物資大數據

⑴ 貴州省物資集團大數據有限公司怎麼樣

貴州省物資集團大數據有限公司是2017-01-18注冊成立的其他有限責任公司，注冊地址位於貴州省貴陽市南明區富源南路1號附1號貴州省物資現代物流集團有限責任公司內D棟4樓[二戈寨社區]。

貴州省物資集團大數據有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91520102MA6DRTA189，企業法人粟濤，目前企業處於開業狀態。

貴州省物資集團大數據有限公司的經營范圍是：法律、法規、國務院決定規定禁止的不得經營；法律、法規、國務院決定規定應當許可（審批）的，經審批機關批准後憑許可（審批）文件經營;法律、法規、國務院決定規定無需許可（審批）的，市場主體自主選擇經營。（互聯網大數據技術研發、技術咨詢、技術服務；電子商務技術服務；商務信息咨詢(不含投融資理財、投融資理財咨詢業務、不得從事非法集資、非法吸收公眾存款等違法金融活動、不得從事未經批準的的金融活動）；企業管理咨詢；銷售：鋼材、金屬材料（不得採取集中交易方式進行交易、不得將權益按照標准化交易單位持續掛牌交易、不得以集中交易方式進行標准化合約交易、不得以電子交易平台方式交易、不得開展違反金融法規的經營活動）、建築材料、裝飾材料、化工產品（不含危險化學品及易制毒化學品）、機電設備、日用百貨；倉儲服務；貨物及技術的進出口業務（國家限制和禁止的項目除外）。）。

通過愛企查查看貴州省物資集團大數據有限公司更多信息和資訊。

⑵ 智慧工地有什麼用主要是做什麼的求告知！

對於監管部門而言，一方面可通過「智慧工地」優化對於施工項目的微觀管理，如《成都市智慧工地線上巡查管理辦法（試行）》要求各區（市）縣住建行政主管部門（含質量、安全監督機構）負責所監管項目智慧工地線上巡查工作，督促相關責任單位及時整改和處理巡查問題；另一方面可應用「智慧工地」更好實現「現場與市場」聯動管理，落實「現場優秀、市場優選」原則，在建築企業中普及「以現場促市場、以市場保現場」觀念，優化對於建築市場的宏觀管理。

「智慧工地」是建築業信息化、智能化和精細化的有效載體，也是推進建築產業現代化的重要環節，其應用能夠提升行業監管和企業綜合管理能力、驅動建築企業智能化變革、引領項目全過程升級。當然，其推廣還需以智能技術與智能設備的普及使用為出發點，政策支持、措施保障、督導監管加以輔助。

⑶ 大數據之於流通業

大數據之於流通業

大數據及雲計算近幾年來可謂炙手可熱，IT行業大佬們幾乎每次演講都會提到。本文想就大數據在流通行業的一些潛力，發表一下個人粗淺的看法。

一門新的技術或者理念，必須找到能夠跟商業的結合點才能創造出其價值，才能被企業所接受，從而被推廣。個人認為企業對於技術的採用應該是主動的，不應該是被動的接受一些新技術，為了採用新技術而採用新技術。這樣的話新技術對於企業真的就成了噱頭。有些不良IT企業正是抓住了流通用戶企業對IT不是非常熟悉的弱點，大肆忽悠其系統採用了如何新的技術，怎麼使用大數據，怎麼使用雲計算等等。但是這些技術對企業來講真正能夠帶來什麼樣的價值呢？

首先咱們來舉一個非常古老的例子。啤酒與紙尿褲的故事，相信大家都聽說過。啤酒竟然跟紙尿庫有這樣的聯系，如果不把其中奧妙點透很真的想像不到。當然，這個故事是被細心的人發現，並且將這個規律採用了，並且取得了不錯的效果。那麼事實上這樣的規律單純靠人去發現實際上需要機緣巧合，又需要這個人對零售的了解，對規律性事物的敏感，這是非常難的事情。但是，就目前來講，基於數據分析得到這樣的結果相對容易的多。當然這需要一定的分析方法跟技巧。大數據之前不是做不到，而是需要很貴的投入，並且速度也不是很理想。隨著軟硬體技術的進步跟硬體成本的降低，獲得同樣的計算性能所需要的投入已經變得可以接受，並且隨著計算能力的提高以前很多不容易實現的基於大量數據的分析，檢索，現在都可以實現。這就使得「大數據」的價值越來越明顯。當然大數據的概念眾說紛紜，除了「量」的大之外還有數據結構的不同（非結構化，雜訊多等等）。以前能夠分析的都是像過去的銷售數據這樣的很規范，很有規律的數據。現在隨著SNS的普及，對商品的評價信息，商家的服務信息以及跟人的消費習慣等等，都以不規則的數據形式存在。更多的是長短不一的文本形式。但是這樣的數據對改善商品質量，提高商家服務意識，服務質量，以及根據消費者的消費習慣進行有針對的促銷還是非常有價值的。對於這樣「量」大，數據「雜」的大數據的挖掘利用才是最有價值的地方，也就是對於流通業的大數據方案的突破口。

