『壹』 大数据重要的意义
什么是大数据，大数据的意义是什么？
大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。
什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。
大数据的意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:1）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。2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。5）从大量客户中快速识别出金牌客户。6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
读读这本书吧。。
驾驭大数据 驾驭未来
大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。
该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！
大数据重要以及不重要的一面
与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。
网络数据与电子商务
对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。
一些有价值的应用场景
大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......
大数据的到来对我国经济发展有什么意义
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
互联网大数据有哪些好处多
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。
为什么使用大数据？
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。
更完整的解析
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。
现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么？
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：
量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如......
什么是“大数据”的真正含义
大讲台大数据 在线培训为你解答：大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大数据给人们带来的好处
对一般用户来说意义不大，对于药店、药厂有必要了解用户的需求，但是如果真的利用起来能给用户带来选药的便利还是很有用的。比如当你生病不知道选哪种药好的时候，根据循证医学原理能帮你找到合适的药这样也算是带来了好处。
工业大数据对中国有什么意义
工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。
国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。
大数据的特点主要有什么？
大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
大数据的特点：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量
6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道
大数据的意义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
『贰』 大数据将变为保险公司核心竞争力
大数据将变为保险公司核心竞争力_数据分析师考试
业内专家认为，在当前全面深化保险改革和互联网化浪潮的“双动力”推动下，保险行业将进入一个快速创新发展的新时期，尤其是互联网保险，具有潜力巨大的发展空间。无论是催生出如虚拟财产保险等新型保险需求，还是帮助实现渠道网络化和保险产品风险定价，互联网都在加速改造保险业，使其呈现难得的发展和投资机遇。
“互联网助力保险，打开互联网金融的下一个风口”，“互联网正在加速改造保险业，呈现难得的发展和投资机遇”。日前，合并重组成功并挂牌上市的申万宏源证券公司的证券研究所在其发布的一份专业研究报告《下一个十倍的大风口———互联网保险》中作出这样的预测。
