『壹』 大數據重要的意義
什麼是大數據，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
為什麼使用大數據？
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼？
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：
量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是「大數據」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。
國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
『貳』 大數據將變為保險公司核心競爭力
大數據將變為保險公司核心競爭力_數據分析師考試
業內專家認為，在當前全面深化保險改革和互聯網化浪潮的「雙動力」推動下，保險行業將進入一個快速創新發展的新時期，尤其是互聯網保險，具有潛力巨大的發展空間。無論是催生出如虛擬財產保險等新型保險需求，還是幫助實現渠道網路化和保險產品風險定價，互聯網都在加速改造保險業，使其呈現難得的發展和投資機遇。
「互聯網助力保險，打開互聯網金融的下一個風口」，「互聯網正在加速改造保險業，呈現難得的發展和投資機遇」。日前，合並重組成功並掛牌上市的申萬宏源證券公司的證券研究所在其發布的一份專業研究報告《下一個十倍的大風口———互聯網保險》中作出這樣的預測。
業內專家認為，在當前全面深化保險改革和互聯網化浪潮的「雙動力」推動下，保險行業將進入一個快速創新發展的新時期，尤其是互聯網保險，具有潛力巨大的發展空間。
互聯網經濟孕育保險「藍海」市場
「互聯網逐步加深衍生出新的互聯網財產以及相應的保險需求，比如虛擬財險等，從而孕育著一個令人充滿遐想的保險『藍海』市場。」申萬宏源證券研究所分析師聞學臣向記者這樣表示。
網路游戲早已成為網民們的生活常態。虛擬財產保險，是對網路中的虛擬財產進行保護的財產保險。其險種分為損失險和責任險。損失險的標的物是游戲中的裝備、游戲幣以及游戲賬號等，當這些物品發生損失的時候，保險公司負責賠償。另外，如同現實生活中會出現不可抗力的威脅需要有其他的財產險一樣，虛擬財險中也有因為系統意外而衍生的險種即責任險。
2013年2月，阿里、騰訊、平安投資設立的我國第一家互聯網保險公司「眾安在線」正式獲得中國保監會的批復，允許其開展互聯網相關的財產保險業務，這標志著我國保險業與互聯網的融合實現了重大突破。新公司完全通過互聯網開展銷售和理賠服務，產品包括虛擬貨幣失盜險、網路支付安全保障責任險等，創新業務不斷取得進展。
與一般的保險代售的互聯網保險公司相比，「眾安在線」能夠因地制宜以互聯網的思維結合大數據，設計服務於互聯網經濟的保險產品，能在線提交理賠申請、提供證明材料等，實現「保險設計—保險銷售—保險理賠」一體化、互聯化的互聯網保險服務。
除了在上述所說的虛擬財險方面，「眾安在線」在電商產品這種互聯網與實體經濟結合的領域也有創新。2013年末，眾安發布「眾樂寶」保證金計劃，是其聯合淘寶網推出的國內首款網路保證金保險，旨在為加入淘寶消保協議的賣家的履約能力提供保險，幫賣家減負，確保給予買家良好的購物保障。
渠道網路化+場景化：使保險飛速增長
保險網路化是通過互聯網，利用數字化信息和網路媒體的交互性來與客戶交流，提供保險各個環節的服務，使保險信息咨詢、保障計劃設計、投保、核保、繳費、承保、保單信息查詢、理賠和給付等保險全過程實現網路化，輔助營銷目標達成的一種新型營銷渠道。
