大数据航空公司解决

A. 大数据时代背景下航空领域的思考

大数据时代背景下航空领域的思考
据美国《航空周刊》网站报道，飞机的线上连接可能成为航空产业历史上一项重大的变革。飞机提供的大量数据对于飞行操作、飞机可靠性、飞机维修以及安全等方面大有裨益。
但是，我们面临的问题是如何利用技术对海量数据进行分析。我们才刚刚开始了解飞机上的“大数据”能够做什么。就如同我们有一片花海却不知道到底应该采摘哪些花来筹备一场宴会。如何将现代化飞机能够提供的所有信息和操作指南、可靠性信息、培训等其他信息源相结合是我们亟待解决的问题。
当然，大数据能带给我们的好处是很诱人的。我们必须防止使当前法规、传统阻碍大数据的发展。但是，在我们开始享受大数据带来的好处之前我们必须对以下关键问题作出回答。
l、我们应该连接什么？这是首要问题。我们可以想到很多可以相连接的东西，但是我们连接的目的是什么呢？“将飞机所有的操作数据都下载下来”，这个说起来好像很容易，但是这些海量数据中只有少部分是有用的。数据实在太多，但是能够为我们所用的的确有限。
2、我们应该上传些什么东西为飞机上的数据提供背景资料？我们必须明白哪些是有用的，哪些是可以被直接忽视的。
3、我们具备收集有价值分析信息的能力吗？数据的好处是我们可以将其转化为有价值的信息。那么这部分的工作由谁负责呢？各大航空公司拥有合格员工对所有数据进行分析吗？如果没有，是否应该让原始设备制造商（OEM）等第三方介入？或者将其分配给其它独立的责任方？这又引发了诸多和控制、法规、分析标准、监管、保密等相关的一系列问题。
我们应该分步骤来解决问题。首先，尽管飞机可以给我们提供很多有用的信息，但是大部分数据都是和飞机的实时飞行操作有关。刚开始我们可以着手解决当前的功能失效，但是只有通过飞机上的数据才能了解飞机的真实状况。分析尽可能多的飞行日志、对设备进行实时追踪、发动机检测等是不错的开端。
除了以上3个问题之外，我们必须加深对飞机配置在以下3个领域的了解：
l、首先，我们应该通过零部件序列号来对飞机上的关键零部件进行追踪。这些数据是地面控制记录而非飞机本身能提供的。
2、其次，我们要了解这些关键部件的可靠性状况，例如拆装历史、更换次数等等诸如此类。我们需要有关飞机维修的所有信息。这些数据的上传再加上飞机自身的飞行数据记录能为租赁公司、维修部门及监管部门提供帮助。
3、最后，所有的数据并非都要通过飞机卫星系统相连，但是这些数据必须通过更简单的地面系统相连。之后我们通过分析就可以得到很多有用信息。这才是大数据将发挥的作用。
我们急需探索新的方法来对数据、分析、可靠性项目的负责人进行监管。按照目前的操作惯例，航空公司既是数据的保存方，同时又负责对数据进行监管、分析，这个明显已经不符合当前打造高可靠性飞机的这一现实。我们必须对信息的透明及信息获取、技术能力等进行重新定义。
随着大数据时代的到来，我们面临着新的机遇，当前的挑战是如何更好地利用技术来提高航空飞行的安全性、可靠性以及效率。这个追求永无止境！

B. 如何看待ai技术在航天事业中的应用

探月工程首任首席科学家欧阳自远就AI技术在中国航天的应用发表观点。他在对谈中表示，人工智能以后必然会越来越多的渗透到、利用在航天技术方面，使航天技术拥有更精确的感知能力和更简便的控制能力。而且快速的能够实现目的。我认为中国的深空探索已经取得巨大的成就，未来AI一定会与航天事业深度融合，发挥巨大的作用。

二、总结

总的来说，各个领域都在积极探索AI技术的潜力，并利用人工智能应用于航空领域智能化、保障航空安全、提高运营效率等多个领域之中。虽然目前从技术层到应用端，都存在很多问题和风险，但可以预见，日趋成熟的AI将会为航空事业带来真正意义上的变革。