上面介紹的就是流通業界現實存在的一種「需求「，有這樣的需求存在，正好現在IT技術的發展到了這個階段，並且我們給他去了個「大數據」的名字，這兩者才算有了現在的」姻緣「。將大數據技術用於這方面的分析確實能夠給流通企業在決策上以及爭取客戶，擴大促銷效果，提高廣告轉化率方面帶來非常好的效果。怎麼來看這些效果呢？首先要從流通業的特點說起。目前物資極大豐富的時代除了極少數段時間內緊俏的商品外，絕大多數都是「買方市場」，買誰家的，買哪一種都是顧客說了算。顧客有絕對的選擇權。這樣就給零售企業就面臨幾個問題，一個就是如何讓顧客來，第二個如何讓顧客認識到我們推薦的商品，第三個如何把握消費者的愛好特點，有針對性的促銷。這幾個問題實際上都是有內在聯系的，根本上可能是一個問題，那就是「服務好顧客」。先從第一個說起，你開一家新店在店鋪選址，商品構成以及新店推廣的時候參考的依據是什麼？靠少數有經驗的人的判斷當然有很大的成功率，但是這個不是持續性的辦法，相對來講風險也不小。更好的方法應該是參考「數據」。當地商圈人口構成，消費能力，飲食習慣，消費習慣，交通情況乃至生活規律等等如果有這樣的數據擺在面前，相對來講事情就容易多了，那麼這個數據怎麼來呢？想人口信息，過去的消費情況國家統計局能夠提供一些數據。更多准確的數據可能需要流通企業長期的數據積累或者專門的咨詢機構那裡獲得。但是就目前來講，原始數據大部分都是可以拿到的。拿到之後如何分析，如何利用才是流通企業結合IT企業該考慮的事情。目前這一塊進入的IT企業不是很多，尤其是國內應該算是常說的「藍海」。第二個問題，如何讓顧客看到我們推薦的商品。傳統的就是DM彩頁以及店內廣告等。但是這些手段效率在慢慢的降低，除了多數人慢慢地對紙媒失去興趣以外，這種方式屬於泛化的推廣，現在追求多樣化，追求個性的時代，「眾口難調」的現象越來越嚴重，加之商品種類越來越多，針對不一樣的年齡段，不一樣的消費階層應該推廣不一樣的商品。這個能不能做到呢？要實現這個有兩個前提，一個是理清商品針對什麼樣的客戶，另一個是該面一下傳播方式，紙媒比例減少，往移動設備端上靠攏。移動終端伴隨著移動互聯網的發展普及的很快，而且各種媒體，游戲，購物的應用也很普及。所不一樣的是，這些終端應用收集了大量的用戶信息，其中很多就包括了流通業非常有用的年齡，職業，收入水平，文化程度等信息。活用這樣的平台來推廣商品，無疑轉化率是比較高的。現在電子商務在這方面的應用已經比較多了，線下的完全可以藉助LBS服務，實現同樣的效果，可以參考電商的一些做法。現在來看第三個問題，把握消費這個消費習慣跟愛好，對其進行有效的商品推薦，促銷是操作性非常高，效果非常明顯的方案。文章開頭的啤酒尿布就是這么個情況，如果有類似的信息，我們就可以在擺放商品的時候將這兩種商品擺的近一點。這是對商品擺放、商店布局的影響。另外還有更深層次的應用。比如說一個年輕媽媽經常來買奶粉，商家可以關注她買的是幾段的，可以分析出她家寶寶的年齡，可以根據她買的尿布，嬰兒用品等分析性別，然後可以做什麼？按照孩子的成長規律推廣相應產品。推廣適齡童裝，適齡奶粉，適齡用品等等。亞馬遜的廣告郵件有類似的推廣功能，但是不能跟上變化，不夠人性。基於大數據就可以做的人性化的多，用戶購物體驗就會有個很大的提高。這樣的推廣方式，在轉化率方面效果是很不錯的，尤其是有會員基礎的商家，以會員為軸可以做大量的有用的分析，提供非常有針對性的服務。這種做法是雙贏的，顧客享受的服務質量提高的同時，商家銷售額也得到了提高。