我國互聯網保險的險種可以分為人身保險、財產保險以及因互聯網而存在的創新性保險。互聯網人身保險包括理財型壽險、健康保險、意外保險、旅遊保險以及傳統壽險等這些較容易網路化的人身險種。互聯網財產保險包括汽車保險和家財險等險種。另外，因為互聯網而生的電子商務順應產生了第三類保險，也就是創新性的保險，比如淘寶購物的運費險。
「渠道網路化是目前階段互聯網保險的集中形態。這些豐富的產品形式體現了如今互聯網保險蓬勃的發展態勢，對傳統的保險渠道產生了強有力的沖擊，無論是傳統人身險還是財險，都可以通過互聯網的方式進行網路化銷售。」在談到互聯網對保險營銷渠道的深度影響時，互聯網金融千人會秘書長易歡歡向記者這樣表示。
目前互聯網保險的規模為291.15億元，占行業整體保費收入的1.7%左右。增長速度方面，其在2012年增速達到232%，2013年實現同比增長174%，互聯網保險正呈高速發展之勢。
與國外對比來看，我國的保險網路化銷售發展還有很大的空間。人身險種方面，美國在線購買的比例在
2012年的時候達到了8%至11%，是我國的4到7倍。而在網路銷售發展更為成熟的財產銷售領域，發展的差距則更為巨大。以汽車保險銷售為例，我國的車險網路銷售比率僅僅只有1%左右，而美國已經達到了30%至50%，英國達到了45%左右，日、韓兩國達到了41%和20%，是我國的幾十倍以上。以此推演，未來我國的互聯網保險銷售空間巨大。
大數據將變為保險公司核心競爭力
在產品設計方面，互聯網對保險的助力莫過於幫助保險產品風險定價。互聯網大數據帶來豐富的被保險標的的信息數據，結合多維數據描述標的性質，進而分析風險進行產品定價。
以汽車保險為例，OBD和UBI產品撬動互聯網車險。
車險的發展一般會經歷保額定價、車型定價、使用定價三個過程。我國當前的車險仍然處在保額定價的階段，而在將來有可能直接跨越到使用定價，即依據每個駕駛者的具體行車行為和行車情況來對車險進行定價。車聯網的發展提供了精確的、全方位的行車大數據信息，為直接跨越到使用定價奠定了基礎。這也在一定程度上有助於解決保險市場上的道德風險行為，有助於激勵並改善人們的駕駛行為。
UBI(UserBasedInsurance，基於用戶的保險)和OBD(On-BoardDiagnostic，車載診斷系統)是車聯網的兩大重要支柱。而車聯網的興起和逐漸普及是車險使用定價的基礎。UBI模式主要包括三種：一是依賴於汽車上的里程；二是基於GPS記錄的里程數或車輛的駕駛時間；三是基於收集的來自車輛的其他數據，如速度、行車時間、駕駛行為、行駛距離、時長等。後兩者被稱為基於車載信息系統的用量保險。OBD主要針對車輛本身的行駛條件，對汽車搭載的硬體、軟體等進行監控和記錄。基於以上兩點可以對行車中可能發生的風險有更好的把握，為實現差異化的使用定價提供堅實基礎。
而穿戴設備及互聯電子病歷將助力互聯網人身險的創新發展，克服人身保險所具有的嚴重的信息不對稱性。
穿戴設備的發展有助於全方位、全天候地監控人體生理指標和行為模式，相關指標長期積累形成的大數據對判斷投保人身體狀況和可能發生意外情況的幾率都有較強的指導作用，為精確化的人身保險定價提供堅實的數據基礎。當前多數醫院的病人病歷實現了電子化，但各醫院之間病歷的整合仍然較為遲滯，這也導致了信息的冗雜和無效。互聯電子病歷對保險公司全面評估投保人的人身健康狀況具有重要指導作用。
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『叄』 大數據在保險中的實時應用
大數據在保險中的實時應用
