大數據的應用現狀

A. 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

B. 大數據、雲計算發展現狀如何

隨著大數據、雲計算相關技術在技術體繫上逐漸趨於成熟，大數據和雲計算目前正處在大面積落地應用的初期，所以並不是大數據和雲計算不像之前那麼熱了，而是大數據和雲計算技術正在構建起自己龐大的價值體系，相信在工業互聯網時代，雲計算和大數據將發揮出越來越重要的作用。大數據和雲計算本身就存在緊密的聯系，隨著當前雲計算逐漸向全棧雲和智能雲方向發展，二者的結合也正在逐漸進入到一個新的階段，這個階段就是要契合行業的應用場景，未來在工業互聯網時代，大數據和雲計算將全面促進傳統企業的創新和發展。建議可以關注下時速雲，他們是一家全棧雲原生技術服務提供商，提供雲原生應用及數據平台產品，大家可以去體驗一下。
希望能給您提供幫助，可以給個大大的贊不。

C. 2020年交通大數據行業應用現狀

【導讀】可以說交通是國家經濟的命脈所在，而隨著大數據是的商用化普及，智能交通也得到了快速的發展，我們老百姓也可以享受到交通大數據帶來的福利，今天我們就來聊一下2020年交通大數據行業應用現狀如何?一起來看看吧!

作為人類行為的重要組成部分和重要條件之一，對大數據的感知是最為迫切的。近年來，我國的智能交通發展迅速，許多技術手段已達到國際領先水平。問題和困難,但是,非常突出,也從城市發展的角度,智能交通的潛在價值並沒有被有效的挖掘:知覺和交通信息的集合是有限的,大量的數據管理系統中存在的不能共享使用,有效的交通情況分析預測疲勞,公共交通信息服務難以滿足需求。雖然有不同的建築概念和投資在不同地區,整個智能交通的現狀特點是低效率和智能不足,這使得許多先進的技術和設備未能發揮應有的作用,還會導致大量的投資浪費。最重要的是在困難時期的損害較小的數據:管理理念和技術設備模擬時間只有在某種程度上,和關系資料庫管理系統的分析只能嚴格的特定關系,對於大規模數據,尤其是半結構化和非結構化數據。

雖然數字化已經基本實現，但是數字化和數字化並不是一回事。它只是提高了本地收集、存儲和應用的效率，但本質上沒有太大的改變。大數據時代的到來，必將為解決難題帶來巨大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下的盲目和精確計算，但更好地面對困惑，把握宏觀形勢;大數據不可避免地要求我們關注的不是因果關系而是相關性，這使得處理大量的非結構化數據成為可能，促使我們將一切都數字化，最終實現方便高效的管理。

交通大數據行業的現狀是什麼?目前，大數據在交通中的應用主要有兩個方面。一方面，大數據感測器數據可以用來了解車輛的交通密度，合理的道路規劃可以包括單車道的路線規劃。另一方面，可以利用大量的實時數據實現信號量的實時調度，提高現有線路的運行能力。信號燈的科學布置是一項復雜的系統工程，需要利用大數據計算平台制定出更加合理的方案。科學信號系統將使現有道路的通行能力提高約30%。在美國，政府基於特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信號燈，從而將事故發生率降低了50%以上。依託大數據實現機場航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大數據來增加乘客容量和降低運營成本。鐵路利用大數據有效安排客運和貨運列車，提高效率和降低成本。

以上就是小編今天給大家整理的關於「2020年交通大數據行業應用現狀」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

D. 大數據行業現狀及前景如何

大數據時代的到來，簡單的說是海量數據同完美計算能力結合的結果。確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。

大數據就業方向總結起來就是：三大方向，十大職業!

