大數據方面的功能板塊

Ⅰ 大數據平台提供的最基本的兩個功能是什麼

最基本的兩個功能是：一數據收集；二數據分析歸納。
擴展：

一、它必須容納海量數據

如果大數據分析平台無法擴展以存儲或管理海量數據，那麼僅僅提高速度所帶來的作用相當有限。大數據分析平台必須能夠容納海量數據。

大規模並行處理是用於擴展分析處理的理想技術，因為它同時利用計算機群集的存儲和計算能力。它不僅在性能上有所擴展，而且其處理傳入的大量數據流的能力也相應提高。

此外，被設計為用於處理結構化數據的大數據平台使用MPP，可進一步加速處理操作，這是因為已針對分析程序優化了結構化數據，並減少了回答查詢所需執行的搜索量。結構化資料庫能夠更好地了解數據在數據海洋中的位置，並且可以精確地存取數據。

一般來說，非結構化資料庫難以擴展到採用列式設計的結構化資料庫所能達到的級別。但是，大數據分析平台可能整合有能夠提高非結構化資料庫的可擴展性和性能的功能。

二、它必須非常快

簡單來說，數字時代下，用戶不希望在運行查詢時長時間地等待結果。他們期望即時得到滿足，獲得即時結果，而對其他工作負載沒有影響。這意味著大數據分析平台必須增強現有應用程序的性能，允許您開發具有挑戰性的新分析方法，並提供合理、可預測和經濟的橫向擴展策略。

從技術角度來看，要滿足這些期望，必須結合列式資料庫架構(相對於基於行的非並行處理傳統資料庫)和使用大規模並行處理技術或者說MPP。

理由在於：列式設計可最大限度地減少I/O爭用，後者是導致分析處理發生延遲的主要原因。列式設計還可提供極高的壓縮率，相比於行式資料庫，通常可將壓縮率提高四倍或五倍。MPP數據倉庫通常按比例線性擴展，這意味著如果您將雙節點MPP倉庫的空間翻倍，那麼可有效將其性能提高一倍。

列式設計和MPP的結合不僅能夠大幅提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低且更透明的定價機制，例如針對每TB的模型而非傳統的針對每處理器、每節點、每用戶的定價方案。最終結果：性能呈指數級增長，同時大數據分析處理過程的總成本大幅降低。

三、它必須兼容傳統工具

如果您的大數據分析平台依賴於「提取、轉換、載入」(ETL)工具(如Attunity、Informatica、Syncsort、Talend或Pentaho)或基於SQL的可視化工具(如Logi

Analytics、Looker、MicroStrategy、Qlik、Tableau和Talena），請確保該平台已經過認證，可與所有這些工具而不僅僅是主要供應商的工具搭配使用。此外，確保您使用的所有工具和擴展技術符合最新版本的ANSI
SQL標准(SQL2011)。

四、它必須為數據科學家提供支持

數據科學家在企業IT中擁有著更高的影響力和重要性，因此大數據分析平台應在下述兩個關鍵方面支持數據科學家。首先，新一代數據科學家採用Java、Python和R等工具來執行預測式分析。底層分析資料庫應支持和加速創新型預測分析的創建過程。

其次，此平台應有助於將數據科學家的工作與業務目標聯系起來。如今，數據科學家的角色常常從統計學家演變而來，後者相對而言更具學術意味，而且通常並不熟悉宏觀業務目標。在某些情況下，會導致數據科學家得出的結論可能不完整、不準確或與業務成果無關。同時，商業人士常常樂於讓統計學家在封閉的環境中工作，只在需要他們支招時才去找他們。

快速、高效、易於使用和廣泛部署的大數據分析平台可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。

五、它應提供高級分析功能

根據您的特定使用情況，可能有必要深入查看由大數據分析引擎提供的內置SQL分析功能。您必須從底層查看，以了解究竟提供了何種SQL分析，而不用對該數據執行分析。例如，如果要對從設備獲得的數據執行分析(如在物聯網中)，則需要諸如「時間序列分析」和「差距分析」等分析功能。如果沒有這些功能，您可能需要花費時間整理數據或編寫自定義代碼。

Ⅱ 舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用

政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。

Ⅲ 大數據營銷有哪些功能其價值體現在哪些方面

功能一、具備大量數據的埠以及雲儲存，其次就是擁有海量的客源，全網採集。只有足夠龐大的信息群體，才能夠更好地從中去進行目標客戶信息尋找。信息的基數越大，那麼就意味著目標的客戶人群就越多。

功能二、針對精準的號碼大數據能夠隨意生成採用爆粉裂變的形式，主動引流。如果不能夠做到這一點，那麼這個大數據智能平台，就算是信息量在龐大也不能夠更好的進行利用，佔有的這些信息僅僅只是擁有而不能夠利用那也是浪費。