C. 提升民航空管能力，华为数据基础设施实力卓越

——本文作者 余文

再过几天就是新春佳节了，一年一度的春运大潮即将开启，火车站、飞机场都早已人声鼎沸。要说哪座机场最靓丽，无疑是几个月前刚刚投入运营的北京大兴国际机场，其梦幻般的设计一时间吸引了无数眼球。实际上，回家过年常说的“要想富，先修路”这句话早已拓展到了民航领域。

据悉，“十二五”民航空管系统保障航班起降达到3458万架次，比“十一五”增长64.9%，年均增长10.03%；“十三五”仍然保持高速增长，空中交通需求与相对紧张的空域系统供给能力之间的矛盾日益突出。大兴国际机场的修建就是一个典型的实例，既为了缓解首都的空中交通压力，同时也为了促进北京南部地区的经济和京津冀协同发展。

不过对于每个乘坐飞机的老百姓来说，如何缩短候机时间，如何避免航班延误，一定是关注的重点。这些需求的背后，是民航信息系统的升级。如何能让航空信息系统更好地提升效率？莱斯信息和华为一起为我们解开了谜题。

对民航有所了解的人都知道，安全是民航业的基础。正因为此，在一些恶劣气候条件下，民航的误点率会大大提高。但问题在于，如果整个航路上的天气都静好，能不能做到准点呢？

答案是肯定的。事实上，近期经常坐飞机的人会发觉，延误的比例已经非常低了，这是因为冬季没有大规模降雪的情况下，会比夏季多雨时节的飞行安全得多。以往，在安全的基础之上，信息化系统的效率就是重中之重了。

而今，民航系统提出“强安全、强效率、强智慧、强协同”的“四强空管”策略，其中“强智慧”和“强协同”很明显对民航各系统数据的整合分析提出了新的挑战。

据悉，民航有关单位希望通过打造空中交通流量管理的“行业大脑”——全国流量管理系统，通过持续的监视、分析和协商，合理、灵活地运用各类流量管理策略和措施，来提升民航有关单位协同航空公司、机场等相关运行单位的运行效率，减少延误。

所谓“行业大脑”，其实也就是新的智慧决策工具，目的是要求今天的民航信息系统在保证安全的前提下，如何充分有效地利用空、地资源，最优化地实现容流平衡。

此前，民航系统的信息化基础设施主要来自于几家全球的行业巨头，比如Airbus、Thales等。但如今，随着国内厂商的技术能力和产品品质得到有效提高，民航系统开始在硬件层面更多考虑国产设备。

在信息化方面，民航系统长期与中国电子 科技 集团旗下的专业信息系统集成商和服务商南京莱斯信息技术股份有限公司合作。在过去多年的民航项目实施中，莱斯信息不仅积累了丰富的经验，同时也一直坚持创新的理念。正是这样的发展思路，让民航系统和莱斯信息开始重点考察在国内数据基础设施和存储设备领域独占鳌头的华为。

众所周知，华为是做运营商设备起家，从电信级产品往下延伸，品质自然完全可以保证。在IT产品线上，与数据库挨得最近的，就是存储。换句话说，存储是数据的基础设施。

实际上，在应用系统之下是核心数据库，各个应用系统调用核心数据库中的数据，来支撑各个业务系统的运行。这种数据调用，在基础设施层面就是数据在存储设备上的读出和写入。数据库调用得越频繁，对底层存储设备的性能要求就越高。

据悉，对于民航全国流量管理系统来说，采集、整理、存储流量管理中飞行计划、监视、环境、气象、静态容量、流控措施等一系列运行数据，需要在逻辑上形成统一的流量管理运行数据库，不容出错，才能进行相关的业务分析，来支撑各类业务子系统的高效运行。

实际上，支撑全国流量管理系统的核心数据库支撑着各业务系统的运行。全国这么多的航班，必然每时每刻都会产生数据，因此会产生较大的IO吞吐量——尽管数据流量相对稳定，但计算、读写频率高，而且不容出错。也就是说，全国流量管理系统对下层存储主要有两大技术需求：一是性能，二是高可用。

值得一提的是，华为的存储设备近年来在国内市场一枝独秀，远超其他品牌，说明华为存储的优势至少在国内市场十分明显。

据悉，华为通过多年在闪存技术方面的积累，自主研发的HSSD支持SAS和NVMe双接口的热插拔，无需SAS控制器、SAS Expander，直接通过PCIe总线与CPU连接，有效提升了系统的性能、可靠性和可扩展性。