幾十年來，保險業一直在努力處理交易和風險管理方面的數據。電信與數據融合的前沿趨勢讓保險公司對客戶行為有了新的認知，而這被稱之為「大數據」。數據具有廣泛性、多樣性的特點，特別是能將傳統的關系型資料庫管理技術推向極致，並且讓人們越來越關注數據管理的新方法。大數據、分析和數據管理齊頭並進；美國1.1萬億美元保險市場的各家公司正在爭先恐後地開展自己的數據分析實踐。
大數據的實時應用案例
大數據技術可以使公司評估非結構化數據由不可行變為可行。這里將介紹一些大數據技術在保險領域的應用案例。
欺詐識別
大數據已經幫助保險人做出了改變。而今他們超越了以索賠為中心和以人為中心的演算法欺詐檢測技術。這些技術側重於分析索賠方、保險供應方和其他的信息來源（例如，同一個被保險人提交了多少份類似的索賠請求），並擴展到防火牆之外的數據源，以便基於外部信息分析（例如隊列分析 - 使用一個人的社交圈子來分析相關個體之間的類似行為），這里考慮到的是一群互相聯系的人而不僅僅是一個人。
在美國，每年健康保險欺詐給保險業帶來大約700億到2600億美元的損失；歐盟也有300億到1000億美元的損失。
欺詐檢測和預防主要通過兩種方法實現：
基於實時數據分析的欺詐審計規則（基於歷史數據的傳統類型）
欺詐預測記分卡（基於實時數據的新類型）
客戶關系管理(CRM)
所有的非結構化數據都可以提供給所有的保險公司，這可以成為「大數據分析」方法的基礎。一些非結構化數據源包括:
客戶線上文檔
如果這些文檔可以被輕松搜索到並且能匯集到企業的數據管理平台，那麼保險公司就可以獲得關於客戶的大量信息，包括對非標准、非結構化的生命健康的醫療報告信息，以及再保險和大型商業財產保險部門的信息。
客戶關懷通話記錄
這些內容包含了客戶來電自由形式的代表性評論，這些評論可以用來進行市場情緒調研，有助於形成策略和付諸實踐，以提高客戶的保留率，減少客戶流失。
點擊流數據
由面向客戶的網站生成，可以分析這些數據，以發現顯示客戶傾向的瀏覽模式，尤其是當與呼叫中心記錄相關的時候，找出那些客戶在網路交互後立即呼叫的例子。
索賠管理
大數據也與索賠管理息息相關：運營商希望在索賠流程期間保存好圖像、視頻和文本標記(例如，來自警察檢查員或拖車司機的汽車保險索賠的文本標記)。結合投保人和受益人幾個實體(受益人、投保人、保險人)的匯總信息對非結構化數據的大數據分析變得尤為重要。
承保
在再保險和大型商業保險部門，大量的支持信息會作為信息提交的一部分(例如，損失歷史、財產計劃、車輛調度和董事的詳細信息)。
大數據技術使保險公司能夠快速地存儲和訪問任何數據，以便他們能夠通過分析來突出異常、某種模式和部分重點——這是人工閱讀文檔時代非常困難的事情。自動化數據管理的能力，以及記錄支持文檔的能力，使保險公司能夠創建風險和客戶檔案，這在整個公司中都是統一可審計的並且能夠提供豐富的分析資料。
『肆』 2019(第四屆)中國汽車與保險大數據產業高峰論壇在京成功召開
2019年11月13日上午，由中國汽車技術研究中心有限公司（以下簡稱「中汽中心」）和中國銀行保險信息技術管理有限公司（以下簡稱「中國銀保信」）共同主辦，中汽中心數據資源中心、中國銀保信業務三部共同承辦，以「數智賦能 引領變革」為主題的2019（第四屆）中國汽車與保險大數據產業高峰論壇在北京成功召開，500餘名嘉賓代表參會。
高峰論壇由開幕致辭、專家論壇、創新成果發布會、主題峰會、創新成果展等組成。中汽中心黨委書記、董事長、總經理安鐵成和中國銀保信黨委副書記、總裁王哲為大會致開幕詞，中汽中心副總經理吳志新主持會議。
中國工程院院士鄔江興，中國汽車工業協會常務副會長兼秘書長付炳鋒，中國汽車工程學會專務秘書長張寧，中國人壽財產保險股份有限公司副總裁傅天明，人保金融服務有限公司總裁谷偉等領導專家出席大會並發表演講。