业内专家认为，在当前全面深化保险改革和互联网化浪潮的“双动力”推动下，保险行业将进入一个快速创新发展的新时期，尤其是互联网保险，具有潜力巨大的发展空间。
互联网经济孕育保险“蓝海”市场
“互联网逐步加深衍生出新的互联网财产以及相应的保险需求，比如虚拟财险等，从而孕育着一个令人充满遐想的保险‘蓝海’市场。”申万宏源证券研究所分析师闻学臣向记者这样表示。
网络游戏早已成为网民们的生活常态。虚拟财产保险，是对网络中的虚拟财产进行保护的财产保险。其险种分为损失险和责任险。损失险的标的物是游戏中的装备、游戏币以及游戏账号等，当这些物品发生损失的时候，保险公司负责赔偿。另外，如同现实生活中会出现不可抗力的威胁需要有其他的财产险一样，虚拟财险中也有因为系统意外而衍生的险种即责任险。
2013年2月，阿里、腾讯、平安投资设立的我国第一家互联网保险公司“众安在线”正式获得中国保监会的批复，允许其开展互联网相关的财产保险业务，这标志着我国保险业与互联网的融合实现了重大突破。新公司完全通过互联网开展销售和理赔服务，产品包括虚拟货币失盗险、网络支付安全保障责任险等，创新业务不断取得进展。
与一般的保险代售的互联网保险公司相比，“众安在线”能够因地制宜以互联网的思维结合大数据，设计服务于互联网经济的保险产品，能在线提交理赔申请、提供证明材料等，实现“保险设计—保险销售—保险理赔”一体化、互联化的互联网保险服务。
除了在上述所说的虚拟财险方面，“众安在线”在电商产品这种互联网与实体经济结合的领域也有创新。2013年末，众安发布“众乐宝”保证金计划，是其联合淘宝网推出的国内首款网络保证金保险，旨在为加入淘宝消保协议的卖家的履约能力提供保险，帮卖家减负，确保给予买家良好的购物保障。
渠道网络化+场景化：使保险飞速增长
保险网络化是通过互联网，利用数字化信息和网络媒体的交互性来与客户交流，提供保险各个环节的服务，使保险信息咨询、保障计划设计、投保、核保、缴费、承保、保单信息查询、理赔和给付等保险全过程实现网络化，辅助营销目标达成的一种新型营销渠道。
我国互联网保险的险种可以分为人身保险、财产保险以及因互联网而存在的创新性保险。互联网人身保险包括理财型寿险、健康保险、意外保险、旅游保险以及传统寿险等这些较容易网络化的人身险种。互联网财产保险包括汽车保险和家财险等险种。另外，因为互联网而生的电子商务顺应产生了第三类保险，也就是创新性的保险，比如淘宝购物的运费险。
“渠道网络化是目前阶段互联网保险的集中形态。这些丰富的产品形式体现了如今互联网保险蓬勃的发展态势，对传统的保险渠道产生了强有力的冲击，无论是传统人身险还是财险，都可以通过互联网的方式进行网络化销售。”在谈到互联网对保险营销渠道的深度影响时，互联网金融千人会秘书长易欢欢向记者这样表示。
目前互联网保险的规模为291.15亿元，占行业整体保费收入的1.7%左右。增长速度方面，其在2012年增速达到232%，2013年实现同比增长174%，互联网保险正呈高速发展之势。
与国外对比来看，我国的保险网络化销售发展还有很大的空间。人身险种方面，美国在线购买的比例在
2012年的时候达到了8%至11%，是我国的4到7倍。而在网络销售发展更为成熟的财产销售领域，发展的差距则更为巨大。以汽车保险销售为例，我国的车险网络销售比率仅仅只有1%左右，而美国已经达到了30%至50%，英国达到了45%左右，日、韩两国达到了41%和20%，是我国的几十倍以上。以此推演，未来我国的互联网保险销售空间巨大。
大数据将变为保险公司核心竞争力
在产品设计方面，互联网对保险的助力莫过于帮助保险产品风险定价。互联网大数据带来丰富的被保险标的的信息数据，结合多维数据描述标的性质，进而分析风险进行产品定价。
以汽车保险为例，OBD和UBI产品撬动互联网车险。
车险的发展一般会经历保额定价、车型定价、使用定价三个过程。我国当前的车险仍然处在保额定价的阶段，而在将来有可能直接跨越到使用定价，即依据每个驾驶者的具体行车行为和行车情况来对车险进行定价。车联网的发展提供了精确的、全方位的行车大数据信息，为直接跨越到使用定价奠定了基础。这也在一定程度上有助于解决保险市场上的道德风险行为，有助于激励并改善人们的驾驶行为。
UBI(UserBasedInsurance，基于用户的保险)和OBD(On-BoardDiagnostic，车载诊断系统)是车联网的两大重要支柱。而车联网的兴起和逐渐普及是车险使用定价的基础。UBI模式主要包括三种：一是依赖于汽车上的里程；二是基于GPS记录的里程数或车辆的驾驶时间；三是基于收集的来自车辆的其他数据，如速度、行车时间、驾驶行为、行驶距离、时长等。后两者被称为基于车载信息系统的用量保险。OBD主要针对车辆本身的行驶条件，对汽车搭载的硬件、软件等进行监控和记录。基于以上两点可以对行车中可能发生的风险有更好的把握，为实现差异化的使用定价提供坚实基础。