以上只是一些淺薄的感性的分析。要實現這樣的效果還有很多工作需要做。有實力的企業可以推出一款讓用戶喜聞樂見的終端應用，能夠獲得大量的會員用戶，這對整個業務的展開是關鍵性的一步，如果做到這個程度，從商家推廣到顧客反饋再到商家改善，再到顧客反饋，就形成了一個閉環，企業可以在留住老客戶的基礎之上發展新客戶。相對來講是一種理想的狀態。

以上是小編為大家分享的關於大數據之於流通業的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑷ 大數據開發具體是做什麼的求舉例說明。

大數據開發其實分兩種：

第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。

第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。

比如這次疫情中大數據平台對醫療物資的調度、傳染模型的分析、防控等起了很大的作用。

大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平台等。

⑸ spd醫用物資管理如何加快智慧醫院建設，原理是什麼

SPD實際上是醫用物資供應在醫院端的體現。核心包括：運營人員、系統軟體、智能化設備。
原理：通過系統軟體、智能化設備，打通了醫用物資從采購、入庫、保管、領用、記賬、核銷等環節。而運營人員是為保障這些環節能夠順暢運行的。
用途：1、加快物資周轉，提高周轉率，提高資金使用率。2、避免跑冒滴漏，讓物資管理清晰明了。3、有數據積累，有數據分析，讓醫院管理人員隨時了解醫院的使用情況。4、重構了醫用物資供應鏈流程，使得流程更完善。5、減少了人為操作，節省人力、提高效率、減少出錯率。
至於是否加快智慧醫院建設，個人覺得跟智慧醫院有關，但影響沒有那麼大。

⑹ 非典時代有大數據嗎

沒有
新冠肺炎疫情暴發，引發一場全球性重大公共衛生危機。在這場席捲全球的抗疫狙擊戰中，世界各國各地區都祭出了各種抗疫舉措。這其中，大數據技術得到了廣泛的應用，為疫情監測、資源配置和民生保障等提供了重要的信息支撐，也為進一步推進智慧治理提供了可貴的啟示。

大數據技術在抗疫中的應用效能

近年來，根據黨和國家建設網路強國的戰略，我國各級政府大力推進智慧城市建設，積極應用互聯網、大數據、物聯網和雲計算等信息技術，在交通、環保、社會治理以及公共服務等方面都取得了顯著的治理成效。時勢造英雄，在這場看不見硝煙的抗擊疫情的戰斗中，大數據技術不失時機地派上了用場，發揮了積極作用。這主要體現在三個方面。

首先，提供科學決策的基礎信息。科學決策是抗疫成功的「大腦中樞」。面對疫情形成的紛亂局勢，各級政府快速建立跨部門的全流程數據管理系統，利用手機信令數據、鐵路航空等交通數據、互聯網應用的GPS數據等，開展疫情監測分析、病毒流動溯源、患者和密切接觸者追蹤以及人員排查分析等，持續提供完整、連續和准確的海量信息，對疫情及走向進行及時研判，制定合理預案，做出科學決策，實施精準防控，提高了抗疫工作效率。特別是在分析疫情傳播路徑和人口流動軌跡等方面，大數據技術以數據、演算法和模型為基礎，提供了無可替代的洞察力和預見性。

其次，助力抗疫資源的精準配置。防疫資源的合理配置是抗疫工作的重要保障。在抗疫過程中，各級政府利用城市管理的數字化平台，比如開發應急資源發布平台和口罩預約系統等，對物資來源、資源種類和貨品數量等信息精準搜集和記錄，布局和實施智能供應鏈管理，摸排醫療機構、社會組織和城市居民的資源需求，對抗疫資源進行精準計算和配置，還可以提前對醫療物資等資源進行調配，確保防疫物資發揮最大效益，盡量滿足人民群眾的生產和生活需要。而且，通過大數據優化資源對接，進行物資調配，實現精準配置，也提高了社會主體的自主性和能動性。