中汽中心數據資源中心主任鄭繼虎和中國銀保信業務三部總經理單鵬共同發布2019創新成果，創新成果包括「車聯網數據交互應用生態平台」、「保險行業車型車價數據服務平台」、「車輛屬性風險評價體系」、「智能網聯汽車模擬雲平台」、「《中國汽車與保險大數據發展報告(2019)》」和「中國汽車人機交互HMI評價體系」。中汽中心與中國銀保信通過開展全方位、多層次、寬領域的合作，有效推動汽車與保險行業的高質量發展。
高峰論壇同期進行「新潛能、新融合、新價值、新技術、新發展、新應用」的六大主題峰會，並舉辦主題為「數據驅動、智庫賦能、軟體定義、前瞻引領」的創新成果展，促使產業融合向一體化縱深方向發展，共同擎畫汽車產業與保險產業發展的宏偉藍圖。
中國汽車與保險大數據產業高峰論壇自2016年舉辦以來，始終秉承「構建汽車與保險大數據合作交流平台，共謀汽車與保險大數據創新發展」的宗旨。未來，論壇也將繼續以戰略性的高度、前瞻性的觀點、全球化的視野，研討汽車與保險大數據產業的熱點話題和前沿技術，解決產業發展面臨的共性關鍵問題。中汽中心和中國銀保信將繼續立足汽車與金融行業，為中國汽車產業高質量發展築夢領航！
『伍』 「互聯網+」與大數據車險
「互聯網+」與大數據車險_數據分析師考試
「大數據」為車險行業發展提供了更多可能性。保險公司通過「大數據」可以多維度實現車險的差異化定價，進一步推動風險和保費更加科學合理地匹配。「互聯網+」時代，中國保信在大數據車險的應用場景及市場展望中究竟佔有何等地位？
銀行業有銀聯 （中國銀行卡聯合組織），證券業有中證登（中國證券登記結算有限公司），保險業有中國保信（中國保險信息技術管理有限責任公司）。「互聯網+」時代，建設信息共享平台成為各金融行業摘取大數據果實的強勁抓手。
事實上，保險是對「大數據」擁有天然需求的金融行業。隨著保險業進入大發展時代，包括財險、壽險以及健康險等，對匯聚各險種數據資源進行整合利用，通過數據信息的挖掘和共享，建立一套科學的行業定價基準和風險數據指標的要求越來越迫切。
當前，正值商業車險改革、車險經營模式創新、車聯網應用與探索的關鍵時期，在這場商業車險改革大戲中，如何實現車險產品從「以車定價」轉向「以人定價」，最終實現品牌車型以及使用者的差異化定價，成立的主要目的是統一建設、運營和管理保險信息共享平台，為保險公司之間及保險業與其他行業之間信息交互提供支持的中國保信總裁吳曉軍應邀發表權威觀點。
車險改革與「大數據」戰略
《當代金融家》：近日，保監會印發了《深化商業車險條款費率管理制度改革試點工作方案》（以下簡稱《方案》），提出了商業車險改革的時間表和路線圖，同時明確了各相關單位的職責分工和工作任務：中國保險行業協會負責擬定商業車險示範條款和保費行業基準，建立商業車險新型條款評估和保護機制；財產保險公司負責自主確定商業車險條款，科學釐定商業車險費率，依法報批商業車險條款費率，建立商業車險條款費率監測調整機制。在這場商業車險改革「大戲」中，應如何看待中國保信的位置及作用？
據我們所知，中國保信在籌備期間的第一項工作就是整合車險平台。如今距離公司成立已有一年，各項准備工作已基本齊備，6月1日商改平台將正式上線。請您分享一下車險信息平台對商業車險改革起到的重要作用？
吳曉軍：一個顯而易見的事實是，在「大數據」時代，汽車產業的形態正在發生深刻改變，與之相連的車險業務變革也隨之初顯端倪。隨著「大數據」應用的日益廣泛，將影響並引領車險業走向費率市場化、管理精細化、數據規范化，為此應當未雨綢繆，勵精圖治，各方共同推進「大數據」在車險乃至保險領域的互動和應用。
某種意義上，成立中國保信最大的趨勢是推動行業數據整合，因此，中國保信是以支持行業發展、服務保險監管、保護保險消費為使命，不以盈利為目的的市場化公司，主要職責是建設和運營集中統一、設計科學、功能完善、安全高效的保險業數據信息共享和對外交互平台。