而穿戴设备及互联电子病历将助力互联网人身险的创新发展，克服人身保险所具有的严重的信息不对称性。
穿戴设备的发展有助于全方位、全天候地监控人体生理指标和行为模式，相关指标长期积累形成的大数据对判断投保人身体状况和可能发生意外情况的几率都有较强的指导作用，为精确化的人身保险定价提供坚实的数据基础。当前多数医院的病人病历实现了电子化，但各医院之间病历的整合仍然较为迟滞，这也导致了信息的冗杂和无效。互联电子病历对保险公司全面评估投保人的人身健康状况具有重要指导作用。
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『叁』 大数据在保险中的实时应用
大数据在保险中的实时应用
几十年来，保险业一直在努力处理交易和风险管理方面的数据。电信与数据融合的前沿趋势让保险公司对客户行为有了新的认知，而这被称之为“大数据”。数据具有广泛性、多样性的特点，特别是能将传统的关系型数据库管理技术推向极致，并且让人们越来越关注数据管理的新方法。大数据、分析和数据管理齐头并进；美国1.1万亿美元保险市场的各家公司正在争先恐后地开展自己的数据分析实践。
大数据的实时应用案例
大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些大数据技术在保险领域的应用案例。
欺诈识别
大数据已经帮助保险人做出了改变。而今他们超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。这些技术侧重于分析索赔方、保险供应方和其他的信息来源（例如，同一个被保险人提交了多少份类似的索赔请求），并扩展到防火墙之外的数据源，以便基于外部信息分析（例如队列分析 - 使用一个人的社交圈子来分析相关个体之间的类似行为），这里考虑到的是一群互相联系的人而不仅仅是一个人。
在美国，每年健康保险欺诈给保险业带来大约700亿到2600亿美元的损失；欧盟也有300亿到1000亿美元的损失。
欺诈检测和预防主要通过两种方法实现：
基于实时数据分析的欺诈审计规则（基于历史数据的传统类型）
欺诈预测记分卡（基于实时数据的新类型）
客户关系管理(CRM)
所有的非结构化数据都可以提供给所有的保险公司，这可以成为“大数据分析”方法的基础。一些非结构化数据源包括:
客户线上文档
如果这些文档可以被轻松搜索到并且能汇集到企业的数据管理平台，那么保险公司就可以获得关于客户的大量信息，包括对非标准、非结构化的生命健康的医疗报告信息，以及再保险和大型商业财产保险部门的信息。
客户关怀通话记录
这些内容包含了客户来电自由形式的代表性评论，这些评论可以用来进行市场情绪调研，有助于形成策略和付诸实践，以提高客户的保留率，减少客户流失。
点击流数据
由面向客户的网站生成，可以分析这些数据，以发现显示客户倾向的浏览模式，尤其是当与呼叫中心记录相关的时候，找出那些客户在网络交互后立即呼叫的例子。
索赔管理
大数据也与索赔管理息息相关：运营商希望在索赔流程期间保存好图像、视频和文本标记(例如，来自警察检查员或拖车司机的汽车保险索赔的文本标记)。结合投保人和受益人几个实体(受益人、投保人、保险人)的汇总信息对非结构化数据的大数据分析变得尤为重要。
承保
在再保险和大型商业保险部门，大量的支持信息会作为信息提交的一部分(例如，损失历史、财产计划、车辆调度和董事的详细信息)。
大数据技术使保险公司能够快速地存储和访问任何数据，以便他们能够通过分析来突出异常、某种模式和部分重点——这是人工阅读文档时代非常困难的事情。自动化数据管理的能力，以及记录支持文档的能力，使保险公司能够创建风险和客户档案，这在整个公司中都是统一可审计的并且能够提供丰富的分析资料。
『肆』 2019(第四届)中国汽车与保险大数据产业高峰论坛在京成功召开
2019年11月13日上午，由中国汽车技术研究中心有限公司（以下简称“中汽中心”）和中国银行保险信息技术管理有限公司（以下简称“中国银保信”）共同主办，中汽中心数据资源中心、中国银保信业务三部共同承办，以“数智赋能 引领变革”为主题的2019（第四届）中国汽车与保险大数据产业高峰论坛在北京成功召开，500余名嘉宾代表参会。
高峰论坛由开幕致辞、专家论坛、创新成果发布会、主题峰会、创新成果展等组成。中汽中心党委书记、董事长、总经理安铁成和中国银保信党委副书记、总裁王哲为大会致开幕词，中汽中心副总经理吴志新主持会议。
