ibm大數據分析案例

❶ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

■大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量辯笑虧數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息攜神推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬升猛性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

❷ 大數據時代的案例分析

個案一
你開心他就買你焦慮他就拋
華爾街「德溫特資本市場」公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以「1」到「50」進行打分。根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。
霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。
這一招收效顯著——當年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。
個案二
國際商用機器公司（IBM）估測，這些「數據」值錢的地方主要在於時效。對於片刻便能定輸贏的華爾街，這一時效至關重要。曾經，華爾街2%的企業搜集微博等平台的「非正式」數據；如今，接近半數企業採用了這種手段。
●「社會流動」創業公司在「大數據」行業生機勃勃，和微博推特是合作夥伴。它分析數據，告訴廣告商什麼是正確的時間，誰是正確的用戶，什麼是應該發表的正確內容，備受廣告商熱愛。
●通過喬希·詹姆斯的Omniture（著名的網頁流量分析工具）公司，你可以知道有多少人訪問你的網站，以及他們呆了多長時間——這些數據對於任何企業來說都至關重要。詹姆斯把公司賣掉，進賬18億美元。
●微軟專家吉拉德喜歡把這些「大數據」結果可視化：他把客戶請到辦公室，將包含這些公司的數據圖譜展現出來——有些是普通的時間軸，有些像蒲公英，有些則是鋪滿整個畫面的泡泡，泡泡中顯示這些客戶的粉絲正在談論什麼話題。
●「臉譜」數據分析師傑弗遜的工作就是搭建數據分析模型，弄清楚用戶點擊廣告的動機和方式。
處理和分析工具
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。
開源大數據生態圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大數據生態圈：
1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

❸ 為什麼要學習數據分析

大數據」一詞的火熱程度已經毋庸置疑，在互聯網高速發達的今天，基本上各行各業都會運用到大數據。無論是大數據的從業者還是普通的群眾都有一個共同的感觸：大數據很有用！為什麼越來越多的人想學習大數據分析，進入到大數據行業，千鋒武漢小編用13個案例告訴你！
例子1：在09年流感爆發的時候，google通過對人們輸入詞條的分析，挖掘出了有效及時的指示標，比通過層層收集的官方數據驚人很多。
例子2：Farecast通過對於機票數據的趨勢變化情況，提供票價預測的服務，目前公布准確度高達75%，現在被微軟收購，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是從事跨境匯款業務的公司，處理過的一個案例是，單獨看一筆交易是合法的，但是重新檢查了所有的數據之後，發現犯罪集團正在進行詐騙。
例子4：hadoop分析VISA的數據，將原來需要一個月的時間縮短為13分鍾。
例子5：亞馬遜三分之一的銷售額來自個性化推薦系統。
例子6：美國折扣零售商能夠通過用戶購買商品的歷史，判斷出是否懷孕。
例子7：UPS有6W輛車，通過對車倆損害的數據挖掘，能夠及時的預測那些車輛需要維修，達到預警的目的。
例子8：日本通過研究駕駛員的坐姿數據，用來作為汽車防盜系統中。
例子9：UPS通過對於位置數據的分析，獲取最佳行車路徑。
例子10：IBM開發了一套復雜的預測模型，完成了電動汽車動力與電力供應系統的預測。
例子11：微軟和谷歌以及網路等搜索引擎的拼寫檢查以及糾錯提示，有效的利用的數據廢氣。
例子12：巴諾通過分析人們在閱讀的時候的行為，得出人們往往會放棄長篇幅的非小說類書籍。
例子13：The-numbers通過對於歷史電影相關的數據的相關關系，來預測電影票房。
從上面13個應用實例中，不難發現大數據分析早已和我們的生活息息相關，大數據產業已進入發展的「快車道」，急需大量優秀的大數據人才做後盾。