中國保信被天然賦予了「大數據」的政策基因和行業責任，按照保監會關於全國車險平台整合工作方案，中國保信是全國車險平台的建設、運營和管理單位，因此我們希望能夠廣泛聽取行業各方對車險平台建設的意見和建議，探索建立行業各方共同參與的信息平台共享共建機制，在平台需求分析、管理和決策，以及網路連接、介面標准、安全建設、技術架構上實現行業共商，在支持創新、服務發展、保護消費者利益上實現行業共贏。
全國車險信息平台是貫徹落實國家《機動車交通事故責任強制保險條例》以及商業車險監管政策規定，為建立車險信息共享與交互機制，支持我國交強險制度實施和車險市場科學發展而搭建的行業公共基礎設施。截至2015年3月底，全國車險平台覆蓋全國35個省市、59家保險總公司、820家省級保險分公司，擁有交強險和商業險兩個核心系統，以及若干周邊子系統和輔助系統，實現了行業多年車險承保和理賠數據的存儲、共享和實時交互。
全國車險平台從行業試點探索，全國推廣到功能不斷拓展和完善，已經經歷和伴隨了車險市場改革發展近10年時間，車險信息共享機制對於行業實施大數據戰略和推進費率市場化改革具有重要的戰略意義。
首先，車險信息平台是行業與外部數據交互應用的重要基礎和依託。目前，全國車險平台已經與公安、交管、稅務等相關外部管理單位實現了一定范圍的信息交互和共享。我們也積極引入公安部、交通部、中國汽車研究中心等行業數據管理部門的權威身份、交通和汽車生產數據，依託行業數據共享的優勢，拓寬行業整體數據維度。未來，我們還將積極引入公安、氣象、醫療、教育、信用、移動通信等外部數據，主動與交管、稅務、經偵、社保等公共管理部門進行數據交互，依託車險多維度數據支持保險自身信用體系建設，並納入國家徵信體系，發揮外部數據在行業內部治理中的獨特作用，依託行業信息共享機制有效延伸保險參與社會治理的范圍和觸點。
其次，車險信息平台是車險費率市場化改革的重要技術支撐。此次商業車險改革以市場化為導向，對現有定價模式、費率浮動機制、條款責任和體例都進行了大幅度調整，自去年以來，車險平台按照新的業務規則和監管需求進行了大量的系統改造，配合建設行業車型及純風險保費庫，落實代位求償及結算，組織保險公司進行系統開發、聯調測試，通過系統實現商改的有關規則調整。依託平台數據、技術和資源，配合保監會開展了數據提取和費率測算，未來可以依託平台實現費率測算常態化、費率監測動態化。同時，面對商改費率下行壓力，平台在加快推進反欺詐系統、數據分析系統等應用系統建設，促進保險公司反欺詐水平和成本控制能力提升，提高保費充足率，擠壓理賠水分，改善保險公司經營績效，促進商業車險改革成果實現與平穩過渡。
最後，車險信息平台是車險產品和服務創新的重要數據支持。我們希望依託車險信息平台為車險產品和服務創新以及「大數據」應用提供技術支持服務。一方面，積極探索和支持保險業參與汽車後市場。我國二手車市場高速發展、前景廣闊，北京、鄭州等地區的二手車交易已超過新車交易，但管理混亂、誠信缺失特別是價值和風險評估機制不健全是根本的制約因素。今年，我們已在北京地區試點汽車質量延保責任險的風險評估服務，未來將逐步搭建起延保業務專門平台，探索延保業務風險評估、數據採集與共享機制，培育和促進延保責任險市場發展。另一方面，我們也在積極探索車聯網技術應用研究。目前，我們受保監會委託，啟動了車聯網保險應用研究項目，內容包括車聯網技術和保險業應用的全球經驗，車聯網技術對車險市場的影響與挑戰、應用場景與模式、產品定價與監管等等，也希望依託車險平台為行業基於車聯網的產品創新、商業模式以及監督管理提供服務和支持。