中国工程院院士邬江兴，中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长付炳锋，中国汽车工程学会专务秘书长张宁，中国人寿财产保险股份有限公司副总裁傅天明，人保金融服务有限公司总裁谷伟等领导专家出席大会并发表演讲。
中汽中心数据资源中心主任郑继虎和中国银保信业务三部总经理单鹏共同发布2019创新成果，创新成果包括“车联网数据交互应用生态平台”、“保险行业车型车价数据服务平台”、“车辆属性风险评价体系”、“智能网联汽车仿真云平台”、“《中国汽车与保险大数据发展报告(2019)》”和“中国汽车人机交互HMI评价体系”。中汽中心与中国银保信通过开展全方位、多层次、宽领域的合作，有效推动汽车与保险行业的高质量发展。
高峰论坛同期进行“新潜能、新融合、新价值、新技术、新发展、新应用”的六大主题峰会，并举办主题为“数据驱动、智库赋能、软件定义、前瞻引领”的创新成果展，促使产业融合向一体化纵深方向发展，共同擎画汽车产业与保险产业发展的宏伟蓝图。
中国汽车与保险大数据产业高峰论坛自2016年举办以来，始终秉承“构建汽车与保险大数据合作交流平台，共谋汽车与保险大数据创新发展”的宗旨。未来，论坛也将继续以战略性的高度、前瞻性的观点、全球化的视野，研讨汽车与保险大数据产业的热点话题和前沿技术，解决产业发展面临的共性关键问题。中汽中心和中国银保信将继续立足汽车与金融行业，为中国汽车产业高质量发展筑梦领航！
『伍』 “互联网+”与大数据车险
“互联网+”与大数据车险_数据分析师考试
“大数据”为车险行业发展提供了更多可能性。保险公司通过“大数据”可以多维度实现车险的差异化定价，进一步推动风险和保费更加科学合理地匹配。“互联网+”时代，中国保信在大数据车险的应用场景及市场展望中究竟占有何等地位？
银行业有银联 （中国银行卡联合组织），证券业有中证登（中国证券登记结算有限公司），保险业有中国保信（中国保险信息技术管理有限责任公司）。“互联网+”时代，建设信息共享平台成为各金融行业摘取大数据果实的强劲抓手。
事实上，保险是对“大数据”拥有天然需求的金融行业。随着保险业进入大发展时代，包括财险、寿险以及健康险等，对汇聚各险种数据资源进行整合利用，通过数据信息的挖掘和共享，建立一套科学的行业定价基准和风险数据指标的要求越来越迫切。
当前，正值商业车险改革、车险经营模式创新、车联网应用与探索的关键时期，在这场商业车险改革大戏中，如何实现车险产品从“以车定价”转向“以人定价”，最终实现品牌车型以及使用者的差异化定价，成立的主要目的是统一建设、运营和管理保险信息共享平台，为保险公司之间及保险业与其他行业之间信息交互提供支持的中国保信总裁吴晓军应邀发表权威观点。
车险改革与“大数据”战略
《当代金融家》：近日，保监会印发了《深化商业车险条款费率管理制度改革试点工作方案》（以下简称《方案》），提出了商业车险改革的时间表和路线图，同时明确了各相关单位的职责分工和工作任务：中国保险行业协会负责拟定商业车险示范条款和保费行业基准，建立商业车险新型条款评估和保护机制；财产保险公司负责自主确定商业车险条款，科学厘定商业车险费率，依法报批商业车险条款费率，建立商业车险条款费率监测调整机制。在这场商业车险改革“大戏”中，应如何看待中国保信的位置及作用？
据我们所知，中国保信在筹备期间的第一项工作就是整合车险平台。如今距离公司成立已有一年，各项准备工作已基本齐备，6月1日商改平台将正式上线。请您分享一下车险信息平台对商业车险改革起到的重要作用？
吴晓军：一个显而易见的事实是，在“大数据”时代，汽车产业的形态正在发生深刻改变，与之相连的车险业务变革也随之初显端倪。随着“大数据”应用的日益广泛，将影响并引领车险业走向费率市场化、管理精细化、数据规范化，为此应当未雨绸缪，励精图治，各方共同推进“大数据”在车险乃至保险领域的互动和应用。
某种意义上，成立中国保信最大的趋势是推动行业数据整合，因此，中国保信是以支持行业发展、服务保险监管、保护保险消费为使命，不以盈利为目的的市场化公司，主要职责是建设和运营集中统一、设计科学、功能完善、安全高效的保险业数据信息共享和对外交互平台。
中国保信被天然赋予了“大数据”的政策基因和行业责任，按照保监会关于全国车险平台整合工作方案，中国保信是全国车险平台的建设、运营和管理单位，因此我们希望能够广泛听取行业各方对车险平台建设的意见和建议，探索建立行业各方共同参与的信息平台共享共建机制，在平台需求分析、管理和决策，以及网络连接、接口标准、安全建设、技术架构上实现行业共商，在支持创新、服务发展、保护消费者利益上实现行业共赢。
全国车险信息平台是贯彻落实国家《机动车交通事故责任强制保险条例》以及商业车险监管政策规定，为建立车险信息共享与交互机制，支持我国交强险制度实施和车险市场科学发展而搭建的行业公共基础设施。截至2015年3月底，全国车险平台覆盖全国35个省市、59家保险总公司、820家省级保险分公司，拥有交强险和商业险两个核心系统，以及若干周边子系统和辅助系统，实现了行业多年车险承保和理赔数据的存储、共享和实时交互。
