大数据公司卖什么的

A. 数据公司具体是做什么的

随着大数据产业迎来了发展的黄金期，越来越多的互联网公司转型为大数据公司。为促进大数据公司的健康发展，解决发展中遇到的问题，从大数据公司的概念及业务内容等入手，剖析大数据公司因有着不同于传统企业的复杂业务，在发展中不断遇到新问题而更需要构建内部控制。基于大数据公司的业务特点及出现的问题，认为内部控制环境、风险控制和内控监督、信息与沟通等要素是公司内部控制的重点，应构建适于大数据公司特点的企业发展战略、诚信的生态系统及文化理念、胜任大数据业务的人力资源战略、实时风险防控和监督体系等内部控制策略。[1]
大数据的概念
《大数据的冲 击》一书中将大数据通俗定义为“用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合”，并广义地定义为“大数据是一个综合性概念，它包括因具备多、高速、多样的特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。因此，大数据这一概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。[1]
大数据公司的概念及业务范围
大数据公司通常是指有获取大数据能力的公司。已经具备获取大数据能力的公司即数据型的大数据公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内企业，这类大数据公司通常是与人们日常生活密切相关的，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域。
大数据公司的业务范围主要涉及：一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司，包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等，覆盖大数据全产业链的实现路径。二是大数据分析技术提供商，面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。这类公司可以完整地实现大数据的采集、分析、处理，为各大企业提供高端信息技术。三是为传统企业提供大数据技术平台搭建和大数据驱动的SaaS应用的大数据公司，整合高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，实现大数据存储统一管理，能够帮助企业精准预测和构建用户特征，搭建以用户为中心的大数据运营体系。
可见，大数据公司有着不同于传统企业的复杂业务，更需要构建内部控制。[1]

B. 大数据公司具体做什么

主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些内是依容托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技 术发展。这类公司里天云大数据在市场应用里更加广泛

C. 大数据营销公司是干什么的

就是利用大数据来做精准营销的，通过数据积累作出智能决策，可以找文军营销

D. 大数据产品有哪些

问题一：目前大数据产品有哪些？ 大数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到多维分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。
普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。

问题二：国内真正的大数据分析产品有哪些 大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。
基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。
很多 *** ，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现负面信息，收集情报，有价值信息。
实施后好处: 1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面5. 系统可自动对信息进行分类6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息 7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

问题三：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

问题四：国内真正的大数据分析产品有哪些 目前，大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。

问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测
世界杯期间,谷歌、网络、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,网络在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,网络与微软则以16场比赛15场准确预测的成
绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。
2、经济、金融行业预测
2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试
通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。
对国内而言,网络推出的中小企业景气指数预测,应用网络海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的
全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票
这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相
关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

问题六：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

问题七：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。

问题八：大数据产品主要是用来做什么的 大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储，在这基础上，进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。
而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。
精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。

问题九：国内真正的大数据采集产品有哪些 大数据的应用分为两类
第一类：基于自身平台的数据采集，现在的三大互联网巨头等拥有大量用户数据，通过自身数据挖掘可以完成。
第二类：基于爬虫或者类爬虫技术，帮助企业， *** 采集网络 *** 息，也就是网络信息采集系统，乐趣的“乐”，思维的“思”
其主要应用在于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。

问题十：大数据分析领域有哪些分析模型 IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

E. 大数据公司通过什么赚钱

根据个人理解，大数据公司赚钱分为三个等级

1. 直接出售数据： 包括脱敏的各种交易、回操作、用户信息；互联网抓答取的公开信息
2. 对数据进行结构化分析后出售： 各种舆情监测，广告投放，传播分析等
3. 根据批量结构化后信息数据进行建模： 用于个性化推荐，走势预测等