「以客戶為中心」的大數據車險
《當代金融家》：眾所周知，車險定價方式主要有保額定價、車型定價及使用定價三類。我國目前仍處於保額定價階段，沒有費率區隔。而車型定價是歐美保險市場普遍採用的車險定價模式，對車輛風險的評估准確度更高。車型定價對「海量」數據以及數據處理的需求，令車險信息平台的建設必不可少。據此，您如何看「大數據」車險市場的應用場景與展望？
吳曉軍：首先，「大數據」將助推車險定價步入新的發展階段。「大數據」相對於保險定價依賴的傳統數據，已經從歷史數據擴展到在線數據，從樣本數據拓展到全量數據，從結構化數據拓展到非結構化數據。保險定價的基本原理就是「大數法則」，依託這一統計學定律，確保純風險保費的公平性、合理性和充足性。而「大數據」是一種新的定價理念和風險管理輔助工具，保險企業通過採集和獲取客戶行為、交易的網路數據進行關聯分析，找尋數據背後風險與成本、收益的匹配規律，可以推動保險公司客戶細分化、責任碎片化、產品定製化，優化精算定價模型，實現定價差異化、精準化。
我認為，在未來車險市場競爭中，無外乎兩個核心要素，一個是渠道，這是由「渠道為王」的保險業經營管理模式所決定的；另一個是定價，在保險費率市場化改革的大背景下，定價將成為保險企業安生立命的核心要素。誰擁有數據及數據技術，誰便具備了定價優勢，誰就能在新的游戲規則中勝出。
「大數據」在車險定價應用的一個典型案例就是UBI產品（Usage Based Insurance），即通過車聯網技術將駕駛操作、汽車運動狀態和車輛周圍環境等人、路、車數據信息進行傳輸和存儲。保險公司從數據中挖掘出用戶的駕駛習慣、思維習慣和行為模式，建立以「從人」為主的多維度定價模型。通過歐美車聯網保險市場的實踐驗證，基於駕駛行為的定價比傳統定價模式更為科學和有效。美國經歷了超過15年的研究推廣，車聯網保險產品和技術在車險市場已日趨成熟，在美國個人車險市場，前十大保險公司有9家已推出UBI產品。在國內，車聯網保險產品還處於起步探索階段。近年來，各方意識到車聯網在保險市場的應用潛力，都在積極探索家用車車聯網產品。如人保、平安等公司已經開始摸索產品形態，搭建產品流程及系統，收集研究客戶反饋。當然，車聯網在車險產品定價和創新應用方面，還應當與目前我國車險費率市場化改革政策和實踐形成良性互動。
其次，大數據將助推精準營銷和客戶細分，實現真正以客戶為中心。自改革開放以來，保險市場保費和資產規模迅速擴張，卻難以逃脫產品同質化、「跑馬圈地」、價格惡性競爭、服務體驗差的外部詬病，歸根到底還是源於「以產品為中心」的粗放式發展模式。然而，「以客戶為中心」的精準營銷、個性化服務，如果失去大數據的支持，無異於小船在大海上無導航漂泊，最終無法到達彼岸。「大數據」技術可以更加客觀、多維度地對客戶進行分析研究，必將成為提高企業競爭力和創造消費者需求的關鍵要素。
隨著車險網銷、電銷等直銷渠道的普及和快速發展，未來互聯網將成為車險市場的「主戰場」，互聯網車險市場具有信息量大、傳導速度快、高度透明的特點，保險企業必須藉助互聯網大數據精準了解客戶需求，確定渠道投入的方式方法，即「在對的時間、為對的客戶、提供對的產品」，全面提升客戶體驗，建立新型的網路自助服務體系，讓客戶足不出戶就可以方便快捷獲得投保選擇、電子保單、在線客服、報立案件、索賠、賠款支付等保險服務。通過互聯網提供保險服務，保險公司可以降低職場租金、代理人傭金和薪資，承保理賠實現無紙化、便捷化，費用成本可以大幅降低。這都有助於從價值上實現「以客戶為中心」，因此，未來車險市場將逐步形成線上、線下兩個平台。