全国车险平台从行业试点探索，全国推广到功能不断拓展和完善，已经经历和伴随了车险市场改革发展近10年时间，车险信息共享机制对于行业实施大数据战略和推进费率市场化改革具有重要的战略意义。
首先，车险信息平台是行业与外部数据交互应用的重要基础和依托。目前，全国车险平台已经与公安、交管、税务等相关外部管理单位实现了一定范围的信息交互和共享。我们也积极引入公安部、交通部、中国汽车研究中心等行业数据管理部门的权威身份、交通和汽车生产数据，依托行业数据共享的优势，拓宽行业整体数据维度。未来，我们还将积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保等公共管理部门进行数据交互，依托车险多维度数据支持保险自身信用体系建设，并纳入国家征信体系，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托行业信息共享机制有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。
其次，车险信息平台是车险费率市场化改革的重要技术支撑。此次商业车险改革以市场化为导向，对现有定价模式、费率浮动机制、条款责任和体例都进行了大幅度调整，自去年以来，车险平台按照新的业务规则和监管需求进行了大量的系统改造，配合建设行业车型及纯风险保费库，落实代位求偿及结算，组织保险公司进行系统开发、联调测试，通过系统实现商改的有关规则调整。依托平台数据、技术和资源，配合保监会开展了数据提取和费率测算，未来可以依托平台实现费率测算常态化、费率监测动态化。同时，面对商改费率下行压力，平台在加快推进反欺诈系统、数据分析系统等应用系统建设，促进保险公司反欺诈水平和成本控制能力提升，提高保费充足率，挤压理赔水分，改善保险公司经营绩效，促进商业车险改革成果实现与平稳过渡。
最后，车险信息平台是车险产品和服务创新的重要数据支持。我们希望依托车险信息平台为车险产品和服务创新以及“大数据”应用提供技术支持服务。一方面，积极探索和支持保险业参与汽车后市场。我国二手车市场高速发展、前景广阔，北京、郑州等地区的二手车交易已超过新车交易，但管理混乱、诚信缺失特别是价值和风险评估机制不健全是根本的制约因素。今年，我们已在北京地区试点汽车质量延保责任险的风险评估服务，未来将逐步搭建起延保业务专门平台，探索延保业务风险评估、数据采集与共享机制，培育和促进延保责任险市场发展。另一方面，我们也在积极探索车联网技术应用研究。目前，我们受保监会委托，启动了车联网保险应用研究项目，内容包括车联网技术和保险业应用的全球经验，车联网技术对车险市场的影响与挑战、应用场景与模式、产品定价与监管等等，也希望依托车险平台为行业基于车联网的产品创新、商业模式以及监督管理提供服务和支持。
“以客户为中心”的大数据车险
《当代金融家》：众所周知，车险定价方式主要有保额定价、车型定价及使用定价三类。我国目前仍处于保额定价阶段，没有费率区隔。而车型定价是欧美保险市场普遍采用的车险定价模式，对车辆风险的评估准确度更高。车型定价对“海量”数据以及数据处理的需求，令车险信息平台的建设必不可少。据此，您如何看“大数据”车险市场的应用场景与展望？
吴晓军：首先，“大数据”将助推车险定价步入新的发展阶段。“大数据”相对于保险定价依赖的传统数据，已经从历史数据扩展到在线数据，从样本数据拓展到全量数据，从结构化数据拓展到非结构化数据。保险定价的基本原理就是“大数法则”，依托这一统计学定律，确保纯风险保费的公平性、合理性和充足性。而“大数据”是一种新的定价理念和风险管理辅助工具，保险企业通过采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，可以推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，实现定价差异化、精准化。
我认为，在未来车险市场竞争中，无外乎两个核心要素，一个是渠道，这是由“渠道为王”的保险业经营管理模式所决定的；另一个是定价，在保险费率市场化改革的大背景下，定价将成为保险企业安生立命的核心要素。谁拥有数据及数据技术，谁便具备了定价优势，谁就能在新的游戏规则中胜出。