中介公司大概能做第一个级别的吧。

当然，后面还有人工智能，只是目前依靠这个赚钱的公司还没看到。

F. 大数据是做什么的

问题一：大数据能做什么 如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。

问题二：大数据可以做什么 用处太多了
首先，精准化定制。
主要是针对供需两方的，获取需方的个性化需求，帮助供方定准定位目标，然后依据需求提 *** 品，最终实现供需双方的最佳匹配。
具体应用举例，也可以归纳为三类。
一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。
第二种是精准营销，现在已经比较常见的互联网营销，网络的推广，淘宝的网页推广等，或者是基于地理位置的信息推送，当我到达某个地方，会自动推送周边的消费设施等。
第三种是选址定位，包括零售店面的选址，或者是公共基础设施的选址。
这些全都是通过对用户需求的氏闹大数据分析，然后供方提供相对定制化的服务。
应用的第二个方向，预测。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。
从具体的应用上，也大概可以分为三类。
一是决策支持类的，小到企业的运营决策，证券投资决策，医疗行业的临床诊疗支持，以及电子政务等。
二是风险预警类的，比如疫情预测，日常健康管理的疾病预测，设备设施的运营维护，公共安全，以及金融业的信用风险管理等。
第三种是实时优化类的，比如智能线路规划，实时定价等。

问题三：什么是大数据，大数据可以做什么 大数据，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 *** ，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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据可以对；数据进行收集和存储，在这基础上，再进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。
当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器可以实现自动化，那也许就会成为一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

问题四：大数据是做什么的 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”帆配业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。
所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：
1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动
2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合
3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广
4 精准营销
5 第三方支付 ―― 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带歼轿罩来的全面互联网金融改革
6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构
7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界
8 *** 及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整
9 数据创新带来的新服务

问题五：大数据是什么？大数据可以做什么？大数据实际做了什么？大数据要怎么做 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据分析的标配是商业智能（BI）软件，传统数据分析的繁杂之处主要体现在两个方面，一是技术人员需要花费大量时间准备数据；二是业务人员基于数据偶得的一些分析需求实现过程复杂。 FineBI的Data Service模块，特有的分析设计模式和指标影响因素智能分析模块，能够帮助用户解决传统BI数据准备时间长，偶得数据分析过程复杂等问题，让技术人员准备数据时无需任何代码和复杂的设置过程，让非IT人员能够轻松自在得进行分析。

问题六：大数据可以做什么 可以用几个关键词对大数据做一个界定。
首先，“规模大”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。
其次，“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、图片、视频等，可以是不同的数据类别，如人口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。
第三，“动态化”。数据是不停地变化的，可以随着时间快速增加大量数据，也可以是在空间上不断移动变化的数据。
这三个关键词对大数据从形象上做了界定。
但还需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了，但需要很长的时间去处理分析，那不叫大数据。从另一个角度，要实现这些数据快速处理，靠人工肯定是没办法实现的，因此，需要借助于机器实现。
最终，我们借助机器，通过对这些数据进行快速的处理分析，获取想要的信息或者应用的整套体系，才能称为大数据。

问题七：大数据公司具体做什么？ 主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技 术发展。这类公司里天云大数据在市场应用里更加广泛

问题八：大数据应用到底是做什么的？ 对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。 *** 的定义，大数据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 *** 。
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。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。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，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

问题九：在未来大数据能做什么？ 是的，通过网络进行收集数据，将采集到的数据进行加工处理、分析，前提是 要通信的，大数据是指 一个 当今现代化的一个流行化概念名词，二三十年前就有人提出来了，特指 海量信息，可以永久性存储在服务器中，谁采集到的数据，谁管理，数据是在变化的，随着人类的活动，国内 掀起一场互联网金融，每个行业 都有自己 独特的 数据 分类信息，进行数据挖掘，有用的数据 捞取出来 ，那么它就是有意义 的

问题十：大数据营销具体是什么呢？ 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。阳众互动认为大数据营销真正的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人，说到底就是以自身掌握的数据或者说信息对客户进行精准的定位，以最好、最快的满足目标群体的需求。

G. 大数据应用与哪些行业

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。

(7)大数据公司卖什么的扩展阅读

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，语义搜索技悉指培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牛排店的品牌认知睁唯。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逗改锁店订餐送到纽约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。

H. 大数据公司经营范围

法律分析：经营范围包括：数据采集、存储、开发、处理、服务和销售等。

法律依据：《中华人民共和国公司法》 第十二条 公司的经营范围由公司章程规定，并依法登记。公司可以修改公司章程，改变经营范围，但是应当办理变更登记。公司的经营范围中属于法律、行政法规规定须经批准的项目，应当依法经过批准。