng)。金融機(jī)構(gòu)對(duì)上億條的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以識(shí)別欺詐行為模式。這樣的分析模型還可以在潛在欺詐交易可能發(fā)生時(shí)，向用戶發(fā)送警示。

所有這些應(yīng)用場(chǎng)景都具有相似的特點(diǎn)，即分析涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流來(lái)自不同來(lái)源，以及數(shù)據(jù)量可能巨大。反之，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以建立分析模型，用于實(shí)時(shí)識(shí)別來(lái)自同一數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)流的模式。

以上是小編為大家分享的關(guān)于大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)有哪些

大數(shù)據(jù)行業(yè)主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數(shù)據(jù)(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創(chuàng)信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍(lán)色光標(biāo)(300058)等

本文核心數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域分布互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、政府大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景等

應(yīng)用領(lǐng)域分布：互聯(lián)網(wǎng)、政府、金融為大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用領(lǐng)域

從具體行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)、政府、金融和電信引領(lǐng)大數(shù)據(jù)融合產(chǎn)業(yè)發(fā)展，合計(jì)規(guī)模占比為77.6%?；ヂ?lián)網(wǎng)、金融和電信三個(gè)行業(yè)由于信息化水平高，研發(fā)力量雄厚，在業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面處于領(lǐng)先地位;政府大數(shù)據(jù)成為近年來(lái)政府信息化建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，與政府?dāng)?shù)據(jù)整合與開放共享、民生服務(wù)、社會(huì)治理、市場(chǎng)監(jiān)管相關(guān)的應(yīng)用需求持續(xù)火熱。此外，工業(yè)大數(shù)據(jù)和健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)作為新興領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量大、產(chǎn)業(yè)鏈延展性高，未來(lái)市場(chǎng)增長(zhǎng)潛力大。

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域

——互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了社交、B2C業(yè)務(wù)之外，像在線音視頻業(yè)務(wù)、廣告監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等等，也是未來(lái)潛在應(yīng)用場(chǎng)景。

——大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用占比過(guò)半，2021年市場(chǎng)規(guī)模有望突破3000億

面對(duì)當(dāng)今快速增長(zhǎng)的海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)社群關(guān)系，如何從中提取有價(jià)值信息，建立用戶模型，針對(duì)不同用戶提供針對(duì)性產(chǎn)品，以此來(lái)提高用戶體驗(yàn)，增加用戶粘性，是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)面對(duì)的主要挑戰(zhàn)之一。社交網(wǎng)站、電商網(wǎng)站將是最需要大數(shù)據(jù)技術(shù)的兩類網(wǎng)站，用戶間關(guān)聯(lián)性和消費(fèi)行為是其關(guān)注的主要方面。

根據(jù)賽迪數(shù)據(jù)，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用占比約為45.2%。據(jù)測(cè)算，2017年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1604.7億元，2020年約為2887.4億元。

注：上述互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模為前瞻根據(jù)中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)所占市場(chǎng)份額數(shù)據(jù)測(cè)算所得，僅供參考。

政府大數(shù)據(jù)領(lǐng)域

——政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景

中國(guó)政府大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于信息共享、政務(wù)數(shù)據(jù)管理、城市網(wǎng)絡(luò)管理與社會(huì)管理幾大領(lǐng)域。加強(qiáng)電子政務(wù)建設(shè)，管理好政府的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，完善政府決策流程，將是未來(lái)數(shù)年大數(shù)據(jù)在公共管理領(lǐng)域發(fā)展的重要方向。大數(shù)據(jù)將對(duì)政府部門的精細(xì)化管理和科學(xué)決策發(fā)揮重要作用，從而提高政府的服務(wù)水平。輿情監(jiān)測(cè)、交通安防、醫(yī)療服務(wù)等將是公共管理領(lǐng)域重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域。

——2020年政府大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模超900億元

根據(jù)賽迪數(shù)據(jù)，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在政府領(lǐng)域的應(yīng)用占比約為14.5%。據(jù)此測(cè)算，2017年以來(lái)，我國(guó)政府大數(shù)據(jù)規(guī)模逐年增加。2017年，中國(guó)政府大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)514.8億元，2020年約為926億元左右。