三大方向指的是：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

十大職業：ETL研發、Hadoop開發、可視化(前端展現)工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究、OLAP開發、數據科學研究、數據預測(數據挖掘)分析、企業數據管理、數據安全研究。

E. 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值

大數據應用現狀：從發現價值到創造價值

從發現價值到創造價值， 大數據將成為「互聯網+」 產業升級的驅動力。 過去，數據的價值主要應用在決策領域，典型應用是商業智能(BI, Business Intelligence)在企業經營管理層面的應用， 即通過數據收集、管理和分析等方法，將數據轉化為知識， 發現數據的價值，進而提供決策支持。隨著數據體量的不斷增加和處理數據能力的提升， 大數據已經成為一類新的資產， 其應用場景正在不斷擴寬，除了決策支持、 提高效率等發現價值功能之外，大數據還能創造價值的功能： 一方面，大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品， 滿足用戶需求， 例如大數據完善個人徵信體系，幫助金融機構提供消費金融產品；又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通信息服務；另一方面，大數據還可以創造需求， 例如，大數據可以助力實現人工智慧， 這是新技術創造的新需求。

大數據延伸 BI 內涵， 提高企業效率

大數據分析結果為企業經營決策提供支持，幫助企業提高效率，這實際上是傳統 BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰， 互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助於提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型， 實現產業升級。

大數據促進商業智能的加速發展，這是因為：第一，大數據的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性；第二，大數據的存在提高了企業的商業智能意識， 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個信息系統，其所包含的大量數據反映了企業的日常經營情況，若能加以分析和利用，將為企業創造巨大的價值。

目前，大數據應用可以幫助企業實現戶關系管理、盈利能力分析、控製成本、衡量績效等功能：

客戶關系管理（CRM）：通過客戶信息統計，使企業有針對性的根據客戶需求來定製產品和服務，提高客戶忠誠度，還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶；

贏利能力分析：幫助企業分析利潤來源、各類產品贏利能力、費用支出是否與銷售成正比等；

控製成本：根據統計信息優化流程，如降低庫存、減少損耗等，助於企業控製成本；

績效管理：利於商業智能確立對員工的期望，幫助他們跟蹤並管理其績效。

麥肯錫調查顯示， 數據挖掘的商業價值巨大， 大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力，創造約 3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。

大數據滿足需求， 市場空間巨大

大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品， 滿足用戶需求。 這種模式在傳統產業中比較常見， 過去，一些行業的用戶需求雖然存在， 但是由於缺乏有效的技術手段，導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起後，將帶動一系列創新產品推出市場， 這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統產業的廣度，這將是是一個正在挖掘的巨大市場。

以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例，這兩個細分領域的需求本來就存在，但在大數據興起之前，傳統模式無法提供最優的產品，而大數據技術下的產品優化可以更好的滿足需求，提高用戶體驗。

千方科技旗下掌城科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。 掌城科技通過向計程車公司和公交車公司購買數據、 向政府部門臵換數據、利用千方自有數據的形式匯集城際交通數據， 基於浮動車的演算法模型，對數據進行二次開發，以建立實時交通信息服務平台。 目前， 掌城科技運營著北京、上海等全國 30 余個大中城市的實時路況信息，准確率極高。 目前，千方已將交通數據收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域，目標通過大數據技術提供更加全面的公眾智慧出行服務。

大數據技術將參與車險定價，使定價更加科學。隨著車聯網的興起，OBD（On-BoardDiagnostic車載診斷系統）等聯網的車載設備，成為車聯網中的智能節點，連接運動中的人、車和道路環境，讀取行車數據，從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習慣：通過G-sensor監測車主的諸如急剎車、急加速和急轉彎等危險行為，通過破解Can-bus協議監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習慣，通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數據，這些數據將改善車險定價技術與核保政策，提升精準定價能力。

大數據創造需求，拓寬市場邊界

大數據創新產品拓寬市場邊界， 供給創造需求。 大數據創造價值功能， 除了提供產品滿足市場已經存在的需求外， 基於大數據的新產品還將創造新供給，帶動新需求， 打破原有的市場邊界，想像空間巨大：

一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值：

例如 Airbnb 擁有海量的獨有數據，包括旅遊地、用戶評論、房源描述、社區信息等， Airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流，搜集所有的相關歷史數據。當用戶在搜尋一個住宿的地方時， Airbnb 利用大數據分析通過 Airbnb 社區告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地，甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個地點，包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數據，大大縮短司機開著空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。