最後，推進在線公共服務辦理。面對疫情期間的封閉形勢，各級政府主動響應和對接社會需要，探索在線辦理公共服務的新途徑和新方法，開辟數字政府或智慧政府網路平台，打通政府部門的數據壁壘，拓寬在線辦事的范圍，提高在線辦事的速度，上線各種「非接觸」或「不見面」服務，接入相關審批或服務事項，讓數據多跑路，讓群眾少跑路，盡量實現「網上辦」和「掌上辦」，提高了人民群眾的滿意度。甚至圖書館和文化館等也積極開展在線的數字化服務，豐富疫情期間人民群眾的居家文化生活。

⑺ 新技術 新模式助力中建五局項目物資驗收數智化創新

建築工程領域，物資成本占工程成本的50%-70%，而混凝土、鋼材等大宗物資成本又占整體物資成本的60%-80%， 控制物資尤其是大宗物資的成本是項目降本增效的重要工作 。隨著施工企業精益建造理論的推廣，傳統物資管理手段已難以滿足高品質、快節奏的施工要求。

項目物資成本控制會面臨哪些問題？

驗收環節

成控環節

效率環節

為了解決物資驗收困局，中建五局基於益企聯EL數字生態平台，上線智能物資驗收系統，運用 移動互聯網技術 ，高效的計劃填報，訂單下單，使得項目現場各崗位作業人員效率提升；運用 微信公眾號等主流的開放技術 ，高效供應商業務協同，提高信息傳遞效率；運用 物聯網技術 ，實時智能監控作弊行為，自動數據採集；運用 數據集成與雲計算技術 ，及時掌握現場驗收數據，一鍵集成ERP；運用 大數據技術 ，全方位監控，可視化分析，實時掌握現場驗收過程，風險預警。

運用 大數據技術 ，全方位監控，可視化分析，實時掌握現場驗收過程，風險預警。

更 便捷

移動互聯網技術助力工長快速提料，訂單准確下達，智能收料

工長 ：快速物資提料申請，線上審核，保證生產；物資計劃執行情況在線跟蹤，一目瞭然。提料效率提升30%；

材料員 ：計劃自動匯總，訂單及時、准確、高效、便捷地發送給供方；

收料員 ：多方參與，智能稱重，聯合線上磅單驗收，自動讀取視頻監控攝像頭照片。

微信公眾號開放平台高效業務協同，准確信息傳遞

供方： 通過微信公眾號平台，實時與供應商訂單、發貨、過磅驗收等業務在線協同，實時跟蹤，避免遺漏；

無人 值守稱重

物聯網技術實現無人值守稱重，可視化監控

1.數字式電子 汽車 衡子系統、稱重儀表 ：確保稱重數據的自動獲取，從數據源頭上確保真實性和准確性,精簡驗收人員；

2.圖像抓拍與視頻監控子系統 ：驗收過程中自動抓拍，與磅單關聯，防止糾紛，快速追責；

3.閘控制子系統、二維碼掃描列印子系統 ：確保司機具有唯一的二維碼進場稱重；

4.語音提示子系統： 自動指揮、自動處理、自動控制，最大限度地降低人工操作所帶來的弊端和工作強度；

5.列印機： 磅單自動列印，實時歸檔，對賬結算規避扯皮；

6.紅外防作弊子系統： 不完全上磅造成的皮重減輕情況進行自動預警，避免人為因素造成凈重虛增，材料進場就虧損的情況。

車車 過磅

動態碼+二維碼快速完成車輛認證

供方通過在線訂單發起送貨單的同時生成了「動態碼」，司機根據動態碼，在線從微信公眾號獲取稱重二維碼，依據二維碼進行送貨稱重，通過 動態碼和二維碼相結合 ，通過簡單交互，處理從發貨到稱重的復雜環節。有效避免了因車牌識別率識別率無法達到100%無法實現車車過磅，且過磅數據很難關聯送貨、驗收的問題