据莱斯信息相关负责人介绍，该民航项目的数据库性能测试结果表明，如今在开发环境下，空中交通流量系统在运行过程中保持943个以上数据库会话同时顺畅访问数据库，体现了OceanStor Dorado性能和高可用的价值。

值得一提的是，华为还在OceanStor Dorado全闪存存储中，加入了人工智能技术，通过多类型智能芯片以及FlashLink智能算法，再加上全系列端到端NVMe架构，把存储整体稳定时延降低至1ms以下，在读时延上甚至达到了全行业最短的80 μs。这是因为，智能芯片承载了相当一部分通用CPU的负载，可加速前端访问性能20%，比如将报表统计的时间缩短了1/3。

应该说，又快又稳，不仅是中国民航对于每一位旅客的承诺，也是对民航信息系统，对流量管理系统和底层存储系统的要求。

我们知道，今天在大数据时代，存储设备与计算设备之间的数据交换极为频繁，同时存储设备需要保证数据传输高效的同时，安全性和可恢复性同样重要。

实际上，OceanStor Dorado的RAID技术采用了华为专利算法，能够同时支持多种RAID类型，其中RAID-TP能够容忍三盘失效，从而提供了更高的可用性。

对于保障数据的高可靠，华为和莱斯信息曾经在双活还是主备两套数据库两种方案的选择上有过一些思考。双方经过详细论证和多轮全方位测试，最终一致认为华为基于存储的双活解决方案不仅效率更高、运维成本更低，而且可以保障核心业务持续在线，在承载高效率、高可靠流量管理的数据库运行上，不输于任何一家国外老牌产品。

据悉，经过严苛而缜密的评比，莱斯信息与华为合作在竞争异常激烈的招投标环节中脱颖而出。

经过一段时间的测试运行，该系统一直保持稳定运行，在民航行业进一步赢得了口碑。如今，在打造空中交通流量管理“行业大脑“的过程中，莱斯信息与华为继续深度合作，优化系统性能。

我们知道，华为把自身当作“黑土地”，提供基础设施服务，而莱斯信息这样的合作伙伴，则可以更多地把精力集中在行业业务相关的解决方案开发和客户服务上。

莱斯信息相关负责人表示：“我们都知道华为的技术实力卓越，通过近两年的合作，我们不仅体会到了华为存储设备在性能、多中心容灾抗毁和智能运维等方面的技术实力，同时也体会到了与华为合作的益处，这让我们更有信心，来应对民航各系统数据整合分析的新挑战。”

让客户满意，让合作伙伴受益，这是华为打造行业生态圈的核心理念。

在我们迎来2020年和21世纪20年代的新的 历史 时刻，或许，为空中交通出行带来可靠性保障的民航空中交通流量管理“行业大脑”，是我们在新时代“要想富，先修路”的致富新基础。信息 科技 的进步，是今天千行百业持续发展的保障，不是吗？

华为开发者大会2020（Cloud） 将于2020年2月11日-12日在深圳举办，这是华为面向ICT（信息与通信）领域全球开发者的年度顶级旗舰活动。大会旨在搭建一个全球性的交流和实践平台，开放华为30年积累的ICT技术和能力，以“鲲鹏+升腾”硬核双引擎，为开发者提供澎湃动力，改变世界，变不可能为可能。

2020年，华为中国生态大会进入第十年。 伫立十年关口，本次大会将为您呈现全新的生态篇章。 因聚而生 举势而为 ——华为中国生态大会2020 ，“华为搭台、伙伴唱戏”的 “众筹办会”模式闪亮登场，诚挚邀请您共同参与，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。

D. 航空公司为什么要进行数字化转型

包含了两方面意思：

一是对于新成立的航空公司，则是在创建伊始就必须数字化建设和运营的思路，以避免和传统大型的航空公司在相同的赛道以相同的方式的进行比赛。

否则新航空公司在成本控制、市场开拓、合作方式以及运行安全方面毫无任何竞争优势，只能通过地方政府政策支撑偏安一隅，无法走向开放竞争的市场，想要避免亏损几乎毫无希望；