❹ 大數據應用案例不可不看的7大領域

大數據應用案例不可不看的7大領域

在當前的互聯網領域，大數據的應用已經十分廣泛，尤其以企業為主，企業成為大數據應用的主體。大數據真能改變企業的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業開始利用大數據，我們每天都會看到大數據新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。
健康醫療 溫情暖意
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
未來的醫療片段：由「可穿戴設備」或其他終端收集到人體生理數據，自動傳入雲端，進行數據分析與處理，再將其結果發給醫生，後者給出診斷或康復建議。例如日常的健康監督、運動及飲食指導，或對高血壓、糖尿病等慢性病進行日常管理，甚至有望為每個人定製出自己的健康全紀錄。
智能交通 路路暢通
杭州誠道科技採用英特爾Apache Hadoop發行版，使得海量圖像和視頻數據不但實現了可靠和高性能的存儲，而且還能被大量的使用者快速地訪問和使用。浙江省某市可保存的歷史違法數據從3個月延長到24個月，從24億條過車數據中完成機動車的號牌精確查詢和行車軌跡查詢，僅需不到1秒的時間。
未來的交通片段：無人駕駛將釋放駕駛者的雙手，提前預知路況信息，並准確的控制車輛狀態。呆在駕駛倉中的人們將享受與家中相同的娛樂休閑體驗，車載應用盡在雲端。例如擋風玻璃，類似於手機屏幕，可實現多點觸摸、支持視頻通話，在玻璃上比劃幾下就能導航、顯示路況、查詢天氣和附近美食、閱讀電子書、回復郵件、互動游戲等等。
魅力體育 完美呈現
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
未來的體育片段：今後，比賽日將會帶給球迷們終身難忘的回憶。他們不僅能收到來自隊員為其量身定製的信息，還能夠通過手機支持的忠實度賬戶獲得購買特許權，甚至在去洗手間排隊的間隙都可以收到實時戰況;如果遇上有人情緒失控，球迷們還能通過手機立即報告，專人將會迅速呼叫保安人員，以保證比賽順利運行並提高賽場整體管理水平;你能想像從手機上投標賽後新聞發布會的座位嗎?或者在衣帽間外和球員照相?這些都將不再是夢想。
智慧教育 創新源泉
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
未來教育片段：未來個性化學習終端，將會更多的融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。
全面迎接金融大數據時代
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。
未來金融保險片段：通過大數據處理對個人信用信息的完善管理，公共機構能夠將風險降到最低，從而實現社會管理效率的最大化。
零售營銷 極致體驗
作為中國商務部重點扶持的最大零售企業之一，北京華聯集團通過部署Oracle 零售應用解決方案，以優化運營管理，進而提高商業敏捷性，並提升關鍵貨物、定價、存貨、供應鏈和交易流程的管理和實施。全面支持其旗下各項業務的不斷增長，包括大賣場、綜合超市、百貨公司以及商業地產等。
未來零售片段：當一位顧客踏進百貨店大門的一刻起，門店的店員可以在攜帶型設備上查詢這樣的消費者大數據，他們可以輕松的檢索消費者個人檔案，並從其最近的社交媒體信息中了解該顧客的近況，你就知道他/她的名字、身高、在店內及網上的支付記錄，甚至是他對生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准備好好過個假期還是為尋找一件適合她的晚禮服而煩惱著。
電信大數據異軍突起
北京信合運通科技有限公司選擇IBM PowerLinux平台作為信合大數據解決方案的基礎架構平台已在國內幫助十多家電信運營商完成了大數據和分析項目的實施，是電信行業最領先的獨立軟體開發商。
未來電信片段：電信運營商們可以利用大數據為自身的產品服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，並通過用戶偏好分析，及時、准確地進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的黏度;還可以通過大數據分析網路的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網路日誌，進行全網路優化，不斷提升網路質量和網路利用率;還可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速准確地確定公司的經營管理和市場競爭策略;
上述7個領域是大數據應用最多的領域，當然，隨著大數據技術的日益成熟，還會涌現出很多其他大數據應用領域，以及很多新的應用案例。