注：政府大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模為前瞻根據(jù)中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模與政府大數(shù)據(jù)所占市場(chǎng)份額數(shù)據(jù)測(cè)算所得，僅供參考。

金融大數(shù)據(jù)領(lǐng)域

——金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景

過(guò)去幾年，金融大數(shù)據(jù)帶來(lái)了重大的技術(shù)創(chuàng)新，為行業(yè)提供了便捷、個(gè)性化和安全的解決方案。目前，中國(guó)金融大數(shù)據(jù)典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括股票洞察、欺詐檢測(cè)和預(yù)防、風(fēng)險(xiǎn)分析與金融服務(wù)領(lǐng)域。

——大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用空間巨大，2020年市場(chǎng)規(guī)模已超600億

金融數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用最早的數(shù)據(jù)源，早在1996年摩根大通銀行就聘請(qǐng)數(shù)學(xué)家丹尼爾利用遞歸決策樹統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)抵押貸款用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來(lái)不會(huì)還款的客戶。經(jīng)過(guò)一年的運(yùn)行，基于遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創(chuàng)造了近6億美元利潤(rùn)。

根據(jù)賽迪數(shù)據(jù)，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用占比約為9.4%。據(jù)測(cè)算，2017年，中國(guó)金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)333.7億元，2020年約為600億元。

注：金融大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模為前瞻根據(jù)中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模與金融大數(shù)據(jù)所占市場(chǎng)份額數(shù)據(jù)測(cè)算所得，僅供參考。

更多行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)請(qǐng)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

三、大數(shù)據(jù)處理的主要應(yīng)用場(chǎng)景不包括哪個(gè)

智能交通網(wǎng)絡(luò)。大數(shù)據(jù)處理的主要應(yīng)用場(chǎng)景分為五類，分別是功能、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)分析、行業(yè)、用戶畫像，不包括智能交通網(wǎng)絡(luò)，大型數(shù)據(jù)是指龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)。大型數(shù)據(jù)處理通常是收集和操縱數(shù)據(jù)項(xiàng)以產(chǎn)生有意義的信息。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要物流應(yīng)用場(chǎng)景主要包括哪些？

物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時(shí)期、特定區(qū)域的物流供給與需求情況，從而進(jìn)行合理的配送管理。供需情況也需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，從大量的半結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，或企業(yè)已有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即二維表類型的數(shù)據(jù)中獲得。

物流資源的配置與優(yōu)化方面，主要涉及到運(yùn)輸資源、存儲(chǔ)資源等。物流市場(chǎng)有很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性，需要實(shí)時(shí)分析市場(chǎng)變化情況，從海量的數(shù)據(jù)中提取當(dāng)前的物流需求信息，同時(shí)對(duì)已配置和將要配置的資源進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物流資源的合理利用。

(2)大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)行政管理中的應(yīng)用

在企業(yè)行政管理中也同樣可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。例如，在人力資源方面，在招聘人才時(shí)，需要選擇合適的人才，對(duì)人才進(jìn)行個(gè)性分析、行為分析、崗位匹配度分析;對(duì)在職人員同樣也需要進(jìn)行忠誠(chéng)度、工作滿意度等分析。

(3)大數(shù)據(jù)在物流客戶管理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在物流客戶管理中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在客戶對(duì)物流服務(wù)的滿意度分析、老客戶的忠誠(chéng)度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評(píng)價(jià)與反饋分析等方面。

(4)大數(shù)據(jù)在物流智能預(yù)警中的應(yīng)用

物流業(yè)務(wù)具有突發(fā)性、隨機(jī)性、不均衡性等特點(diǎn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以有效了解消費(fèi)者偏好，預(yù)判消費(fèi)者的消費(fèi)可能，提前做好貨品調(diào)配，合理規(guī)劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運(yùn)送效率。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)的6大應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。