再次，大數據將助推保險反欺詐風險識別與控制。據國際保險監督官協會的經驗估計，保險欺詐佔到保險賠付總額的10%～20%，而車險又是保險欺詐犯罪的「重災區」。我們從行業反欺詐實際工作中發現，當前車險欺詐案件呈現出團伙化、專業化、流程化等特點，整個保險欺詐案件的所有手續造假都非常縝密，背後已存在利益集團操作，傳統風險控制方式面臨「瓶頸」。「大數據」時代的信息技術和創新應用為保險反欺詐工作開創了新途徑，在數據完善和歷史積累的基礎上，從特徵分析、因子分析和網路分析入手，可以建立高效的反欺詐鑒別機制，提高反欺詐的靶向性。
近年來，車聯網技術已經在一些行業取得了成功，尤其是在物流運輸和車隊管理方面，利用車聯網技術，可以監測車輛、貨物在運輸途中的去向；藉助車聯網數據，可以管理司機的駕駛行為，達到節油、省時和安全的目的，從而提高經營效益。未來，這些技術將會更加充分地運用到車險欺詐風險的識別與控制上來。
最後，大數據將助推保險與汽車產業的滲透與融合。在「大數據」時代，保險與汽車將會以數據為媒介進一步實現產業融合與滲透，現在車裡面裝有越來越多的智能設備，這些用途繁多的裝置原來是廠商在製造環節裝進去的，未來更多可能是基於保險視角前裝或後裝的。由於保險對車輛數據的採集和應用，對於汽車生產銷售、汽車安全隱患及事故處理、零配件的流通與使用，保險公司也許會比汽車製造商更早、更全、更快的掌握，因為前者更加貼近汽車用戶，承擔了大部分的車輛維修成本。未來汽車製造商會更加註重保險公司的意見和建議，不斷提升車輛性能，優化汽車後市場服務。
更為關鍵的是保險公司擁有車輛的索賠數據，通過將車輛數據與保險數據相結合，未來可以研究制定建立一套完善的車輛風險評級標准，這對車輛投保、汽車質量延保、二手車定價等均可以提供有效和准確的數據支持，並根據保險數據與車輛數據分析車輛安全狀況，為交通管理部門提供服務。
此外，其他行業的滲透也影響著傳統保險市場，特別是科技網路公司，通過對互聯網客戶數據的採集分析和「大數據」處理能力，將及時抓住機會，進行跨業經營，很多創新甚至可能顛覆車險市場的局部規則與業態。
「互聯網+」時代的二次創業
《當代金融家》：目前，雖然大部分險企都建有自己的資料庫，人保財險[微博]、國壽財險、平安財險和太平洋財險等多家公司也在試水車聯網，但中國保信的現有行業地位和今後發展前景，卻被市場各方看好。立足於行業背景，您對「大數據」時代的車險發展有何建議？
吳曉軍：當今世界，數據已經滲透到經濟社會的各個領域，引領著電子商務、金融投資等各方面的創新與應用，推動了相關行業升級和轉型發展。「大數據」、車聯網和雲計算，已然成為未來車險市場轉型升級的核心驅動力，為保險業改造「紅海」、開創「藍海」提供了新的機會和場景。在「大數據」時代，如何構造新型的車險產業鏈，實現傳統車險與信息技術發展、與汽車工業發展的深度融合，進一步提升車險的內在價值，進而帶動其他相關產業的發展，從某種意義上講，更像保險業的「二次創業」，意義重要而深遠。
一要研究制定行業「大數據」戰略和設施框架。建議保險監管部門完善信息共享平台和保單登記的監管制度框架，為行業「大數據」戰略實施建立良好的政策環境。加強行業級「大數據」建設，重點推動行業數據標准化建設和有效落地，提高數據整體質量。指導和優化行業共享資料庫的採集、存儲、處理與結果應用的流程和技術，研究建立行業數據分析框架和模型，依託數據挖掘、雲計算平台、虛擬化技術，支持海量、多結構類型、高頻度的「大數據」處理。加強行業信息共享的安全體系建設，保障保險機構與共享信息關聯生產的連續性、安全性和穩定性。
