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數(shù)據(jù)場景（數(shù)據(jù)場景應(yīng)用）

發(fā)布時間：2023-04-21 22:51:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 69

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)標注的應(yīng)用場景
2、簡述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫分別適用場景？
3、可能造成敏感信息泄露的數(shù)據(jù)使用場景包括哪些
4、圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景？

數(shù)據(jù)場景（數(shù)據(jù)場景應(yīng)用）

一、數(shù)據(jù)標注的應(yīng)用場景

數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。小到智能手機指紋解鎖，大到智慧城市的智能安防；從車輛自動駕駛到AI聊天機器人，從醫(yī)學成像與診斷到農(nóng)作物監(jiān)測。

隨著數(shù)據(jù)標注行業(yè)蓬勃發(fā)展，涉及領(lǐng)域也逐漸遞增。同時，AI需要依據(jù)大量有效數(shù)據(jù)總結(jié)規(guī)律形成“智能”，進而在不同場景下落地應(yīng)用。

那么，數(shù)據(jù)標注適用于哪些場景呢？

·自動駕駛

利用標注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練自動駕駛模型，使其能夠感知周圍的環(huán)境并在很少或沒有人為輸入的情況下移動。自動駕駛中的數(shù)據(jù)標注涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內(nèi)容，可以為相關(guān)企業(yè)提供精確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為智能交通保駕護航。

·智能安防

數(shù)據(jù)標注擴大了現(xiàn)有安防系統(tǒng)的感知范圍，通過融合各種來源的數(shù)據(jù)并進行協(xié)同分析，提高監(jiān)控和報警的準確性；其對應(yīng)的標注場景有面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關(guān)鍵信息點提取以及車牌識別等。

·智慧醫(yī)療

人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè),可以深入洞察醫(yī)學知識和數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生和患者解決在醫(yī)學影像、新藥研發(fā)、腫瘤與基因、健康管理等領(lǐng)域所面臨的影像識別困難、藥物研發(fā)成本巨大、癌癥治療效果不佳等難題。

·工業(yè)4.0

利用標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗證機器人應(yīng)用程序的計算機視覺模型，從而使模型對工業(yè)環(huán)境內(nèi)的各類障礙物、機械設(shè)備和機器人有更加精確的感知，實現(xiàn)工業(yè)智能機器與所處環(huán)境中人和物的安全交互。

·新零售

將人工智能和機器學習應(yīng)用于新零售行業(yè)，可以通過商品銷售數(shù)據(jù)以及用戶的真實反饋促進電子商務(wù)的銷售，提高用戶的個性化體驗以及預(yù)測客戶需求，并實現(xiàn)線上貨物推薦的精準化。新零售中涉及的標注場景包括超市貨架識別、無人超市系統(tǒng)和電子商務(wù)智能搜索與推薦等。

·智慧農(nóng)業(yè)

依托精準的數(shù)據(jù)標注實現(xiàn)對農(nóng)作物的定位以及對其成熟度和生長狀態(tài)的識別，實現(xiàn)農(nóng)作物智能采摘并解決精準農(nóng)藥撒播問題，從而減少人力消耗并提高農(nóng)藥利用率。目前，智慧農(nóng)業(yè)中有關(guān)數(shù)據(jù)標注的場景有栽培管理、精準水肥和安全監(jiān)測等。

除此之外，智慧物流、智能營銷、智慧司法等場景皆有數(shù)據(jù)標注的身影。

二、簡述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫分別適用場景？

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（Relational Database Management System，RDBMS）是一種使用關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它是傳統(tǒng)的、最常用的數(shù)據(jù)庫類型，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如企業(yè)應(yīng)用、政府機構(gòu)、教育機構(gòu)等。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫適用于存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和執(zhí)行復(fù)雜的查詢操作的場景。它們提供了強大的查詢功能，能夠快速檢索、匯總和分析數(shù)據(jù)。此外，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還支持事務(wù)處理、約束、索引等功能，能夠保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