❺ 大數據技術有在工業領域的成功應用案例嗎

. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

❻ 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。

因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好，其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎。2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛•羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。

今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。

❼ IBM工程師James：如何擁抱大數據

對於企業而言，能否駕馭這些信息資源，就意味著新的業務增長點、新的利益增長點，數據已然成為企業的生命。 IBM傑出工程師、InfoSphere Stream高級開發經理James R Giles博士 在IBM傑出工程師、InfoSphere Stream高級開發經理James R Giles博士看來，數據本身是下一種的自然資源，我們可以開掘它、轉變它、銷售它，有的時候甚至要保護它，就像自然資源一樣，我們也需要做同樣的事情來對待大數據。但相對於自然資源來說，大數據是無限的，在不斷的增加，而現在的我們就是淹沒在數據中。 James R Giles博士表示IBM現在正在建立一個完整的、一整套的能夠解決大數據挑戰的解決方案，既有系統，也有基礎架構、服務、雲以及中間件，也有數據倉庫技術的拓展，另外也有一些新的像Hadoop技術，以及出現的一些新技術，像流計算等等，這些都是我們可以從數據當中發掘價值的一種方式。 眾所周知，數據是各式各樣的，移動數據和靜態數據、結構性、非結構性數據，那麼自然就需要有不同的方式來處理這些數據。可能我們可能需要對這個數據進行即時的反饋，可能需要快速對於客戶的反饋進行回應，對於靜態的數據，我們不用擔心它的結構和管理的問題，有時候我們可能需要各種形態的數據，需要使得數據隨時可以獲得。有了這樣一些功能的時候，人們現在開始越來越依賴的一件事情是，要能夠去管理這些數據，能夠理解，能夠從不同的數據源，不同類型的分析中去理解，我們怎麼樣得出結論，怎麼樣做出決策，所以管理、安全、商業的持續性都是這些企業現在所需要的，他們需要擁抱新的大數據時代。 案例一解析：電子郵件營銷 與IBM合作中，IBM幫助他們將分析性能提高了40%。他們需要去分析客戶的電子郵件，這樣就知道每一個客戶最佳的發送時間是什麼，我們得做幾件事情，把分析性能提高了，分析時間從幾個小時縮減為幾秒鍾。另外，因為他們能夠更多地分析這個數據，更加深刻地分析這些數據，他們就可以更好地對於每一個客戶進行優化，所以很多客戶電子郵件營銷活動有效性就提高了15-25%，這也很快變成了一些底線的收入。 這個案例說明使用大數據技術能夠使得你更好地了解你的客戶，更好地和客戶進行互動。 案例二解析： 一家亞太地區的遠程通訊公司，這家公司需要一些具體的細節的數據，而且數據的數量在急劇增加，他們使用傳統技術的時候，他們把數據輸入到數據倉庫的時候進行處理，然後獲得結果，但是他們卻沒有辦法在大數據時代進行傳統的操作，所以IBM公司幫助他們和我們的數據倉庫結合起來，給他們做流計算，同時在數據的收集和數據的轉換過程中急劇加速了數據的處理。 結果，他們發現結果數據合並的時間縮短了91%，數據載入時間縮短了92%，存儲需求降低了93%，他們使用伺服器的數量減少了85%。這不僅從IT基礎架構方面幫助了他們，還帶來其它的利益，他們現在可以提供一些實時的服務。 與此同時，IBM發現了五種高價值的大數據的用戶案例，一是大數據用來探究查找可視化和了解所有的大數據，提升業務知識。二是實現增強型客戶視圖;三是安全性、智能的擴展、四是運營的分析;五是數據倉庫的擴充。