二要在保險經營和客戶服務中嵌入數據思維。保險公司應加強公司內部、各渠道、各產品線的數據整合利用，積極採集全面反映客戶行為特徵和交易偏好的移動互聯、社交媒體、電商、地理位置、OBD等線上數據，引入身份、信用、車輛、駕駛行為等線下數據，構建完整的客戶數據圖譜。依託數據挖掘技術，推進客戶需求分析和客戶群組細分，在公司內部建立客戶虛擬賬戶，豐富客戶全景視圖，加強客戶挽留與個性化推薦，促進客戶的獲取率、留存率和持續率。構建完善的客戶自助服務體系，改善客戶體驗、提升客戶忠誠度、提高客戶整體價值。保險經營中應嵌入數據分析思維，以數據分析為依據，找出最棘手問題的真正原因，預測未來情況，從而識別差異化競爭的機會並實現業務增長。
三要以數據為媒介，建立「汽車＋保險」的生態圈。商業車險改革是中國保險業的「二次創業」，未來基於人、路、車等駕駛數據的UBI車險將成為核心。通過將車輛數據和保險數據相結合，保險公司可以進一步為汽車投保和延保，以及為二手車定價等提供准確有效的數據支持。在這樣的趨勢下，保險行業和汽車產業可以數據為媒介，進一步實現產業的相互滲透和融合。
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『陸』 保險大數據的挖掘中,使用什麼能夠分析索賠要求
可以採用社交媒體來分析索賠者是否有可能實施欺詐行為。使用預測建模有助於保險代理確定是否拒絕其索賠申請。
保險科技的第一個領域開始涉及大數據分析的是汽車保險。特別是長距離感測器用於跟蹤駕駛方式。這些微型設備記錄了數十種不同的參數。有了這樣的感測器系統，保險公司就可以最准確地評估風險，確定最有可能引發事故的駕駛員並精確計算保險費。
『柒』 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.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。
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.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。
5.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。
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.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%。
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。
『捌』 大數據體現在哪些方面
1、疫情期間的大數據
就比如疫情期間我們所用的健康碼，其實也就是基於大數據，採集每位用戶的行動軌跡，然後自動生成綠碼或者紅碼。又比如說，在疫情爆發時，浙江通過使用交通流大數據技術，排查分析從疫情嚴重地區駛入的車輛，幫助提高疫情防控效率。另外，大數據也被廣泛應用到語音智能識別、智慧城市和信息安全、醫療、交通等方方面面。
2、業務流程優化
大數據還會更多的幫助業務流程的優化。我們可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。
3、更了解用戶需求
大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。
4、提高醫療和研發
大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。
5、金融交易
大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
6、改善安全和執法
大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。