NOSQL（Not Only SQL）數(shù)據(jù)庫是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它旨在為大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理提供更高的性能和更靈活的數(shù)據(jù)模型。NOSQL數(shù)據(jù)庫主要分為四類：鍵值存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫和圖型數(shù)據(jù)庫。

NOSQL數(shù)據(jù)庫適用于存儲非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的場景。它們支持快速寫入和自動擴展，適用于海量數(shù)據(jù)的存儲和處理。此外，NOSQL數(shù)據(jù)庫還提供了靈活的數(shù)據(jù)模擬和查詢功能，能夠適應(yīng)各種不同的數(shù)據(jù)類型和查詢需求。但是，NOSQL數(shù)據(jù)庫往往不支持事務(wù)處理和約束，因此在數(shù)據(jù)一致性和完整性方面可能不如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

總的來說，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，執(zhí)行復(fù)雜的查詢和事務(wù)處理，保證數(shù)據(jù)一致性和完整性的場景。而NOSQL數(shù)據(jù)庫更適合存儲非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理的場景。

三、可能造成敏感信息泄露的數(shù)據(jù)使用場景包括哪些

進入木馬網(wǎng)頁。

由于后臺人員的疏忽或者不當?shù)脑O(shè)計，導(dǎo)致不應(yīng)該被前端用戶看到的數(shù)據(jù)被輕易的訪問到。比如：

通過訪問url下的目錄，可以直接列出目錄下的文件列表;

輸入錯誤的url參數(shù)后報錯信息里面包含操作系統(tǒng)、中間件、開發(fā)語言的版本或其他信息;

前端的源碼（html,css,js）里面包含了敏感信息，比如后臺登錄地址、內(nèi)網(wǎng)接口信息、甚至賬號密碼等。

四、圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景？

Transwarp StellarDB是自主研發(fā)的分布式圖數(shù)據(jù)庫，兼容openCypher查詢語言，提供海量圖數(shù)據(jù)的存儲和分析能力，支持原生圖存儲結(jié)構(gòu)，支持萬億邊PB級數(shù)據(jù)存儲。同時，StellarDB具備毫秒級點邊查詢能力，10+層的深度鏈路分析能力，提供近40種的圖分析算法，具備數(shù)據(jù)2D和3D展示能力。星環(huán)科技StellarDB在金融、政府和社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域應(yīng)用，并且在某地電信關(guān)系圖譜場景實現(xiàn)了萬億邊規(guī)模的存儲和穩(wěn)定運行，真正意義上將萬億級圖數(shù)據(jù)庫能力應(yīng)用落地。

圖數(shù)據(jù)庫典型應(yīng)用場景：

知識圖譜:

于圖數(shù)據(jù)庫而言，知識圖譜是圖數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)最為緊密、應(yīng)用范圍最廣的應(yīng)用場景。知識圖譜對海量信息進行智能化處理，形成大規(guī)模的知識庫并進而支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用。

知識圖譜中圖數(shù)據(jù)庫具有存儲和查詢兩方面的技術(shù)優(yōu)勢：存儲方面：圖數(shù)據(jù)庫提供了靈活的設(shè)計模式；查詢方面：圖數(shù)據(jù)庫提供了高效的關(guān)聯(lián)查詢

作為圖數(shù)據(jù)庫的底層應(yīng)用，知識圖譜可為多種行業(yè)提供服務(wù)，具體應(yīng)用場景例如電商、金融、法律、醫(yī)療、智能家居等多個領(lǐng)域的決策系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、智能問答等。

