『壹』 大数据主要应用于哪些行业,有什么价值
大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹,下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。
制造业, 利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程
金融行业 ,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业, 利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业, 借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业, 利用大数据实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式
电信行业 ,利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施
能源行业, 随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。
物流行业, 利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本
城市管理, 可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防
生物医学, 大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘
体育娱乐 ,大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题财的影视作品,以及预测比赛结果
安全领域, 政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活 ,大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响,对大数据感兴趣的可以到科多大数据进行更深入的了解咨询~
『贰』 大数据对仓储物流有什么影响
影响很大的,仓储物流行业本来就是一个要求程序化的行业,而大数据简单的来说,就是一种严谨科学的数据分析计技术,利用这种技术可以对相关数据进行跟踪分析,然后根据实际情况给出相应的智能化对策,也就是说未来会有很多智能化的设备应用于仓储物流行业,如智能重力货架的投入使用,它的称重方案采用物联网式,是一种规模型多点称重平台,可分格、分区准确获取库存量。
『叁』 大数据、人工智能对物流行业的发展影响大吗它们怎么应用在物流行业
谢邀,作为从事物流工作五六年,略有些经验的人,来回答你这个问题。大数据、人工智专能等技术对各属行各业影响都很大,物流行业也不能例外,这些新兴技术的发展,能够有效降低物流成本,提高物流速度,在一定程度上还能保证物流服务的质量。
比如以时效著称的跨越速运,他们经过多年的研发,推出了铸剑系统,可以通过大数据、人工智能等技术,按照路况、天气、成本、目的地、客户特征等多个维度,分析得到多个动态路由方案,从中选出最优解,实现在更多维度上满足客户需求。除此之外,跨越速运还推出了末端派送AI全程技术监控,增加了物流服务的安全性,为客户提供更加精准、更人性化的服务。
在未来,数字技术必定会更多地应用到物流行业之中,给用户和物流企业带来更多的便利,各大物流公司谁掌握了科技,谁就能够在新时代得到更好的发展。
『肆』 大数据与供应链深度融合
大数据与供应链深度融合
大数据与供应链深度融合,在互联网技术的驱动下,企业产业模式也在不断更新,在互联网时代,选择什么都是大数据的,如果一个企业又或者是其他没有结合大数据的话那就说明你将被淘汰,可以说谁先掌握那就谁先抢占先机,以下是关于大数据与供应链深度融合。
大数据技术充分利用海量数据资源,加快信息共享。大数据技术的应用将引领供应链金融的变革,改变供应链金融基础数据不完善、信息流通不顺畅等实际问题。大数据技术将供应链金融风控模式数据化、动态化,实现实时风险预警的多级风控效果。
大数据技术在供应链金融中的具体应用:
(一)匹配用户需求,设计个性化金融服务。大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源,结合行业发展动态,精准把握中小企业需求,将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业,为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。
(二)完善交易征信,降低信息不对称。大数据应用模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托的是动态、可持续的财务数据源,有效提高征信服务质量,降低信息不对称。
(三)实现量化授信,精准把控风险。依托大数据技术,对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理、行业数据、外源数据,得出行情分析,价格波动分析,实现实时监控的分级预警、量化授信,精准把控风险。
(四)建立授信主体数据库,完善数据交互。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位数据库,从云端获取中小企业交叉数据,智能匹配中小企业进销存ERP系统,系统的防范控制金融风险,实际缓解中小企业融资难题。