二是对于中大型的航空公司，由于航空业的封闭性，市场环境、IT系统高度同质，除去仅有的航线网络差异之外，几乎没有特别的个性差异，并且在主要环境因素都取决于外界的情况，可以创新的条件实际非常有限。

这都决定了必须要通过重新整合资源、重新定义角色、重新梳理流程来实现。而现实情况，几十年来依赖的资源、角色和流程都是固化现有IT系统中，不打破现有系统的束缚几乎无法有效实现大规模的创新，就连“微创新”也是举步维艰的。

那么什么样的航空公司需要数字化转型

简单说什么样的航空公司都需要数字化转型。

如果这个产业的新进入者带着互联网科技的优势来进行竞争，并且头部大企业开始通过数字化提高竞争效率的时候，从效率上不转型的企业可能就会处于巨大的劣势。

所以形势逼迫了所有的市场参与者都必须在提高效率，降低成本的道路上寻求新的突破，而不能在原地踏步故步自封而被市场淘汰。

• 从经营的角度，从全流程的数字化监控可以有效降低成本的无谓消耗；

• 对于材料库存的提高数字化管理水平也能有效降低提前采购和库存带来的资金压力；

• 对于生产运行过程中产生的数据及时收集分析也可以及时有效地调整业务流程；

这每一项进步都将给企业带来巨大的竞争优势。而坐等竞争对手优化流程，节约成本，释放资金压力而毫无作为的企业在竞争中一定会一败涂地。

E. 中国大数据的十大商业应用

中国大数据的十大商业应用

在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。

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。在制定治疗方案时，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，制定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开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。

4、农牧业

农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。

农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。

零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。

电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B（5ZB），这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、TalkingData、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。

物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10％左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。

借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道＋广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。

