大数据创新应用

1. 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(1)大数据创新应用扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

2. 大数据有哪些应用

大数据的应用如下：

1、了解和定位客户

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。

3. 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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4. 大数据的应用领域有哪些

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

5. 了解生活中的大数据 大数据在日常生活中的应用

【导读】随着社会的发展以及商业化的推进，大数据已经渐渐的渗透到了我们的日常生活中，那么大数据在日常生活中的应用有哪些呢?大数据是如何解决我们日常生活中的问题呢?下面小编就带大家一起来了解生活中的大数据，希望对大家有所帮助。

1、大数据解决生活中的问题——应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、大数据解决生活中的问题——医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、大数据解决生活中的问题——应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业

大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。

以上就是小编今天给大家整理的关于“了解生活中的大数据
大数据在日常生活中的应用”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

6. 大数据应用在哪些领域

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、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。

2、金融业：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。

3、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。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、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。

6、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。

7、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。

8、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。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、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。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、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”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(6)大数据创新应用扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

7. 大数据应用的创新路径

大数据应用的创新路径
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，海量数据正在生成。2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元人民币，增速达38%，预计2016至2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长。大数据正从概念向实际应用转移，越来越多的成功案例相继在不同领域涌现。
IBM日本公司的经济指标预测系统，从互联网的新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI(采购经理指数)预测值。而IBM根据网上的新闻分析出的这个PMI预测值，准确度相当高;美国印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，以用户970万条留言，提前2-6天预测道琼斯工业指数，准确率达到87%。在中国，“淘宝CPI(居民消费价格指数)”这一指数通过采集、编制淘宝网上成交额比重达57.4%的390个类目的热门商品价格走势，反映网络购物市场整体状况以及城市主流人群的消费状况;阿里公司根据淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无须担保来放贷。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行;此外，利用对手机用户身份和位置的检测可实时动态掌握流动人口的来源及分布情况，也可实时掌握交通流量情况，可了解突发性事件的聚集情况等。在各个领域，掌握庞大的数据信息，并对这些含有意义的数据进行专业化处理，大数据就有了不同寻常的商业价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。当下，大数据的价值已在许多行业被挖掘出来。对此，中国工程院院士邬贺铨指出，大数据本身服务业的属性大于大数据软硬件的制造业;大数据对其他产业的影响大于对信息产业的影响;大数据的社会效应大于直接经济效益。因此，大数据的影响之大以及受到的广泛重视溢出效益明显。目前来看，大部分企业是把大数据分析用于客户分析，然后是运营分析、诚信分析;此外还应用与新产品和业务的创新，企业数据仓库优化。大数据支出最大的产业，一是离散制造，二是银行，三是流程制造。今年3月份通过的“十三五”规划中，专门有一章提到促进大数据产业健康发展，并提出要深化大数据在各行业的创新应用，探索和传统行业协同发展的新业态、新模式，加快完善大数据的产业链。
“我们需要加强研究，加大投入，综合运用各方面的技术掌握数据资源，加强大数据的挖掘分析，实现在各个行业的创新应用，挖掘大数据的深层价值。

8. 工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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9. 大数据如何创新应用在社会治理、民生服务、产业升级等领域

大数据促进我国经济社会创新发展

本文作者：工信部赛迪研究院互联网研究所 陆峰博士

近日，国务院印发《“十三五”国家信息化规划》，明确提出要建立统一开放的大数据体系，加强数据资源规划建设，构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系，推动数据应用，强化数据资源管理，注重数据安全保护。

数据与煤炭、石油等能源资源一样，是国家基础性和战略性资源。近两年来，我国大数据产业生态体系不断完善，管理服务应用创新层出不穷，新服务、新模式、新业态不断涌现，为推进产业转型升级、创新社会治理模式、优化民生保障服务提供了重要保障，成为中国经济社会创新发展的重要驱动力。加快推进大数据在经济社会各领域创新应用，促进产业创新、管理创新、服务创新和治理创新，已经成为落实创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念重要抓手，成为推动中国经济社会创新发展重要途径。

