客户服务中心大数据

『壹』 北京大数据中心人工服务热线,北京大数据中心客服电话

北京头条#由北京新冠疫情大数据早晨七点零一分发布的消息称：北京又无新增病例，包括（新增确诊，新增本土，新增境外输入，新增无症状感染者）这些数据均为零。
我们要巩固这样来之不易的好成绩，这个成绩的取得，跟各级政府的努力，以及广大市民的觉悟分不开，防控疫情工作不能松懈。

请点击输入图片描述

一些群众首先想到一个电话——12345，这是北京市“接诉即办”服务热线。

“你瞧，有关毛毛虫的投诉电话量，噌噌增加呢。”9月30日下午，北京12345朝阳分中心大数据中心科长杨效东指着大屏幕向记者介绍，朝阳区每天受理两三千个诉求电话。他身后的大屏上，精确显示着每一个电话的情况，并能对数据进行高效分类。

“确实管用”

“确实管用”，这是许多市民对北京12345热线的印象。

一个市民的孩子，把学籍卡不慎掉进了和平东街公交站旁的排水井。实属无奈，他把求助电话打给了12345。朝阳区和平街街道工作人员立即来到现场，因天色已晚，当日无法确认学籍卡位置，工作人员承诺，第二天协助解决。第二天，工作人员再次来到排水井，考虑到协调排水集团需要时间，他们决定自行处理。积水污浊，卡片体积小，夹子等工具触感弱，工作人员把手伸进管井中，一寸一寸摸寻，终于将学籍卡捞出送到市民手中。

彭女士是某项目工地信号工班组班组长。她所在班组8人，曾被拖欠工资约30万元。与项目承包方多次协商无果，她拨打了12345热线投诉。朝阳区人力资源和社会保障综合执法队人员迅速响应，到项目现场办公，通宵待在工地调查，多次搭平台调解。最终，彭女士和同事拿到了工资。

“孩子报了班，钱充了不少，辅导机构黄了。”“在健身房办了卡，商家跑了。”现在，预付式消费十分普遍，消费者能享受折扣优惠，但也面临商户倒闭“跑路”风险。同一类型投诉电话大量出现，既需要一事一议，更需要制度性解决——去年，朝阳区“预付式消费退费难问题”整治工作专班相应成立。

专班由朝阳区委政法委、区市场监管局、区金融办共同牵头，区市场局、区司法局、区城管监督中心、区教委、区人社局、区商务局、区文旅局、区体育局等8部门16名工作人员参与，区金融纠纷调解中心是专班所在地，大家集中办公、要情会商、联合约谈。2021年1月，朝阳区推出了初版资金监管平台——“朝阳预存宝”。不久，在此基础上，整合企业画像、风险研判等功能，升级完善资金监管功能，推出新版资金监管平台——“预付管家”。这一平台，从源头上对预付费企业的资金进行全流程监管，做到政府、商户、消费者实时透明获取资金流向。

急事、难事、复杂事，虽层出不穷，但也有类别可循。记者在北京12345朝阳分中心，体验了一把大数据管理。选择时间，今年9月19日0时0分至9月26日0时0分，大屏显示——在此期间，朝阳区“接诉即办”平台受理市民诉求17205件，主要类别集中在市场管理类3076件、住房类2343件、教育类1959件、城乡建设类1087件、公共安全类979件、物业管理类940件、交通管理类871件、劳动和社会保障类828件、环境保护类727件。同一时段，人民网“领导留言板”(朝阳区)共受理留言110条，其中给书记留言77条，给区长留言33条。主要类别为：社会办学30件，物业管理7件，噪声污染、停车管理、交通设施、规划设计、拆迁腾退各6件。

再看下9月29日12时至9月30日12时的情况——在此期间，朝阳区共受理市民诉求3234件。诉求主要类别集中在市场管理类489件、住房类387 件、教育类349件。反映10件以上的群体诉求8 个，分别是：反映树木虫子多，希望尽快消杀的问题;反映几家教育公司退费难的问题;反映某小区楼体外墙翻新过程存在的问题;反映某饭店附近施工扰民的问题;反映某小区新旧物业在交接过程中存在的问题;反映某小区 A 区南侧施工噪音扰民和扬尘污染的问题。

检索大数据，问题诉求量较多的小区、街乡一清二楚。

“一号响应”

朝阳区城市管理指挥中心副主任金华民介绍，“老北京”们都熟悉，12345热线原来就有，以前叫非紧急救助服务热线，处理流程长，市到区，区到街道乡镇，再到社区村。等一个回复，有时需要15个工作日。