目前影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。

大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。

最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。

以上是小编为大家分享的关于中国大数据的十大商业应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

F. 航空公司如何利用大数据增加辅助收入

我们都知道，现今的航空业非常关注两个主要趋势，即大数据和辅助收入。 每个人都似乎在谈论大数据，但大数据究竟是什么？它如何帮助航空公司赢利呢？当然，乘客和航空公司在辅助收入和顾客体验方面一直存在着分歧。 现在很多航空公司都坚决认为，它们只有通过针对琐碎的附加要求来向乘客收取大笔费用，才能从乘客身上获取更多利润，一些航空公司甚至在乘客没有仔细阅读条款以致需要支付额外费用的情况下称这些乘客是“愚蠢的”。 事实上，航空业创造了顾客体验的概念，并将这一概念整合到航班起飞前的阶段、航程中的服务以及一些最成功的顾客忠诚度计划（首先是航空公司里程数）当中。（笔者想起了有关美联航在上世纪30年代聘用了首批乘务员、航空公司的机上餐饮服务以及乘务员的工作充满着浪漫和探险的元素。）但遗憾的是，由于不断上升的油价以及工会的影响，航空业正在苦苦挣扎。 然而就像其它行业一样，航空业也是时候需要更为创新，而不是持续处在争斗之中。 根据现在大多数人所理解和接受的定义，大数据即拥有数量大、传播速度快和种类多等特征的信息资产， 这些资产能产生巨大的经济价值，并为企业的运营、决策、风险管理和顾客服务提供支持。 但对于一个自1993年来就不能为股东创造价值的行业而言，大数据将如何助其创造“经济价值”呢？ 正如IBM所坚信的那样，大数据在信息和数据管理领域是“下一个变革的先机”，因此让我们先来看看一些成功的案例。 背景 在所有行业当中，零售业是其中一个大力度地利用和开发（在某种情况下）技术来通过建设性的数据分析方法以增加销售业务的行业。 在过去，亚马逊和Netflix在电子商务领域一直以推荐商品的算法而著名，正如塔吉特百货和沃尔玛也因其使用先进的数据挖掘技术来提供比价服务和通过货架摆放的方式而获得了巨大的成功。 然而，所谓的数据仓库指的就是从交易系统中选取交易数据，并在其它系统储存这些数据，以在线下渠道（或非实时渠道）使用。大数据的着重点在于近乎实时处理大量数据，以创造即时价值。 你需要记住，数据是易损耗品。它的储藏寿命与其它产品的储藏寿命一样，然而数据仓库长期以来都无法应对数据的价值暂时有所降低的问题，而大数据则旨在通过实时操作来解决这一问题。 那么一家航空公司实际上能做些什么呢？首先，我认为航空公司不应该再思考应如何从乘客身上获取更多利润，而应该在如何采取策略增加其顾客价值方面改变其思维。 其次，大数据和实时操作功能使得单一模式的时代一去不复返。 通过创造更多价值和增加个性化元素，航空公司的定价能力无疑将有所提升。综观在线商务领域的发展，该领域一直都是根据企业所要吸引的受众群，来向出价最高者销售其网站的版面。 解决方案 因此按照这种思路，机上产品兜售和机上广告就是两个必要的元素，而不仅仅是随意的、千篇一律的广告。 机上社交网络和机上娱乐同样也是重要的元素，“时常处于在线状态”是人类的主要需求，它促使通讯领域从固定电话转变为手机和智能手机，这种需求是另一个价值驱动力。 因此航空公司的辅助收入不应仅仅是行李费或非捆绑式产品的费用，而是应该注重于根据有关顾客偏好和需求的实时信息来创造价值定位，并使用这些信息来提供具有针对性的服务。 航空公司还可以开始询问自己以下问题： �6�1 我的所有顾客在进行出境游时是否都需要使用其手机设备上的漫游服务？我能否帮助他们降低漫游费用？我是否能提前储存航班即将飞往的目的地的本地SIM卡？（思考英国航空和捷星航空的做法） �6�1 对于那些进行商务旅行的乘客而言，我是否能帮助他们安排好当地的交通工具（如出租车）？或者提供手机充电器和国际标准插头？我是否能预先支付从机场到酒店的出租车费用，为乘客提供接机服务？ �6�1 航空公司必须注意通过有品味的、非植入式的方法来提供机上广告，它们可以将免费无线上网、优质的机上娱乐系统以及机上广告相结合，以使这些广告看上去更为合理。在为高价值的乘客提供个性化的服务之前，航空公司可以先针对青少年旅客和购买低价机票的乘客提供服务。 �6�1 我能否为商务旅行者争取优先入境许可（这些旅行者的身份已经由他们的雇主所核实，并已经付费）？（思考一下国际航协的“简化商务”计划） �6�1 航空公司是否知道某位乘客搭乘航班的当天碰巧是他/她与其配偶的结婚周年纪念日，因此这位乘客可能需要为其配偶购买礼物？航空公司是否能为这位乘客提供帮助？航空公司是否知道那些在情人节携带爱人一起进行出境游的所有乘客的姓名？那些在圣诞节或者其它节假日出游的乘客呢？航空公司应采取哪些举措才能让这些在节假日出游的乘客同样能享受到节假日的气氛，而不是让他们因不在所爱的人身边而感到失落？ �6�1 假设你在运营一家航空公司，而你只想要专注于你在运营航班方面的核心能力，那你是否能将航程前后和航程中的辅助业务运营外包给其它最有潜力的企业？当你可以将后勤办公室的运营业务外包给其它企业时，那你为什么不能将辅助收入的运营业务外包给其它企业呢？美联航与DirectTV进行合作，新加坡航空的机上KrisShop免税商店是由DFASS运营，这两个绝佳例子很好地反映了一些潜在机遇。航空公司不断收集更多有价值的乘客信息，相比航空公司通过自行运营业务所创造的价值，这些外包商往往能创造更高的价值。

G. 大数据时代改变了什么

大数据时代，通过大数据技术将人们方方面面的信息收集，分析，提供更多有效回的指导和建议。
改变答了传统行业的决策，帮助传统行业进行了更多信息化工作。并建立了新兴的一些大数据分析行业，帮助企业和个人提供更多信息化服务。
这方面像网络，腾讯，阿里都做了很多大数据项目，也有一些专业大数据，譬如永洪科技等，也提供了专业的大数据分析产品等。
今后，大数据会越来越多的改变人们的生活。

H. 互联网大数据现关心的是什么

楼主您好：

首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论
? 特征定义
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
36大数据
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
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。
? 价值探讨
大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
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，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
? 现在和未来
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：
大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”
Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；
……
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
? 大数据隐私
你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被网络或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”
和大数据相关的技术
? 云技术
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。
云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
36大数据
如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：
第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
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