(五)提炼多维数据源,辅助参考决策。大数据技术可提炼授信主体高管个人数据信息,辅助参考值做出决策。
(六)判断预期交易量,精准渠道分配。在对授信主体建立完善的全方位立体数据库后,结合行业数据源,通过相应分析模型可预测出相应的供应链上各数据相互影响关系,判断预期交易量,判断渠道、市场的分配量,实现流通和消费的打通,最终提升供应链管理的效率。
(七)优化风控技术,实现高效自动化。大数据技术从机器人终端采集企业数据到数据清洗、数据整理分析全部通过计算机完成。
由此可见当前金融行业,大数据和供应链金融属于互相绑定的发展模式,通过两者的结合将金融风险控制在最小范围,同时提升供应链管理的效率。
另外,对于企业高层而言,将大数据与供应链金融相结合的模式,帮助管理者和投资方站在数据的顶端,把握资金流动的风向标,能在变幻莫测的商场抢占先机。
大数据的简要叙述
当今时代,是一个信息时代。我们的日常生活中无时无刻不在产生数据,而这些数据包含了许许多多我们个人的信息,这些信息来源十分广泛,具有十分明显的及时性。
而根据维基网络对于大数据的解释来说,大数据就是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行收集、管理以及处理的数据的集合。
由于数据是极其庞大的,所以必然不可以单单使用计算机来处理,必须要依靠云计算的分布式处理对大数据进行采集。大数据主要体现在了对于庞大数据的处理和使用,从而得到一些想要的信息,来体现出大数据的商业价值以及公共社会价值。
伴随着互联网的不断发展,企业所要处理的信息越来越多,与此同时,由于市场竞争越来越激烈,企业对于大数据的处理提出了更高的要求,所以对于大数据技术的开发与应用十分关键。
大数据的特点有以下几点:
(1)在精不在于多,而是要把这些数据分类、编辑,使这些大数据变为有用的资料,并可以作为商业用途,为企业创造更多的经济效益。
(2)大数据的技术十分特殊,目的是为了在短时间内可以有效地处理更多的数据,所以储存大数据的机器被称为“云”。(3)大数据的另一个特点就是真实性,因为大数据的来源十分广泛,所以大数据的真实性就显得十分重要,如果数据不真实了,那么也不会有人去相信大数据。
大数据的核心是数据与内容:一组数据往往会代表了许多东西,一个人的生活规律,个人喜好,都是丰富的内容,而这些内容都包含在一组组的数据中,通过这些数据,企业可以开发出更加适合消费者的产品,也会更加适合用户,从而大大提高企业的竞争力,由此可见数据的珍贵之处。
供应链管理理论综述
1999年,彼得·德鲁克提出了“经济链”的概念,这是“供应链”的雏形,在这之后,迈克尔·波特依据前人的想法,提出了“价值链”的概念,在之后的不断发展中,最后形成了我们现在说的“供应链”概念。
一条完整的供应链是由下游的供应商、制造商以及仓库、配送服务中心和渠道商等等构成的一个完整的产业物流网络。一个完整的企业可能会在供应链中扮演不同的角色,但是通常的情况则是一条完整的供应链是由许多不同的企业构成的。在供应链中,每个企业之间流动的原材料、半成品库存和产品等形成了供应链上的货物流。
针对我国特殊的国情,许多的专家学者对于供应链提出了不同的看法,比如一位学者提出为了使得供应链更好地发展,可以从供应链管理出发,一个优秀的供应链管理者可以使供应链的运转达到最优化,用最少的成本把事情办好
供应链中的工作岗位、货物流通、资金运转、信息传递都可以达到高效的运转,从而将质优价廉的、合适的产品送到消费者的手上。而有的专家说要更加重视信息技术在供应链中的作用,一条完整的供应链最基本的要求就是实现各家企业之间信息的共享,为客户提供更好的服务,使各家企业在不断的合作中实现共赢。
大数据技术在供应链中的应用
近些年的不断发展,大数据技术的出现和发展改变了传统的商业模式,也在很大程度上,对于企业的正常运行和供应链管理。在国际大环境下,供应链的情况也不容乐观,由于意外情况所引发的供应链变化必须得到迅速的处理
来防止由于意外所造成的损失。对于随时随地所产生的大量数据,可以进行深度的采集、发现、挖掘,并按照实际情况可以划分出许多不同的区域、不同种类人群的需求,并且通过以往的客户留下的购买信息
以及物流的流转信息可以很准确地预测出未来价值,这个就是大数据在广泛应用中,对于供应链管理的中最主要价值。越来越多的企业看到了这一未来的发展的方向选择将大数据的技术使用到企业的经济管理当中去。
Stock在2013年总结了供应链在此之前的发展,并且为我们展望了未来一些对于供应链发展具有深刻变革的科学技术,其中就包含了大数据系统对于供应链发展的重要性,而到现在回首看来,我们不得不佩服Stock先生眼光的独到性,到了目前,大数据系统的运用给人类的生活带来了深刻的变革。
现在日趋复杂的软件技术、越来越便捷的无线系统,智能手机以及其他智能可穿戴设备,它们在不断发展中越来越方便,价格也是越来越亲民,并且越来越方便移动,可以更加便捷地帮助使用者进行快速的分析,来方便得出结果。Stock并且对于IBM的报告也深有研究
他引述了一段报告,关于IBM对于未来信息传递的看法。而如何更好地与飞速发展的信息接轨,就是要更好地使用大数据的力量,来进行分析。
许多正在使用数据分析的公司确信,企业的经济效益以及员工的工作效率,因为数据分析技术的使用而得以提高。 由此看来,现在科学技术的发展
带动着大数据的兴起,为企业的供应链管理注入了新的血液。充分利用大数据技术可以有效提高企业对于未来需求的准确预测,对于市场的波动进行准确预测。
大数据对于供应链中物流管理的创新
