智慧大數據的主要應用場景

1. 大數據的應用場景有哪些

可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
車輛監控，車輛調度，通過流量分析，進行公交線路調整，通過大數據分析預測路段車輛擁堵時間，制定緩解交通擁堵方案，通過一卡通全國聯網，實施一卡走天下，記錄用戶所有行為軌跡。
大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題材的影視作品，以及預測比賽結果。
通過用戶關注的歌曲、視頻等信息做精準推送，包括使用手機過程中被推送到眼前的廣告都是精準投放的結果，每個用戶看到的廣告可能都是不同的。

2. 大數據的應用領域有哪些

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

3. 大數據常見的應用場景有哪些

大數據時代的出現簡單的講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。
對於大數據的應用場景，包括各行各業對大數據處理和分析的應用，最核心的還是用戶需求。
一、醫療大數據看病更高效
除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。
二、生物大數據改良基因
當下，我們所說的生物大數據技術主要是指大數據技術在基因分析上的應用，通過大數據平台人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大數據技術的基因資料庫。
三、金融大數據理財利器
大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：精準營銷、風險管控、決策支持、效率提升、產品設計等。
四、零售大數據最懂消費者
零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。
五、電商大數據精準營銷法寶
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鍾內將貨物送上門，提高客戶體驗。
六、農牧大數據量化生產
大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。
七、交通大數據暢通出行
交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。
盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了採集、存儲和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。
八、教育大數據因材施教
隨著技術的發展，信息技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。
九、體育大數據奪冠精靈
大數據對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴設備收集的數據可以讓自己更了解身體狀況。媒體評論員，通過大數據提供的數據更好的解說比賽，分析比賽。數據已經通過大數據分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。盡管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大數據來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大數據服務。
十、環保大數據對抗PM2.5
氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支持定製化服務滿足各行各業用戶需要。藉助於大數據技術，天氣預報的准確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍卷風，通過大數據計算平台，人們將會更加精確地了解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。
十一、食品大數據舌尖上的安全
大數據不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息技術的發展，食品監管也面臨著眾多的各種類型的海量數據，如何從中提取有效數據成為關鍵所在。可見，大數據管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取數據以滿足食品安全監管需求；另一方面需在數據的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大數據管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。
十二、調控和財政支出大數據令其有條不紊
政府利用大數據技術可以了解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據數據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。
十三、輿情監控大數據
國家正在將大數據技術用於輿情監控，其收集到的數據除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。

4. 大數據十大商業應用場景

大數據十大商業應用場景

大數據時代，在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展得較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和Talking Data在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

(1)精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

(2)風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

(3)決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

(4)效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

(5)產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B(5ZB)，這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、Talking Data、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10%左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道+廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前，影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

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5. 大數據和人工智慧在醫療智能決策分析過程中有哪些應用場景

智慧醫療行業的上游主要是醫院相關方，主要涉及：

1、醫療器械設備：目前主要是指智能化的醫療器械設備。

2、醫療信息化握裂頃：即醫療服務的數字化、網路化、信息化，是指通過計算源中機科學和現代網路通信技術及資料庫技術，為各醫院之間以及醫院所屬各部門之間提供病人信息和管理信息的收集、存儲、處理、提取和數據交換。

3、遠程醫療：著移動通信、物聯網、雲計算、視聯網等新技術的發展，眾多的智能健康醫療產品逐漸面世，遠程醫療也處於第二階段向段陸第三階段邁進的過渡時期。

而智慧健康行業的下游主要面對患者，可以涉及以下產業：

1、可穿戴設備：穿戴設備正被用在不同的場景中幫助帕金森症、糖尿病、心臟病、高血壓和其他疾病患者管理疾病，這項技術降低了住院率和就診率，是智慧醫療領域的一項重大技術。

2、移動醫療APP：基於移動終端的醫療類應用軟體，主要為患者提供尋醫問診、預約掛號、購買醫葯產品以及查詢專業信息等服務。

6. 大數據應用在哪些領域

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

10、生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(6)智慧大數據的主要應用場景擴展閱讀

七個典型的大數據應用案例

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

7. 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APPResearchKit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，也適用於我搏衫們每個人，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

大數據也困畢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。SociometricSolutions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。比如政汪銀芹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。XcelEnergy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IBMSlamTracker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。

8. 大數據的應用場景都有啥

大數據應用場景有城市管理，電信，金融

電視

數字化醫療，石油化工，農林水務，工業自動化，公共安全，偵查，定位，監控，評估，電子支付，風險控制，交易，訂單，跟蹤，識別，消防，定位，調度，設備，安全，節能。

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