❽ 關於大數據應用有什麼例子

• 大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

• 大數據應用案例之：醫療行業

• Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

• 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

• 大數據應用案例之：能源行業

• 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。

• 有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

• 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

❾ IBM Power全面推動大數據分析發展

IBM日前在2015中國大數據技術大會上分享了其在大數據分析領域的最新成果，闡述了面向大數據分析領域的IT基礎架構的最新戰略。針對企業在認知時代面臨的大數據分析工作負載，IBM堅信要以全新的IT基礎架構作為支持。憑借產品和解決方案的持續革新，IBM致力於助力大數據應用創新，通過打造基於Power的本地生態系統，全面推動本地大數據分析技術的發展。

隨著互聯網和移動互聯網技術的進一步發展，在數據量激增的同時，數據類型也變得更為復雜多樣。如何快速處理這些數據使其產生價值，如何結合結構化與非結構化數據分析進行預測、推理、感知的判斷並採取相應行動，成為企業亟須思考的難題。面對當前挑戰，企業需要能夠處理和分析大量結構化與非結構化數據，具備高可靠性和經濟效益的認知系統。未來，隨著數據量的進一步增長，企業將需要一個具備更強事務處理能力、更靈活調配系統架構的領先IT 基礎架構。

IBM Power一直致力於憑借領先的IT基礎架構，滿足企業的大數據分析需求，幫助企業實現數字化轉型。針對大數據分析與認知工作負載，IBM今年推出了多款Power產品。Power Systems LC伺服器基於OpenPOWER基金會創新成果，針對企業大數據分析工作負載，能夠提供比同等x86伺服器更快的速度及更低的成本，幫助客戶實現便捷、快速的部署。此外，IBM不僅憑借基於POWER8的Linux專屬伺服器幫助用戶發展新興應用，還通過企業級高性能Linux分區伺服器為用戶的關鍵應用提供支持，幫助企業發展新興工作負載、實現業務轉型。

著眼未來趨勢，IBM堅信認知技術與思維是滿足企業發展需要不可或缺的一部分。作為IBM在認知計算領域的卓越代表，沃森（Watson）在大數據處理與分析方面已取得突破性成就，擁有分析海量數據、處理並行復雜數據以及快速判斷和應答響應等卓越能力。基於由IBM Power平台構建的高性能運算基礎架構的支持，IBM正聯合多家合作夥伴，推動沃森的應用。

除了不斷革新Power硬體平台，IBM還通過對本地人才的培養推動大數據應用的創新。今年，IBM已聯手CSDN成功舉辦了8期POWER8極限挑戰賽，吸引了逾萬人次參賽。IBM也成功舉辦了十餘次培訓沙龍，為開發者帶來更多學習和交流的機會。此外，IBM還以不同形式聯合合作夥伴為本地開發者提供基於Power的開源技術創新環境，幫助開發者加速其創新進程。

為提升本地合作夥伴的能力，IBM還與合作夥伴聯手，積極推動本地開源技術生態系統的構建。在IBM「中國合夥人」戰略的引領下，IBM與CSDN等夥伴聯手啟動Linux開源生態系統聯盟，基於IBM多年來為開源領域提供的先進支持，攜手國內ISV、開源技術社區、企業用戶、創投公司等多方力量，共同打造一個基於Power技術的開源技術生態圈。IBM還聯手OpenPOWER基金會成員推出了全新硬體加速ISV支持計劃，為本地ISV免費提供基於RedPOWER伺服器以及賽靈思FPGA的雲端開發及測試環境，幫助ISV提升大數據、雲計算等新興技術研發能力，促進第二代分布式計算的發展。

IBM副總裁、大中華區硬體系統部總經理郭仁聲表示：「認知時代的到來標志著信息技術的發展步入了全新階段，也對企業的IT基礎架構提出了更為嚴苛的要求。為了幫助企業更好地處理、分析數量龐大的結構化和非結構化數據，IBM Power將憑借扎實的硬體基礎和深入的行業洞察，幫助企業構建全新的IT基礎架構，更好地應對當前和未來包括大數據在內的種種挑戰。」