不但如此，不少行业领域也有自己的热线。市民遇到问题，如果对政府部门分工不清，难免一头雾水。再碰上多个部门都不认账，很容易憋气。

变化发生在2019年。

当年开始，北京实施“接诉即办”工作机制，12345热线“一号响应”。12345整合了54条热线，各区、各部门、343个街道(乡镇)、市属44家国有企业全部纳入接诉即办体系。有了“接诉即办”，市民办事不用再东奔西走，不用再费劲去查这事儿到底归哪个部门管，直接拨打12345就行。

『贰』 在大数据中心需要什么样的技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型的语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。

2. Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6. ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Habase的重要组件，是一个分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。7. HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，他不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix

Phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9.Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10.Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11.SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和是用方法及相关功能的实现！

13.Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！

14.Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、sparkjob部署与资源分配、SparkshuffleSpark内存管理、Spark广播变量、SparkSQL SparkStreaming以及 Spark ML等相关知识。

15.Azkaban

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

『叁』 大数据时代,客户服务将如何被改变

大数据时代,客户服务将如何被改变_数据分析师考试

最近，“大数据”已经取代了“云技术”，成为了新技术的热门话题，各类“大数据”的书籍层出不穷，文章更是琳琅满目，仿佛你要是不和“大数据”扯上点关系，你就OUT了！笔者对这些文章也略有涉猎，但觉徒挂“大数据”虚名者多，而真知者寡。为了让大家更容易理解大数据的内涵？请允许我先简单地介绍一下大数据的定义和背景。

麦肯锡的报告是这样定义的：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。（Big data refers to datasets whose size is beyond the ability oftypical database software tools to capture, store, manage, and analyze.）

大数据这个概念又是怎么来的呢？2011 年5 月，EMC 举办了一次主题“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）概念；6 月，由EMC 赞助，IDC 编制的年度数字宇宙研究报告《从混沌中提取价值》 (Extracting Value from Chaos) 发布；紧接着，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，予以积极跟进。

从背景我们可以看到EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）是推动“大数据”这个概念的主谋，他这么做，当然是想多卖点硬盘。这种软广告式炒作不但没引起反感和吐槽，反而被社会各界认可与接收，也是跟其社会背景密不可分。由于近年数据产生成本急速下降，人类产生的数据量正在呈指数级增长，其中80%以上都是传统数据库无法处理的非结构化数据。这些数据到底有多大呢？根据IDC 的监测，全球在2010 年正式进入ZB 时代，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB 的数据量，如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上，其叠加的高度相当于在地球与月球之间往返三次……在这么直观的比喻面前，其他语言也要苍白无力了！

也许你会说大数据这种现象不用说，我们早就看出来了，不就是数据大么，能给我们的社会带来什么实质性的影响啊，或者我怎么没看到它的应用？关于大数据的应用，我在这里就不赘述了，市面上各种“大数据”的书已经谈了很多案例了。我只想说“剖析历史可以洞察未来”，几年前说“云技术”还很遥远的那些人，却在将自己的文档、照片、视频上传至“iCloud”，使用着“搜狗云输入法”，登陆Dropbox、Yelp、Zynga等网站（这些网站正托管于亚马逊的"云平台"）......那片飘在天上的“云”早已不是“触不可及”。

根据麦肯锡全球研究所的研究报告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproctivity》，大数据将给医疗服务、公共管理、定位服务、零售和制造各个行业带来显著的应用价值，例如，对美国的医疗服务业每年创造价值3000亿美元，约0.7%的年增长率，对美国制造业最高可下降50%的产品研发和装配成本。麦肯锡的这份报告详致地阐明了大数据对各行各业的利好，推荐大家阅读，我这里只谈大数据对客户服务领域的影响。

在云时代，淘宝推出的一种极具“云”特色的客户服务模式——云客服，云客服把社会上喜欢帮助人且有能力帮助人的淘宝人聚集在一起，使客服人员在家里或学校对客户提供远程服务，实现了“HO（Home Office，驻家办公）”，并充分利用了客服人员的零散时间，不仅降低了成本，还提高了效率。当然，这个“云”并不是真正意义上的云技术，只是一种概念和噱头。而在大数据时代，又将会给客户服务带来哪些商业价值呢？

我认为，大数据将对客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。甚至可以使客服部门从原来的成本中心（高成本、低价值）转型为利润中心（提升品牌价值，创造收入）。在这里我举三个例子跟大家探讨一下，展望一下客户服务的未来。

一、智能语音客服

目前，通信运营商等在客服领域比较先进的企业已经实现了智能文字客服，通过文字识别技术和智能匹配算法对通过短信和网站文字客服提出的服务诉求智能匹配答案，不需人工判断。要实现智能语音客服，也要通过识别和匹配这两关。