數據 貫通

數據集成技術，與五局各大應用系統對接，打破數據和信息孤島

實現了門戶、消息、待辦集成，保障了統一入口解決多端應用問題，實現了與五局ERP系統集成，主數據、驗收單、磅單無縫集成，保證數據傳遞的准確性與一致性、使各個系統交互頻繁時，數據留痕，有跡可循。

⑻ 大數據驅動應急管理變應急「智」理

大數據驅動應急管理變應急「智」理
大數據是多樣性的數據集合，除了那些普查數據、調研數據、實驗數據、記錄數據等結構化數據外，還包括了網上點擊、搜索信息、圖片、視頻、感測器等非結構化數據，其中非結構化數據佔到95%，而這些是傳統資料庫所不能分析利用的資源。它還通過快速創建、處理和分析數據來滿足用戶的實時需求。大數據致力於將那些看似沒有任何價值的碎片化信息通過機器學習等方式進行挖掘、梳理，使其具有利用價值。大數據的這些特性給應急管理模式革新和能力提升帶來了機遇。
新機遇
事前階段，大數據輔助預測，提高監測預警能力。大數據的關鍵是從因果關繫到相關關系的思維變革，大數據的核心是建立在相關關系分析法基礎上的預測。危機預測要求監測風險點和危機源，然而它們正變得越來越不可控。除了自然災害外，我國的社會轉型造成社會公共危機事件頻發。一是從農民變為市民的城市化進程，使流動人口問題和社會矛盾加劇；二是從市民變為網民的信息化進程，使網路輿情危機和網路信息安全危機增多；三是從國民變為世界公民的國際化進程，使文化沖突、特殊人群管控和國際衛生事件管理更困難。應急管理的情境如此繁雜多變，依靠經驗決策、權力命令、信息壓制等傳統手段已無法滿足要求。大數據對這些多源異構數據的搜集、分析和處理能夠填補應急管理預警能力的不足，它可從海量的數據信息中篩理出那些關鍵的信息線索，進而監測風險點和危機源。
事中階段，大數據輔助決策，提升應急處置能力。西蒙的有限理性理論告訴我們，信息掌握、認知水平和時間限制都將影響到決策者的行為，迫使他們選擇「令人滿意」的方案，而非最優方案。大數據不但可抓取多樣式的數據，還可以通過總體分析而非樣本分析獲取總體信息，不再是隨機樣本量的控制，而是採用全體數據來統計分析，必然使決策更加科學。另外，在危機處理中，因果邏輯在短時間內不易查找，可以通過大數據的相關關系查找出危機事件影響的關鍵要素，進而干預和控制這些要素，對危機事件進行控制。其實，大數據處理應具有「要效率不要絕對精確」的理念，使應急決策信息的獲取更為快捷，應急處置也會更為迅速。
事後階段，大數據輔助配資，提升救援重建能力。在災後救援過程中，亟需資源配置最優、資源整合最快、自組織能力更強的方案。例如在城市交通事故、群體性疫情的爆發、冰雪、暴雨等自然引發的城市洪澇等情況下，大數據可通過應急管理平台完成救援路線的設計、救援人員的安排、救援物資的配置，讓危機後的損失達到最小化。另外，大數據技術可處理個性化的數據，追蹤危機相關者的個性化需求，可以推送更有針對性的援助和服務。
總之，大數據驅動消極被動的應急管理變為積極主動的應急「智」理。在大數據的驅動下，應急管理正向應急治理和應急「智」理轉變。應急管理是以政府為中心的一元主體思維模式，強調政府在應對公共危機中的預防和管控；應急治理是政府主導下的政府與社會各利益相關方等多元主體共同治理的思維模式，強調協同治理；而應急「智」理則是組織、人員、信息、資源等全要素共同治理的思維模式，構成了技術與組織制度的全景式知識體系，強調整體治理。
新挑戰
大數據給應急管理變革帶來眾多機遇的同時也對當前應急管理模式提出了挑戰，需要我們在大數據熱潮中冷靜地思考。