❿ 大數據利用的六大現實商業案例

大數據利用的六大現實商業案例_數據分析師考試

大數據正在改變市場的競爭格局。而那些能夠充分利用大數據分析的企業往往能夠更快地向市場提供產品和服務，更好地保持與顧客需求和慾望的一致性。2014年，調研公司Gartner的調查發現，73%的受訪企業在大數據方面進行了投資，或者計劃在接下來的24個月內投資大數據項目;而2013年的這一數據比例則為64%。改善客戶體驗和流程效率被受訪者排在最高的優先順序。

客戶體驗的改善不管是在線上或線下都在發生著的，數據從智能手機、移動應用程序、POS系統和電子商務網站等等渠道進行收集。隨著企業比以往任何時候都能夠收集和分析更多的、且類型豐富的數據信息，企業現如今所進行哪些相關工作，以及為什麼要進行都需要進行數據量化。而且，那是最靈活的調整自己的經營策略，以提高或維持市場份額的手段。在執行過程中，客戶體驗的改善有助於提高客戶的忠誠度和企業營收的增長。另一方面，如果公司選擇無視相關的數據，他們很可能會失去客戶和交易，而將其拱手讓給那些對於數據分析反應更敏捷，更精明的競爭對手。

企業流程的改進繼續專注於提高效率，節約成本，以及提高產品或服務的質量。大數據可以提供比傳統系統更深入的見解，因為其有更多的數據點和數據來源分析作為支撐。

無論企業的目標是為了促進營收增長、或是加快產品服務的上市速度、優化勞動力，或是實現其他操作方面的改進，其核心都在與變得更加積極主動，減少被動反應，這就意味著需要使用預測分析，以縮短學習曲線。

有許多使用大數據來提升和改善企業運營的方法，下面將為大家介紹六個典型的案例。

縮短上市時間

推出新的產品或服務涉及多個生命周期階段，其中一些比另一些更容易加速。在過去的幾十年中，葯品製造商已經使用臨床試驗模擬學習速度，降低成本，並減少了參與試驗患者的不必要的負擔。藉助雲計算和大數據，臨床試驗的模擬可以變得更加有利於製造商和患者。

百時美施貴寶公司(bristol-myers squibb) 通過將其內部託管網格環境擴展到AWS雲，減少了98%的臨床試驗模擬時間。該公司還進一步優化了劑量水平，使得葯物產品更安全，並只需要較少的臨床試驗患者的血液樣本。

由於臨床試驗對於數據是高度敏感的，百時美施貴寶公司建立了一個專門的，加密的VPN隧道鏈接亞馬遜網關，並配置了虛擬私有雲，以便使得其運行環境能夠與公眾客戶進行隔離。

在遷入雲中之前，科學家們使用一個共享的內部環境，所以運行大約數百個項目需要花費60小時。現在，每個科學家都有一個專門的環境，2000個項目大約在1.2小時內就能夠處理完畢，而且不會引起影響到團隊的其他成員。

遷移到AWS雲之後，百時美施貴寶公司得以能夠減少兒科研究臨床試驗受試者的人數，從60減少到40人，同時還縮短了一年多的學習研究時間。

優化勞動力

一些企業的人力資源部門正在使用人才分析和大數據來降低成本，進而有效管理人力資源相關的問題。大數據幫助他們能夠有效的選擇能夠更好的適應企業的新員工，降低員工離職率，了解技能和現有市場勞動力的輸出狀況，並確定公司前向發展所需要的人才。

施樂公司使用大數據將其呼叫中心的人員流失率降低了20%。要做到這一點，就必須了解是什麼原因導致了員工的離職，並確定如何改善員工的敬業度。

改善財務績效

企業的財務部門已經不僅僅只是進行定期的報告和BI工作了，他們已經在開始利用大數據來降低風險和成本，尋找機會提高預測的准確性。具體地說，他們使用的數據來識別高風險客戶和供應商，以阻止欺詐，找准收入泄漏，並發掘新的或更有效的商業模式。