对于普通行业来说,物流行业是十分特殊的,它讲究十分严格的时效性,按我们的话来说就是时间就是金钱,因为一件货物的运输是要准时送到客户手中,如果晚点了,对于用户的体验度会大大下降,由此可见物流行业的.艰难。并且每一次的物流活动是否可以正常实施,不仅仅取决于人力的问题
也与许多的外部条件有关,比如说:时间、地点、物力甚至是天气的因素。由于物流行业的随机性、突发性以及不确定性,所以企业为了自身更好的发展,十分有必要建立起完整的预警系统,来抵御这些情况,但是以往传统的预警系统,常常因为信息的不足,以及消息传递的缓慢已经不能适应时代的发展。
所以十分有必要将大数据与物流行业相结合,打造一个云物流系统。云物流依靠了云计算强大的数据处理能力、以及规矩的作业流程、灵活的产业覆盖、精准的环节控制,对于物流行业是十分重要的帮助,对于突发情况可以迅速给出完整的解决方案。
一直在说大数据与物流业的结合可以提高供应链管理的效率,可是具体体现在哪里,却没有具体的说明,那现在就来详细叙述一下大数据对于供应链管理的作用。
大数据技术与物流平台的结合,可以更加高效、快速地收集用户订单、并抓取、分析客户的数据信息,来整合物流公司的资源,从而实现以最快的速度将货物送到用户手中。
现在统一的信息管理,对于用户的个人信息提供更加安全可靠的保障,对于信息的泄露能够及时查出是哪里出现了问题,来更好地为用户服务。
所以说,大数据在供应链物流管理中的应用,不仅对于用户信息是一种保障,而且有效地将物流公司的资源进行整合,提升了运输效率,形成规模效应,提高了物流行业的服务质量以及用户的满意程度。
未来发展展望
大数据的使用,引发了越来越多人的关注,但是大数据技术提出时间较晚,应用在供应链管理的技术业不甚成熟,所以,对于这类的研究到目前来说并不是太多。
在经过研究前人的成果后,笔者认为大数据的发展是不容忽视的时代的必然,之后,大数据将会作为供应链管理领域的热点问题不断地衍生、发展,也会更好地服务于社会。
『伍』 大数据对物流管理有什么影响
大数据是指涉及的数据量过大,无法通过当前主流软件工具,在合理的时间内获取、管理、处理和整理成更积极的目的信息帮助企业管理决策。与传统的数据库应用相比,大数据分析具有大量的数据和各种类型的价值、低密度、快速的处理速度等。今天的大数据在经济、政治、文化等领域都有一定的应用,并产生了深远的影响。物流行业与主要的企业、企业、企业、家庭和个人有关,涉及的数据量很大,具有一定的价值。而大数据可以准确地快速高效地处理数据,获取有用的信息,对物流业的发展具有重要意义。
大数据可以为决策提供支持。
运营数据将使物流管理更直观,而宏观的大数据对物流管理没有太大的作用。
『陆』 大数据对物流行业有什么影响
1、提高物流行业的智能化
物流行业可以看出,是一个程序化很强的行业,而大数据则是一种严谨的数据分析技术。两者相结合之下,通过对物流数据的跟踪分析,大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流行业的决策中,大数据还可能会涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等的决策分析,这种情况下大数据也能够很好的应对。
2、能够促进行业的发展
现在的物流行业,整体上的运输、仓储和搬运等都是通过人为来控制和完成的,在效率上都较为落后。而大数据技术能够在整体上完成对物流行业全过程的迭代整理。而且在行业竞争环境的分析中,为了达到品牌利益的最大化,需要对竞争对手进行全面的分析,预测其行为和动向,从而来寻找自己品牌在行业中的不足和需要改进的地方。这种方式下,大数据能够很快的完成对行业的促进作用,加速行业的发展。
3、提高用户的体验感
物流行业在最后,是需要把产品送到用户的手中的,而在大数据黑科技的加持下,相较于以前低效率的人工配送,大数据技术可以为用户提供更好的物流体验,进一步巩固和用户之间的关系,增加用户的粘性。
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『柒』 物流和大数据之间的关系
大数据与云计算也有很多方面的差异。云计算的目的是通过互联网更好地调用、扩展和管理计算及存储资源和能力,以节省企业的IT部署成本,其处理对象是IT资源、处理能力和各种应用。云计算从根本上改变了企业的IT架构,产业发展的主要推动力量是存储及计算设备的生产厂商和拥有计算及存储资源的企业。而大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息,发现数据中的价值,其处理对象是各种数据。大数据使得企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”,从而改变了企业的业务架构,其直接受益者不是IT部门,而是业务部门或企业CEO,产业发展的主要推动力量是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业。
因此,不难发现云计算和大数据实际上是工具与用途的关系,即云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而且,从所使用的技术来看,大数据可以理解为云计算的延伸。
大数据若与云计算相结合,将相得益彰,互相都能发挥最大的优势。云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力,更加迅速地处理大数据的丰富信息,并更方便地提供服务;而来自大数据的业务需求,能为云计算的落地找到更多更好的实际应用。当然大数据的出现也使得云计算会面临新的考验。
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