歐盟大數據應用

㈠ 大數據全方面應用 推動社會變革轉型

大數據全方面應用 推動社會變革轉型

大數據成為國家競爭力的戰略制高點。全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強力引擎。美、歐、日等國家紛紛將推動大數據發展與應用作為提升國家競爭力、奪取新一輪競爭制高點的重大戰略。2012年3月，美國發布《大數據研究與開發計劃》，旨在利用大數據加速科學、工程領域創新，強化國土安全，轉變教育和學習模式。2010年11月，歐盟提出《歐盟開放數據戰略》，希望使歐盟成為公共部門信息再利用的全球領先者。八國集團發布了《G8開放數據憲章》，推動數據開放和利用。圍繞大數據資源掌控權和應用主動權的新一輪國際競爭已經爆發，中國發展大數據也時不我待。

大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能夠提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。特別是，隨著製造業逐漸進入「數據驅動」的發展階段，大數據的發展與應用將成為製造業轉型升級和向智能化方向邁進的重要支撐手段。

我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量超過32萬家，從業人員眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。通過多年努力，我國在信息技術、產業、應用和信息資源領域都有一定積累，一些信息服務企業面向製造業領域提供大數據服務，為加快大數據與製造業的融合發展奠定了比較扎實的產業基礎。為推動工業化和信息化深度融合，加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《關於積極推進「互聯網 」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，明確提出發展智能製造、「互聯網 」製造和工業大數據等任務要求，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。

認真面對大數據與製造業融合發展面臨的各種挑戰。當前，大數據正處於發展孕育期，應用經驗積累不多，應用路徑尚不清晰，安全風險有待進一步評估。我國製造業企業信息化水平參差不齊，全行業尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源在推動製造業發展方面的戰略價值認識不足。多數企業對數據資源建設不夠重視，數據質量普遍較差，物聯網、工業互聯網等領域的標准規范不統一，企業間和企業部門間缺乏數據互通的有效機制，數據價值難以有效挖掘利用。技術創新與支撐能力不足，大數據軟硬體產品和面向製造業特色應用的大數據解決方案發展尚不成熟，大數據處理、分析和呈現方面與國外存在較大差距，難以滿足製造業大數據應用需求。既熟悉製造業需求又懂得大數據技術與管理知識的復合型人才缺乏，不能滿足發展需要。兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系缺失，制約製造業大數據的發展與應用。

大數據推動製造業全面轉型升級

大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。研發設計水平是製造業競爭力的重要標志之一。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。

大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。

大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。經營管理能力是決定企業持續發展的基礎保障和支撐產業競爭優勢的重要基石。我國製造業大而不強，經營管理的滯後是一重要因素。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。例如，海爾集團充分運用大數據手段，支撐構建起橫縱結合的矩陣式管理模式，打造出以訂單為中心、上下工序和崗位之間相互咬合、自行調節運行的業務鏈條，以及匯集互聯網眾多網友智慧的研發創新網路，實現了企業經營多元化、組織高效化、創新開放化，使企業通過技術產品的不斷創新和軟實力的不斷增強，在全球家電製造行業持續保持領先地位。

大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。圍繞產品發展服務業務，是創新商業模式、提升產品附加值、實現製造業提質增效的重要途徑。大數據加速製造業服務化轉型主要有三個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。

大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。例如，智能兒童手錶通過融合位置數據、行為數據、圖像數據、社交數據，向兒童及家長提供衛星定位、緊急求救、運動監測、互動游戲等實用功能，近期在我國熱銷，部分品牌產品日銷量甚至達10萬台。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。

促進大數據與製造業融合發展

健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，面向製造業重點領域信息物理系統及智能車間、智能工廠建設，構建無線感測網、工業控制網、工業雲平台及雲應用、工業大數據平台等新興信息基礎設施體系，實現數據的統一採集、管理和高效處理。

建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，規范數據資源性質，明確數據的所有權、使用權，科學合理界定公共信息資源邊界，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設態勢。

突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。

提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。選擇重點領域，組織實施製造業大數據創新應用試點，推動製造模式變革和工業轉型升級，培育發展製造業新業態，推進由「中國製造」向「中國智造」轉型升級。

提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理、數據質量等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，明確製造業大數據採集、使用、開放等環節涉及信息安全的范圍、要求和責任。推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作，明確各方責、權、利。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，加強安全測評、電子認證、應急防範等信息安全基礎性工作，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。

培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校和製造企業共同開展職業教育，聯合培養同時具備大數據應用能力和製造業專業素質的復合型大數據人才。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。

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㈡ 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用

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

SetonHealthcare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。

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，收集來的這些大稿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。

大數據應用案例之：通信行業

XOCommunications通過使用IBMSPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。

電信業者透過數以千萬計的禪者客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。

中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

NTTdocomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧滾襲孝客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

大數據應用案例之：零售業

"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。

零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

㈢ 大數據有哪些應用

大數據的應用包括：包括電商、傳媒、金融、交通、電信、安防、醫療、製造、汽車、餐飲、能源、娛樂等。

大數據（英語：Big data），又稱為巨量資料，指的是在傳統數據處理應用改逗山軟體不足以處理的大或復雜的數據集的術語改逗山。

數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計學的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發生的事情。

大數據必須藉由計算機對數據進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。美國在2012年就開始著手大數據，奧巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。數據挖掘（data mining）則是在探討用以解析大數據的方法。