數據科學家和數據管理人才匱乏。按照IDC（國際數據公司）的分析，「到2020年，全球數據總量中有22%將來自中國」。數據量的急劇膨脹，一方面提供了知識財富，另一方面又考驗著數據處理能力。在大數據時代，依靠傳統經驗、知識推理立足的論斷都將受到技術的挑戰，因此城市應急管理專家的地位將受到威脅，取而代之的將是數據科學家。詹姆斯·格雷認為科學研究正邁入第四範式「數據科學」，前三個科學研究領域為實驗科學、理論科學和計算科學。在我國還沒有相應地建立起完備的信息技術人才培養體系時，大數據相關人才的匱乏將成為關鍵性矛盾。
傳統應急管理體制面臨困境。我國現行應急管理體制重視「一案三制」建設，2007年頒布的《突發事件應對法》確立了「統一領導、綜合協調、分類管理、分級負責、屬地管理為主」的應急管理體制。這一體制強調等級制的命令指揮鏈，由黨政領導來發揮權力作用。強調權力手段的同時，忽視了數據工具的作用，兩者間發生了嚴重的不對稱。應急管理情境要求數據抓取全面、數據傳輸快捷、數據分析准確、數據共享再利用，但是我國當前的應急管理體系中這幾個方面嚴重不足。除技術因素外，其中也不乏應急管理體制的梗阻。
政府危機公關能力受到挑戰。在應急管理過程中，政府要借用公關手段進行危機處理，如控制事態、引導輿論、維持關系、重塑形象等。面對網路媒介快速傳播的特徵，依靠傳統的「管制論」和「封堵論」來應對網路輿論危機將比較困難，應該實事求是，平等溝通。如果危機公關不當，則可能會引發更嚴重的公關危機。
新應對
應對以上挑戰，需要藉助大數據的發展和應用來驅動應急管理的深層次變革，主要應做好以下工作。
在技術與人的協作中，應更重視人的地位。大數據僅能提供相關性，而人要提供必要的因果追求。大數據分析是工具理性，人體現的是價值理性，為數據分析指明了方向。另外，大數據提供的是參考答案，而不是最終答案。如果過度依賴大數據技術進行決策，將有決策失靈的風險，因此應避免出現技術決定論的狀態。只有人和技術的密切協作才能夠體現應急管理的科學性和合理性。
增量上進行數據化處理，存量上進行數據開放。盡管我們面臨海量數據處理的壓力，但是目前仍有信息數據化不足的問題，如有些紙質文件並沒有形成電子文件。因此，要盡可能地完成信息數據化、數據結構化、結構標准化的工作。另外，數據只有流動才更有價值，所以國家應盡快出台數據開放的法律制度，推動非涉密數據的開放。重視應急部門協作、應急數據的共享和再利用，避免再次發生同樣的危機事件。
成立大數據管理機構並培養大數據管理人員。成立有足夠權威性的大數據管理機構，打破官僚體制的梗阻，以協調不同部門之間的數據資源整合與共享。另外，在CIO（首席執行官）制度建設中適當增設大數據管理人員崗位，並做好他們的培訓工作。當然也要警惕技術官僚利用大數據管理之便為自己謀私利的情況發生。
重視電子政務功能的開發和拓展。電子政務正步入第三個發展階段——智慧政務階段。「自動化政務」應用自動化技術重在輔助基層工作者處理日常服務事務；「網路政務」應用互聯網技術重在輔助中層管理者處理溝通協調事務；「智慧政務」應用大數據技術重在輔助高層領導者處理決策控制事務。大數據時代的電子政務不僅要承擔政府網站的信息公開、在線辦事和公眾參與功能，還應該積極運用大數據技術為應急管理開辟平台，從而提供數據分析、預案響應、資源配置和輔助決策等功能。
重視線上線下的互動與協作。數據、信息與知識是大數據時代的生產資料。社會上也將會出現佔有生產資料的階層和不佔有生產資料的階層的分化。因為大數據抓取的是數據化的信息，因此它僅體現了佔有生產資料的一部分人的聲音和訴求。那些沒有計算機或無使用網路能力的弱勢群體的訴求在大數據應急管理過程往往被忽略了。因此，為了使應急管理更有效，應該重視線上線下的互動與協作。