“大数据”在车险定价应用的一个典型案例就是UBI产品（Usage Based Insurance），即通过车联网技术将驾驶操作、汽车运动状态和车辆周围环境等人、路、车数据信息进行传输和存储。保险公司从数据中挖掘出用户的驾驶习惯、思维习惯和行为模式，建立以“从人”为主的多维度定价模型。通过欧美车联网保险市场的实践验证，基于驾驶行为的定价比传统定价模式更为科学和有效。美国经历了超过15年的研究推广，车联网保险产品和技术在车险市场已日趋成熟，在美国个人车险市场，前十大保险公司有9家已推出UBI产品。在国内，车联网保险产品还处于起步探索阶段。近年来，各方意识到车联网在保险市场的应用潜力，都在积极探索家用车车联网产品。如人保、平安等公司已经开始摸索产品形态，搭建产品流程及系统，收集研究客户反馈。当然，车联网在车险产品定价和创新应用方面，还应当与目前我国车险费率市场化改革政策和实践形成良性互动。
其次，大数据将助推精准营销和客户细分，实现真正以客户为中心。自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。然而，“以客户为中心”的精准营销、个性化服务，如果失去大数据的支持，无异于小船在大海上无导航漂泊，最终无法到达彼岸。“大数据”技术可以更加客观、多维度地对客户进行分析研究，必将成为提高企业竞争力和创造消费者需求的关键要素。
随着车险网销、电销等直销渠道的普及和快速发展，未来互联网将成为车险市场的“主战场”，互联网车险市场具有信息量大、传导速度快、高度透明的特点，保险企业必须借助互联网大数据精准了解客户需求，确定渠道投入的方式方法，即“在对的时间、为对的客户、提供对的产品”，全面提升客户体验，建立新型的网络自助服务体系，让客户足不出户就可以方便快捷获得投保选择、电子保单、在线客服、报立案件、索赔、赔款支付等保险服务。通过互联网提供保险服务，保险公司可以降低职场租金、代理人佣金和薪资，承保理赔实现无纸化、便捷化，费用成本可以大幅降低。这都有助于从价值上实现“以客户为中心”，因此，未来车险市场将逐步形成线上、线下两个平台。
再次，大数据将助推保险反欺诈风险识别与控制。据国际保险监督官协会的经验估计，保险欺诈占到保险赔付总额的10%～20%，而车险又是保险欺诈犯罪的“重灾区”。我们从行业反欺诈实际工作中发现，当前车险欺诈案件呈现出团伙化、专业化、流程化等特点，整个保险欺诈案件的所有手续造假都非常缜密，背后已存在利益集团操作，传统风险控制方式面临“瓶颈”。“大数据”时代的信息技术和创新应用为保险反欺诈工作开创了新途径，在数据完善和历史积累的基础上，从特征分析、因子分析和网络分析入手，可以建立高效的反欺诈鉴别机制，提高反欺诈的靶向性。
近年来，车联网技术已经在一些行业取得了成功，尤其是在物流运输和车队管理方面，利用车联网技术，可以监测车辆、货物在运输途中的去向；借助车联网数据，可以管理司机的驾驶行为，达到节油、省时和安全的目的，从而提高经营效益。未来，这些技术将会更加充分地运用到车险欺诈风险的识别与控制上来。
最后，大数据将助推保险与汽车产业的渗透与融合。在“大数据”时代，保险与汽车将会以数据为媒介进一步实现产业融合与渗透，现在车里面装有越来越多的智能设备，这些用途繁多的装置原来是厂商在制造环节装进去的，未来更多可能是基于保险视角前装或后装的。由于保险对车辆数据的采集和应用，对于汽车生产销售、汽车安全隐患及事故处理、零配件的流通与使用，保险公司也许会比汽车制造商更早、更全、更快的掌握，因为前者更加贴近汽车用户，承担了大部分的车辆维修成本。未来汽车制造商会更加注重保险公司的意见和建议，不断提升车辆性能，优化汽车后市场服务。
更为关键的是保险公司拥有车辆的索赔数据，通过将车辆数据与保险数据相结合，未来可以研究制定建立一套完善的车辆风险评级标准，这对车辆投保、汽车质量延保、二手车定价等均可以提供有效和准确的数据支持，并根据保险数据与车辆数据分析车辆安全状况，为交通管理部门提供服务。
此外，其他行业的渗透也影响着传统保险市场，特别是科技网络公司，通过对互联网客户数据的采集分析和“大数据”处理能力，将及时抓住机会，进行跨业经营，很多创新甚至可能颠覆车险市场的局部规则与业态。
“互联网+”时代的二次创业
《当代金融家》：目前，虽然大部分险企都建有自己的数据库，人保财险[微博]、国寿财险、平安财险和太平洋财险等多家公司也在试水车联网，但中国保信的现有行业地位和今后发展前景，却被市场各方看好。立足于行业背景，您对“大数据”时代的车险发展有何建议？
吴晓军：当今世界，数据已经渗透到经济社会的各个领域，引领着电子商务、金融投资等各方面的创新与应用，推动了相关行业升级和转型发展。“大数据”、车联网和云计算，已然成为未来车险市场转型升级的核心驱动力，为保险业改造“红海”、开创“蓝海”提供了新的机会和场景。在“大数据”时代，如何构造新型的车险产业链，实现传统车险与信息技术发展、与汽车工业发展的深度融合，进一步提升车险的内在价值，进而带动其他相关产业的发展，从某种意义上讲，更像保险业的“二次创业”，意义重要而深远。