最近，天氣預測公司The Weather Company與IBM之間的合作將使企業用戶得以更好地管理天氣狀況對於企業績效的影響。據The Weather Company介紹，每年，僅在美國天氣因素就會造成價值五千億美元的經濟影響。

這些氣象數據是來自超過10萬台的氣象感測器和飛機，以及數以百萬計的智能手機、建築和路上奔跑的車輛。這些數據與其他22億個獨特的預測點的數據來源相結合，平均每天進行100多億次的實時天氣預報。例如，零售商可以使用這些數據信息來調整人員配置和供應鏈策略。而能源公司將能夠藉助這些天氣數據信息改善供應和預測需求。保險公司將能夠向其投保人警告惡劣天氣條件，這樣他們就可以減少在冰雹災害天氣發生汽車損壞的可能性。

智能化的銷售

稍微修改一下企業的銷售和營銷策略就可能會對您企業的銷售業績產生深遠的影響，特別是當通過大數據分析之後進行的有規劃的修改。

想像一下，一個為期六周的直郵營銷活動票面收益率的超過了70%。而根據直銷協會的介紹，平均直郵回報率僅為3.7%。而雜貨連鎖店Kroger公司是如何做到的呢?一方面，他們根據客戶個人的購物歷史記錄採用個性化的直接郵寄方式。

Kroger公司的客戶會員卡計劃，被食品行業評為第一。超過90%的客戶使用會員卡購買產品。雖然也有其他因素的共同作用，使得Kroger公司的財務績效如此驕人，但其連續45個季度的持續增長至少部分要歸因於其客戶忠誠計劃。

最大限度地減少設備和資產故障

企業希望避免不必要的業務中斷干擾和客戶的焦慮。現在，感測器已經被嵌入到一切設備，企業可以使用這些數據信息，以確定何時需要對飛機，火車，汽車，及其它電器設備進行維修。理想情況下，當問題已經出現的時候，企業要了解這個問題是什麼原因造成的，以及其如何能得到解決，最好有一個專業的維修隊伍。

Pratt &Whitney公司是美國聯合技術公司(United Technologies Corp.)下屬的一個單位，該公司試圖減少意外的飛機發動機維修。據Airinsight.com介紹，今天的發動機能夠在飛機飛行過程中從多個快照收集約100個參數。相比之下，新一代的引擎能夠收集關於連續飛行的5000個參數。這一過程中產生約2千兆位元組的數據。使用這些數據信息，Pratt &Whitney公司及其合作夥伴IBM得以進行主動的維修。

利用客戶的終身價值

如今的授權客戶比以往任何時候都更加苛刻和善變。企業為了保持或增加市場份額，需要盡可能多地了解自己的客戶，不斷改善自己的產品和服務，並願意調整自己的商業模式，以反映其客戶的實際需求。

美國汽車租賃公司AvisBudget就一直致力於這方面。他們通過實施整合戰略增加了市場份額，並取得了數億美元的額外收入。主動參與確定客戶價值細分，提供分層激勵，提高客戶的忠誠度。該公司的IT合作夥伴CSC公司採用模型預測AvisBudget客戶資料庫的終身價值，並驗證了其使用多通道的營銷活動和相應的分析。

現在的客戶評估數據結合了其他數據，包括客戶的租賃歷史，服務問題，服務地區的人口統計，企業隸屬關系和客戶反饋等等。Avis Budget也收集和分析社交媒體數據。該公司有一個社交媒體專家團隊專門進行品牌營銷。該公司最近還更新了網站，以進一步改善客戶體驗，並且他們正在使用大數據預測區域性的車隊配售和定價服務需求。

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