⑼ 抓住大數據的歷史機遇

抓住大數據的歷史機遇

大數據正在創造新理論、新技術、新價值，帶來大機遇、大挑戰、大發展，在國家治理、社會發展、經濟科技創新中的引領作用日益凸顯，成為推進時代變革發展的重要切入點和增長點。加速大數據軍民深度融合發展，發揮大數據在後勤建設發展中的引領作用，是推進現代後勤「三大建設任務」面臨的重大時代課題。

互連——

加速構建後勤物聯網

互連是物理世界通往網路空間的第一步。有專家預測，隨著互連程度不斷加深，許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代，各類決策行為將越來越取決於數據和分析，而不再是經驗和直覺。

近年來，軍人保障標識牌等後勤信息化工程得到快速推進，但由於互連范圍和層次還比較低，各類人員、物資和設施設備數據「感知不實時、採集不完整、上傳不連續」的問題較為普遍。應以軍人保障標識牌為核心，加大可穿戴智能設備研發力度，實現對官兵生理、心理等數據的實時採集。要依託北斗衛星定位、導航和通信技術，完善官兵個人終端通訊和指控功能，全面實現基於位置服務的官兵態勢的實時採集和接入。特別要加速推進物的互連，以嵌入式微系統運用為核心，構建軍民融合、軍地兼容的集物資識別、感知和數據上傳於一體的後勤物聯網，真正將大數據的理論技術和方法運用到後勤信息化建設中。

讓數據開放流動起來

互連解決了連接手段問題，在線卻能夠實現實時訪問。今年，國務院《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》中，「在線」共出現19次，覆蓋面之廣、頻率之高十分罕見，這說明在線已經成為國家發展戰略，成為時代的鮮明特徵和總體趨勢。通過在線，數據被網路上的有權用戶和計算機訪問，數據規模和種類隨之增長，奠定了大數據的形成基礎。

後勤大數據建設過程中，在線意味著物理世界的人或物資、環境等與網路空間的「自我」是一一對應、實時互動的。而一般來講，後勤數據隨軍需、物資、油料等勤務活動的展開而產生，數據行業壁壘分明，這使得大數據的理念、技術和方法難以得到運用。筆者以為，破解在線難題的出路，一方面要以數據運用需求為牽引，將傳統「條」數據轉變為跨界的「塊」數據，讓數據開放流動起來，逐步建立願意在線、主動在線的後勤數據建設新思維，為後勤大數據技術運用創造條件；另一方面，要加快數據開放與在線技術瓶頸難題攻關，推進「碎片化」安全保密技術，豐富戰術互聯網路方式方法，為官兵在線、物資在線和環境在線創造良好的技術手段和條件。

使大數據價值倍增

數據從產生伊始便有明確的從屬性和清晰的「界」。如果說互連和實時在線催生壯大了大數據，那麼大數據身上天然的跨界基因則使各行各業的數據得以匯聚，使大數據的價值得以發現和倍增。

然而，後勤數據建設受傳統觀念、現實利益和技術羈絆的影響，目前尚難以實現跨界。軍事後勤大數據建設唯有打破利益之界、觀念之界，才有可能創造出全新的後勤保障模式。一方面要系統規劃數據應用服務體系，以作戰需求為牽引，堅持頂層設計，以指揮信息系統、軍事物流信息系統等綜合型系統部署運用為契機，體系化建構數據應用服務，在軍需、物資、油料、營房、衛勤等專業之間搭建數據流動橋梁，明確數據開放的責任與義務，強勢推進後勤數據共享開放，突破後勤各個勤務專業領域的行業之界、利益之界；另一方面要加速軍地兼容物聯網基礎設施建設，通過國民經濟動員、軍地物聯網等軍地深度融合的信息系統，在軍地關鍵基礎設施、主要保障物資和設備之間實現數據連通。

互連、在線和跨界，是大數據產生、發展到引發變革過程中由淺入深、依次遞進的3個成長階段，唯有實現互連、在線和跨界，後勤小數據才能匯成大數據、變成活數據，實現數字世界對物理、精神和觀念的全面映射和變革引領，從而抓住大數據帶來的機遇，推進軍事後勤信息化建設實現跨越式發展。

以上是小編為大家分享的關於抓住大數據的歷史機遇的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑽ 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶

這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。

利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。

滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。

除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。

2.

改善醫療保健和公共衛生

大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!

蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。

大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。

更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。

3.提供個性化服務

大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。

4.

了解和優化業務流程

大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。

人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。

如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。

5.

改善城市和國家建設

大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。

加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。

6.提升科學研究

大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。

7.提升機械設備性能

大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。

8.強化安全和執法能力

大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。

9.

提高體育運動技能

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。

還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。

10.金融交易

大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

更多精彩：14_spark體系之分布式計算課程Spark 集群搭建+S