一、大数据促进了产业发展模式创新，推动了产业转型升级和提质增效

一是大数据促进传统产业组织和运行模式创新，让传统产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务更加精准、高效和智能。基于客户需求反馈大数据的研发设计模式，有效解决了研发设计闭门造车问题，让企业研发设计更加具有针对性和导向性。物流大数据有效解决了物流运输信息不对称问题，让物流资源调度更加优化和智能，物流仓储、车辆、人员等物流资源利用更加匹配和高效。生产制造大数据解决了生产数据车间流动问题，让企业生产流线更加柔性化，有效支撑了个性化定制、体验式制造、网络制造等新型制造业态。远程运维、在线监测等大数据有效解决了大型机械装备售后管理和维修问题，加强了产品的全生命周期管理，实现了对产品故障提前智能预警，促进了维修资源的优化配置，显著缩短了维修周期。

二是大数据促进了新型信息服务业态的孵化，各领域大数据分析挖掘行业信息服务快速崛起。营销、征信、互联网金融等领域大数据信息服务的崛起，让产业经济发展更加高效、健康。营销大数据信息服务的发展，指导了企业商业规划，优化商业资源配置，提高商业营销效率，实现了精准营销。征信大数据信息服务的发展，有效解决了交易双方信用信息不对称问题，提高了交易可靠性保障，让商业活动发展更加守信和健康。互联网金融大数据信息服务的发展，缩减了互联网金融运营成本，降低了普惠金融的发展门槛，有效解决了中小企业短期资金缺口问题，对传统金融服务起到了有效补充。

三是大数据倒逼着信息通信技术加速创新，为我国信息通信产业实现后发赶超、由大变强提供了难得历史机遇。大数据技术倒逼着传统单机数据存储和计算分析模式向网络分布式存储和协同计算模式方向发展，对主机存储、网络传输、计算控制提出了新的要求，倒逼了存储、传输、计算等技术升级换代，为我国企业利用互联网产业发展契机，推进存储、传输、计算等技术自主可控提供了历史机遇。

二、大数据促进了社会治理模式创新，加速了国家治理能力和治理体系现代化

一是大数据提升了政府社会管理能力，基于大数据的社会管理模式让社会管理更加主动、精准、高效。城市管网、园林绿化、市容市貌等市政管理大数据的采集、挖掘和利用，加强了对城市基础运行部件的实时监控和智能管理，优化了市政管理资源的配置，促进了城市绿色、清洁、高效、安全运行。公路、铁路、地铁、水运、航空等交通大数据的采集、挖掘和利用，有效指导了道路交通规划，促进了交通运输资源配置优化，实现了对交通的实时疏导能力，提高了对交通事故的预判能力，更好地满足公众安全、高效出行需要。水灾、火灾、台风等应急救灾大数据的采集、挖掘和利用，提高了对灾难发生的预判能力，优化了救灾资源配置和调度，强化了灾难发展动向科学评估，促进了灾难损失的降低。城市规划大数据的采集、挖掘和利用，让城市居住和产业规划布局更加科学合理，实现了人口早晚合理潮汐流动，降低了城市交通拥堵，促进了城市宜商宜居和产城融合。

二是大数据提升了政府宏观调控能力，让宏观调控更加精准和科学。电子支付、移动支付、互联网金融等金融大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对金融运行精准掌控，提高了国家对金融运行的综合分析能力和金融调控的决策能力。电子商务大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对社会商贸活动运行状态的有效把控，促进了供需调控的精准化，为了推进供给侧改革、促进产业结构调整、优化产业布局提供了科学依据。煤炭、电力、石油等能源大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对全社会经济运行活跃性的有效评估，为推进节能减排、加强环境治理、优化产业政策提供了科学依据。