另一方面大數據能夠空前准確的預測未來，從而能獲得前瞻性的商業價值：

例如社交數據分析公司 Topsy 准確預測了 iPhone 4S 上市後的市場表現，同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值，因而蘋果以 2 億多美元的價格收購 Topsy。

大數據產業鏈分析

大數據產業鏈的主要參與方

大數據產業鏈可以分為四個部分： 數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。數據採集和整合是指通過技術手段從互聯網、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等採集數據，然後把數據按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用數據並進行智能分析和挖掘，將數據轉化成價值信息或者產品，為決策支持、提升效率、 創新產品提供依據。

數據資產開始成為核心資源

擁有數據，大數據時代的王者。在大數據時代， 數據資產已經成為核心資源， 2012 年，奧巴馬政府明確提出 將「大數據戰略」上升為國家意志，並將數據定義為「未來的新石油」， 因此，擁有數據可謂是大數據時代的王者。 擁有數據的機構可以分為三類：

一是既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，在互聯網端積累了大量的數據資源，而且此類公司 IT 起家， 對大數據有天生敏銳的嗅覺， 大數據技術也相對成熟， 因此，互聯網公司 可謂是最早使用大數據的機構，成為大數據應用的先行者；

二是傳統軟體公司轉型互聯網，通過 SaaS 模式為用戶提供服務， 例如用友軟體推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供財務管理應用， 也可以認為是既有數據、 又有大數據思維的模式；

三是擁有數據，缺乏大數據思維的機構，這類機構手裡掌握著大量的數據，但是沒有能力自己有效利用， 例如金融機構、 運營商、政府部門等。

使用數據，數據變現的推動者。對於手裡掌握大量數據，但沒有能力變現的機構而言，需要專業的第三方公司提供大數據服務，主要是各類 IT 咨詢機構和行業應用軟體廠商，尤其是行業應用軟體廠商， 在各自的領域具有天然的卡位優勢： 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的運營維護， 行業應用軟體本身就是重要的數據來源，軟體公司 屬於不擁有數據，但可以接觸到數據的機構， 且天然擁有大數據思維和大數據技術，以及良好的行業客戶關系，從信息系統建設延伸到大數據運營順理成章。因此，各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作夥伴， 助力其探索大數據價值變現。

大數據技術是重要生產力

大數據應用好壞的關鍵除了 數據本身，還在於大數據技術， 大數據技術包括數據採集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣， 隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高，大數據技術本身也處於快速迭代的發展過程中。值得一提的是，大數據技術落地的一大重要因素在於如何實現技術與業務的融合， 這背後需要深厚的業務理解， 對於既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司 來說，技術和業務本身是相互驅動、共同發展的， 對於擁有數據，缺乏大數據思維的機構而言， 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。

以上是小編為大家分享的關於 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

F. 大數據行業怎麼樣

1、大數據行業發展現狀

隨著人工智慧、和物聯網的興起，大數據行業帶來了不可估量的商業價值。目前，我國大數據產業保持高速發展態勢，各級政府和企業大力推進，技術創新取得明顯突破，大數據應用推進勢頭良好，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。雲計算與大數據成為了市場上最熱門的求職領域。這一現象很可能將在可預見時期里長期延續。而且，在互聯網領域的平均薪資排行中，雲計算、大數據穩居前三。在BAT等大廠里，大數據的薪資也是最高的。如今大數據的就業方向多不勝數，比如數據平台、數據採集、數據倉庫、數據處理、數據分析、數據挖掘，還有機器學習、數據可視化以及數據應用等等。

2、大數據行業的應用場景

（1）人工智慧

以大數據作為機器學習的訓練集，從而訓練出擁有一定決策能力的人工智慧。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo, 通過大量圍棋棋局的學習，最終擁有了打敗圍棋世界冠態銀軍的能力。