風險合規(guī)知識圖譜：風險是金融的命脈，也是國家監(jiān)管科技的主干。金融監(jiān)管+風險合規(guī)的知識圖譜是星環(huán)科技最早開始投入建設(shè)和技術(shù)研發(fā)的方向。面向超大規(guī)模圖網(wǎng)絡(luò)，星環(huán)科技率先發(fā)布了支持空間3D的圖展示，避免了二維圖的展示對于超過萬節(jié)點的圖無法清晰體現(xiàn)的弊端；同時結(jié)合反洗錢網(wǎng)絡(luò)圖譜利用屬性圖中節(jié)點帶有地理定位屬性，構(gòu)建了跨境可疑資金轉(zhuǎn)正圖網(wǎng)絡(luò)，對于可疑跨境交易一目了然。

精準營銷類知識圖譜：大型金融機構(gòu)可能存在上千萬家的B端或者C端用戶，如何實現(xiàn)針對不同用戶的精準營銷？在營銷知識圖譜方面，星環(huán)科技面向銀行開發(fā)了對公知識圖譜的技術(shù)，實現(xiàn)了在營銷端沉淀業(yè)務(wù)知識，充分發(fā)揮圖譜價值，幫助銀行實現(xiàn)諸如疫情期間小微企業(yè)信貸精準投放等應(yīng)用。

投資研究類支持圖譜：在金融和資本市場，最重要的金融業(yè)務(wù)就是投資，利用知識圖譜刻畫人類研究成果，進行知識圖譜化表達和構(gòu)建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技賦能投資收益效果的發(fā)展路線圖。在投資知識圖譜方面，星環(huán)科技通過全棧能力，深度融合NLP+知識圖譜技術(shù)，通過知識表示學習等領(lǐng)先的知識圖譜技術(shù)，實現(xiàn)智能投研知識圖譜，賦能投資研究場景應(yīng)用。

金融領(lǐng)域

在金融領(lǐng)域，圖數(shù)據(jù)庫通過利用多維交叉關(guān)聯(lián)信息可以深度刻畫交易行為，可以有效識別規(guī)模化、隱蔽性的欺詐網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合機器學習、聚類分析、風險傳播等相關(guān)算法，可以實時計算用戶的風險評分，在風險行為發(fā)生前預(yù)先識別，有效幫助金融機構(gòu)提升效率、降低風險。

反欺詐：通過賬戶、交易、電話、IP地址、地理位置等關(guān)鍵實體信息的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對風險暴露人的N層圖挖掘，幫助篩選疑似欺詐人員，達到預(yù)防目的。

反欺詐信貸擔保圈：中小企業(yè)通過關(guān)聯(lián)企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈上下游客戶、關(guān)系人等相互擔保，形成關(guān)系復(fù)雜的“擔保網(wǎng)”，信貸擔保圈的挖掘?qū)ζ髽I(yè)貸款風險的識別與防范有重要意義。

股權(quán)穿透：通常是由高管、企業(yè)及關(guān)聯(lián)公司構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，以股權(quán)為紐帶，向上穿透到目標企業(yè)最終實際控制人，向下穿透到該企業(yè)任意層股權(quán)投資的所有企業(yè)及其股東。

圖數(shù)據(jù)庫更多應(yīng)用場景

金融領(lǐng)域 ：冒名貸款、銀行零售知識圖譜、銀行對公知識圖譜、資金流向分析、企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜、事件傳遞圖譜、個人信貸反欺詐、反洗錢知識圖譜等

政企領(lǐng)域 ：物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、道路規(guī)劃、智能交通、軌跡分析、疫情防控、寄遞關(guān)系畫像等

電信領(lǐng)域：深度經(jīng)營分析、防騷擾、電信詐騙防范、運營商經(jīng)營分析等

零售領(lǐng)域 ：智能推薦、精準營銷、供應(yīng)鏈管理、貨物推薦、瀏覽軌跡分析等

社交領(lǐng)域 ：社區(qū)發(fā)現(xiàn)、好友推薦、興趣用戶推薦、輿論跟蹤等

工業(yè)領(lǐng)域 ：電網(wǎng)分析、供應(yīng)鏈管理、設(shè)備管理、物流分析等

醫(yī)療領(lǐng)域：智能診斷、電子病歷、醫(yī)保&保險分析等

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)場景相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。