一要研究制定行业“大数据”战略和设施框架。建议保险监管部门完善信息共享平台和保单登记的监管制度框架，为行业“大数据”战略实施建立良好的政策环境。加强行业级“大数据”建设，重点推动行业数据标准化建设和有效落地，提高数据整体质量。指导和优化行业共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的“大数据”处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。
二要在保险经营和客户服务中嵌入数据思维。保险公司应加强公司内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。保险经营中应嵌入数据分析思维，以数据分析为依据，找出最棘手问题的真正原因，预测未来情况，从而识别差异化竞争的机会并实现业务增长。
三要以数据为媒介，建立“汽车＋保险”的生态圈。商业车险改革是中国保险业的“二次创业”，未来基于人、路、车等驾驶数据的UBI车险将成为核心。通过将车辆数据和保险数据相结合，保险公司可以进一步为汽车投保和延保，以及为二手车定价等提供准确有效的数据支持。在这样的趋势下，保险行业和汽车产业可以数据为媒介，进一步实现产业的相互渗透和融合。
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『陆』 保险大数据的挖掘中,使用什么能够分析索赔要求
可以采用社交媒体来分析索赔者是否有可能实施欺诈行为。使用预测建模有助于保险代理确定是否拒绝其索赔申请。
保险科技的第一个领域开始涉及大数据分析的是汽车保险。特别是长距离传感器用于跟踪驾驶方式。这些微型设备记录了数十种不同的参数。有了这样的传感器系统，保险公司就可以最准确地评估风险，确定最有可能引发事故的驾驶员并精确计算保险费。
『柒』 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.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。
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.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。
5.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。
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.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%。
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。
『捌』 大数据体现在哪些方面
1、疫情期间的大数据
就比如疫情期间我们所用的健康码，其实也就是基于大数据，采集每位用户的行动轨迹，然后自动生成绿码或者红码。又比如说，在疫情爆发时，浙江通过使用交通流大数据技术，排查分析从疫情严重地区驶入的车辆，帮助提高疫情防控效率。另外，大数据也被广泛应用到语音智能识别、智慧城市和信息安全、医疗、交通等方方面面。
2、业务流程优化
大数据还会更多的帮助业务流程的优化。我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报等等去挖掘出大量的有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。从这两个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。
3、更了解用户需求
大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。举一个比较简单的例子就是通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则会更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。
4、提高医疗和研发
大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。
5、金融交易
大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
6、改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。