三是大数据提升了政府市场监管能力，强化线上线下一体化监管，实现事中监管和事前预防有机结合。煤矿、非煤矿山、烟花爆竹、石化冶炼、危化品等企业安全生产大数据的采集、挖掘和利用，提高了重点危险源企业安全生产在线监管水平，实现了对重点危险源风险的科学预判，有效防范了潜在事故和重特大事故发生，降低了安全生产事故发生概率。食品、药品等大数据的采集、挖掘和利用，强化了产品全生命周期监管，提高了产品的溯源能力，保障了涉及民生产品安全。银行、证券、外管等金融大数据的采集、挖掘、利用，强化了对洗钱、诈骗、非法集资、内幕操作等非法金融活动监管，有效防范了金融系统性风险的发生，保障了金融运行的稳定。金融、纳税、环保、行政处罚、刑事处罚等领域信用大数据的采集、挖掘和利用，促进了信用信息“全国一张网”建设，市场主体诚信档案、行业黑名单制度和市场退出机制逐步健全，强化了联合激励与惩戒机制，实现了让“守信者一路绿灯，失信者处处受限”。同时，大数据应用完善了政府市场监管机制，实现了让权力运行处处留痕，把执法权力关进了“数据铁笼”。

四是大数据提升了政府网络空间治理能力，网络社会治理更加高效、科学。网络舆情大数据的采集、挖掘和利用，提高了对网络社会关注焦点的即时发现能力，加强了对物理社会潜在燃点的研判，倒逼社会重要问题解决，为解决社会问题提供了有效的决策数据支撑和赢得宝贵时间窗口期。网络安全大数据的采集、挖掘和利用，强化了对网络安全态势的全面感知，提高了网络黑客攻击发现能力，完善了网络安全保障体系，提升了对网络空间的管控能力。

三、大数据促进了民生服务模式创新，提升了民生保障便民、利民和惠民水平

一是大数据促进了民生服务资源优化配置，以人为本发展理念得到更加充分落实。大众出行大数据的采集、挖掘和利用，促进了公共交通运输资源配置，提升对道路交通的实时诱导，实现让大众出行道路更加顺畅和换乘更加衔接。电、水、热、气、通信等服务大数据的采集、挖掘和利用，促进了服务资源的优化调度配置，让服务更加均衡协调。流动人口、老年人口、学前儿童、居住人口等大数据的采集、挖掘和利用，完善了流动人口计划生育、子女入学、医疗保障等服务，促进了医养、学前教育、生活服务等资源优化配置。

二是大数据提高了大众医疗卫生保障水平，构建起了人类生命新守护环。电子病历、居民健康档案、可穿戴智能健康设备数据等医疗卫生大数据的采集、挖掘和利用，提高医疗机构临床决策智能化水平和远程病人监控精准化水平，提升了卫生部门公共卫生和公众健康监控的效率，缩短科研机构医疗药品研发周期，为全社会防控大规模疫情发生、优化医疗资源配置、提高人的健康保障提供了有效的决策依据。

大数据正在深刻影响和改变世界发展，对产业发展、社会治理、民生服务带来影响才刚刚开始，应用前景非常宽广。牢牢把握科技革命历史机遇，率先抢占大数据发展先机，大力发展数据产业，推进大数据在经济社会各领域深入应用，完善大数据采集挖掘、存储传输、流通交易、安全保障等相关制度，充分释放数据资源红利，必将为中国经济社会创新发展注入新的发展动力，推动中国经济社会发展迈上新的发展台阶、开启发展新方位。

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10. 未来大数据的主要应用领域包括哪些

大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理，更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。
大数据不仅意味着海量、多样、物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。
趋势一：物联网
物联网：把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。
物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
趋势二：智慧城市
智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息；对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作；此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。
趋势三：增强现实(AR)与虚拟现实(VR)
拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境；是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，可以用来教学，靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。
趋势四：区块链技术
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。 区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
趋势五：语音识别技术
人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间，信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化。像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。
趋势六：人工智能(AI)
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。
AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。
趋势七：数字汇流
大约从1995年左右，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置—光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。
所以数位比较像是“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。
但除了“载具”的汇流，我们更应关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。