功能三、對於地域的劃分，能夠進行精準的定位，擁有千萬的客源，並且實現信息的實時更新。在擁有龐大的信息數據之後。

對於所有更新的信息能夠及時的進行提醒以及更改也是非常關鍵的，如果信息量全部都是長時間積累、或者是陳年老舊的已經過時的信息，那麼同樣不存在任何的意義和用處。

功能四，完善數據的分析管理，能夠針對採集的大數據進行營銷的同時可以分析自動分類，結合ERP以及CRM等企業管理系統來優化客戶成交流程。

價值體現：

大數據可以做很多營銷效果預測。針對於消費者洞察、營銷創新和幫助品牌挖掘市場藍海等一系列的領域有很多合作。比如，大數據可以幫助電腦零售商預測寒暑假什麼本最受歡迎，可以根據電影院線搜索量預測票房。

這個關聯應用在是在代言人遴選方面比較典型。很多企業選擇代言人希望知名度高，和品牌比較吻合。比如我們看到陳歐的目標受眾是20到25歲的女性為主，比較積極上進，關注於培訓等有關。

Ⅳ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、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。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、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。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(4)大數據方面的功能板塊擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

Ⅳ 大數據有什麼應用

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

Ⅵ 大數據分析工具不可忽視的三個方面

大數據分析工具不可忽視的三個方面

大數據的概念已經火了很長時間，而大數據技術的應用才剛剛起步。大數據分析工具是最具代表的大數據應用技術，人們對其賦予數據分析，挖掘數據價值的功能期望，那麼大數據分析工具的開發過程中有哪些方面式不可忽視的呢？
1.平台架構
架構是大數據分析工具的「骨架」，決定了大數據分析工具的性能高低和能承擔的數據分析任務。現在有關大數據應用技術的研究，大部分是圍繞基礎架構展開的，很多公司都在開發技術讓大數據更易於讀取和存儲。
基礎架構的先進與否不僅影響大數據分析工具的數據分析能力，還影響數據分析功能拓展與延伸。國雲數據的大數據魔鏡數據可視化分析工具，獨特的「上中下」三層架構設計，細分了大數據分析工具的功能選項，讓系統運行更加高效穩定，可謂別具一格。
2.數據模型
如果說基礎架構是大數據分析工具的「骨架」，那麼數據模型就是「血肉」。數據模型直接決定了數據分析方法和數據錄入、輸出的路徑。此外，數據清洗功能也受數據模型的影響，而數據清洗功能時每一個大數據分析工具都不可或缺的功能模塊。
現在，數據需要分析才能得到價值，這就需要對海量的數據進行詳盡的分析、挖掘，而在這個過程當中，選擇適當的數據分析模型至關重要。而且除了幾種常備的數據分析模型，大數據分析工具還應該開發個性化服務模塊，以應對越來越明顯的市場差異性需求。
3.數據可視化
數據可視化是大數據分析工具的末端展示手段，主要承擔兩個職責——1.數據展示、講解需要2.基於數據圖表的二次挖掘、分析。拋去數據結果本身的價值不談，數據可視化的成敗主要看可視化效果。
而隨著大屏可視化技術和移動終端技術的發展，數據展示和分析的搭載平台也越來越廣泛，可視化效果和技術兼容性也將隨之而變。大數據魔鏡主打數據可視化，可視化效果多達數百種，並且在不斷地更新和增加，冠絕國內同類產品，對數據可視化的未來可謂信心十足！
在這個高度信息化的社會，人們希望能從數據中得到價值。大數據分析工具就是利用各種數據做出智能的決策，幫助用戶來基於數據做出分析的決策和營銷的。大數據分析工具能提供數據支持，預測未來，但僅僅而已；真正決定和掌握未來的，是人的決心！

Ⅶ 大數據分析平台有哪些作用

一、數據驅動事務

經過數據產品、數據發掘模型實現企業產品和運營的智版能化，然後極大的權進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。

二、數據對外變現

經過對數據進行精心的包裝，對外供給數據服務，然後取得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己把握的大數據，供給風控查詢、驗證、反詐騙服務，供給導客、導流、精準營銷服務，供給數據開放渠道服務等。

三、數據輔助決議計劃

為企業供給根底的數據計算報表分析服務。分析師能夠容易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品司理能夠經過計算數據完善產品功用和改進用戶體驗，運營人員能夠經過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層能夠經過數據把握公司事務運營情況，然後進行一些戰略決議計劃。

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Ⅷ 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。

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Ⅸ 大數據技術常應用在哪些方面

1、產品開發
公司利用大數據來預測客戶需求。他們建立了預測模型，以了解客戶的喜好並提供相關材料。
2、日誌分析
商業和開源日誌分析提供了收集，處理和分析大量日誌數據的能力，而不必將數據轉儲到關系資料庫中並通過SQL查詢檢索。
3、安全合規性
大數據可幫助您識別數據中的模式，這些模式指示欺詐並聚集大量信息，從而使監管報告變得更快。
4、推薦引擎
大數據及其可伸縮性和強大功能，可處理大量非結構化和結構化數據，使公司能夠根據其歷史為客戶推薦的最佳選擇。