（2）商業分析

從大量的用戶行為數據中挖掘出有價值的商業信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn，他們通過用戶之間的關聯關系，繪畫出學校、公司、人才之間龐大而復雜的信息網路。不僅如此，LinkedIn還通過大量求職者和招聘方的信息帆銀宴，分析出哪些公司正在迅速擴張，哪些公司正在流失人才，哪些公司之間正在展開人才市場的爭奪。這些對於客戶公司來說，都是無價之寶。

（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。又比如我們在淘寶買東西的時候，大數據會搏裂記錄你的瀏覽痕跡，從而為你推送你感興趣的商品。再或者是短視頻平台也會根據你的觀看記錄，為你推薦你感興趣的內容方向。

（4）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。

G. 數據科學及大數據在計算機領域的應用現狀

2 大數據的技術和實際應用現狀分析
2.1 大數據的技術分析
大數據技術在應用過程中不斷完善與發展,現在主要的大數據技術有大數據分析挖掘技?g與大數據技術中的數據隱私保護技術。大數據技術一般進行數據採集,數據存儲都通過感測器的網路及智能感知層進行。在對數據進行實際處理過程中,通常採用數據清理和集成與交互技術,集成與交換能有效的進行數據的應用,對數據的分析能力起到一定的提高作用。數據挖掘技術是數據提煉的一種常用技術,通過對數據的有效挖掘能把一些無規律的數據變成有規律的數據,提高數據的實際應用效果。在數據實際處理的過程中,大量的數據處理需要一定方法,需要先進的手段進行有效的完成數據處理,以適應現代數據的發展需要,提高數據的應用效果,在數據處理應用數據挖掘技術,對數據處理,數據的性能提升起到重要作用,能高效的完成數據處理。數據隱私保護技術是大數據根據用戶的需要進行設計的,尤其數據在網路傳輸的過程中,很多重要的數據都需要進行保護,提
高其數據的保護措施,能進一步加強其實際的應用效果,完善其實際的形成過程。數據之間存在一定聯系,對數據採用科學有效的應用過程,促進數據科學有效的應用,提高數據的應用效果。
2.2 大數據技術的應用現狀分析
大數據技術應用各個領域,為其它領域的發展提供了技術支持。大數據在商業發展的過程中起到重要作用,對產品的分析、查詢等起到重要作用。對產品的技術分析,銷售分析都利用大數據軟體進行分析,提高了分析的效率,促使分析的結果更加科學、准確。大數據技術在實際的工作生產生活當中的應用中,在關鍵技術領域方面也是多方面的。其中的結構化數據的應用領域方面,這也是傳統數據分析研究的對象。當前比較主流的結構化數據管理工具就是關系型資料庫,在對數據分析的能力上表現的較為突出。還有是在文本領域中的應用,是比較常見的非結構化數據,再有幾歲多媒體的數據以及網頁數據和移動社交網路數據等等。尤其Internt技術的廣泛應用,大數據在網路平台的驅動下,發展更加迅速,更能發揮大數據技術的功能,大數據技術是在應用過程中,不斷完善,不斷革新技術以適應現代社會發展需要,能為企業行業的發展提供技術支持。

H. 大數據發展現狀怎樣

大數據復范疇已有很多成功的大數制據使用，但就其效果和深度而言，當時大數據使用尚處於初級階段，依據大數據剖析猜測未來、指導實踐的深層次使用將成為發展要點。當時，在大數據使用的實踐中，描述性、猜測性剖析使用多，決議計劃指導性等更深層次剖析使用偏少。
大數據管理系統遠未形成，特別是隱私維護、數據安全與數據同享使用功率之間尚存在明顯矛盾，成為限制大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據管理系統的重要意義。其間，隱私、安全與同享使用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據同享敞開的需求非常火急;另一方面，數據的無序流通與同享，又或許導致隱私維護和數據安全方面的嚴重風險，必須對其加以標准和限制。

數據規模高速增加，現有技能系統難以滿意大數據使用的需求，大數據理論與技能遠未成熟，未來信息技能系統將需求顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、剖析等相關的技能已有顯著發展，可是大數據技能系統尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。

I. 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。