我们先说说识别吧。早在Siri之前，就已经有很多语音识别工具问世，最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字，现在AT&T的语音系统 Watson已经可以实现在线德语和英语的实时口译。以现在的技术，语音的识别依然比较困难，主要面临的难点有2个：

1．算法

算法是软件的核心，目前的语音识别算法使用的语言模型仍是一种概率模型，还未发展成以语言学为基础的文法模型，算法不突破，效果无法取得突飞猛进的进展。算法的优化不是一朝一夕的事情，需要慢慢不断地进行，尤其语音这种非结构化数据（不便用数据库二维逻辑表来表现的数据），但随着大数据分析技术（用于非结构化数据的管理分析）的发展，也会对新算法开发带来福音。一些核心算法如特征提取、搜索算法和自适应算法也都在一步步改进，且随着数据源的不断丰富，算法的识别效果也就越来越精准。

2．适应性

由于方言、语气、环境和音色等因素的影响，限制了语音识别算法的效果，这就需要语言识别系统具有一定的自适应性，不同口音、方言的识别都需要以一个庞大的语音数据库为基础，对这些非结构化数据的管理分析就更加指望大数据技术了。至于排除环境噪音、音色等因素，个人感觉要依赖半导体传感技术的进步，留待硬件领域的专家进一步探讨。

接下来就说到匹配了。目前，匹配的算法已经相对比较成熟了，也许和大数据技术没有直接联系，不过其准确性也有赖于数据源的丰富程度，同时要在不断产生的“交互数据”中动态地调整匹配结果。

综上所诉，随着数据源越来越多，大数据技术的不断进步，语音识别系统也在持续地完善之中，说到底，算法依然是核心，而数据则是基础，对于这类非结构化数据，也许传统的数据库技术Handle不住，但大数据技术却大有可为。相信不久，语音识别的技术的突破不仅可以实现智能语音客服，还将变革人与物之间的交互方式。

二、语音文本转换

因为这个功能的核心也是语音识别，所以大数据技术对的转换准确度的保障支撑就不用再说了。之所以单列出来谈呢，是因为其对客户服务别有一番作用。

对于呼叫中心而言，客服人员与用户的通话都是要录音备份的，这些语音数据可真的不小哦，仅以广东移动为例，广东移动客服中心每年就要新增约60T的数据存储，这个体量对于一般的企业来说已经是“大数据”了。据悉，这些数据是用磁带来保存的，而且这些要保存几十年不能销毁，想想到时候光这些磁带所占用的房间租金就是不少钱啊，更何况是其他成本。而如果能将这些语音准确地转换成文本之后，文本存储所占用的空间就小的多（一个移动硬盘都可以存储一个图书馆的数据量了），存储成本简直就是直线下降，不仅实现了低成本高效，对自然环境也是一种利好。

有人会质疑这些录音是为了便于追溯留证的，不是原始的录音记录，客户不认账怎么办？当然，我要声明不是所有的录音都要转换成文本，对于客户投诉或办理业务的来电，仍然保留录音记录，一则便于企业对客服人员的服务态度（说话语气什么的还真要靠语言才能判断）和质量进行抽检，二则备份留证。而对于更多的咨询或查询类来电，通常不必留证，将这些语音转成文本之后，不仅减少了存储空间，这些文本数据还可用于后续的信息挖掘，用来改进服务或发现商机，毕竟文本的信息分析要比语音的容易得多。

三、客户信息挖掘

在互联网时代，除了用户数、营业额等，数据已经被认为是未来的核心资源。我记得马云曾说过类似这样的话“你知道全国哪个省份的女人胸围最大么？你知道哪个城市的男人最喜欢用什么牌子的衣服、香水么？你们都不知道，淘宝知道。”每年有多少企业关注《淘宝用户行为报告》，以图挖掘出一些数据来提升自己的销量，从这里，数据的价值可见一斑。

而客服部门作为企业前端的客户直接接触窗口，每天都可以从客户身上获取大量的信息，甚至可以在客户比较满意的时候，主动获取一些爱好、职业等信息，积少成多，某些时候，这些数据将为企业巨大的价值。当然，这些数据的录入也不能仅靠人工，其中更涉及客户视图和标签的问题，待下文再进行剖析思考。对客户信息挖掘的应用，我在此举两个简单的例子。比如，通过数据的挖掘，可以发现哪些用户是高尔夫球爱好者，进行精准营销，避免盲目营销导致的客户反感及投诉。再如，随着定位技术成为了手机的标配，个人位置信息已经成了客户服务领域待被开采的金矿，国外运营商已经开始分析这些个人位置信息的数据，并将洞察结果面向政企客户提供，这些位置信息可以为企业的实体店、营业厅选址提供依据。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代,客户服务将如何被改变的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『肆』 北京大数据中心客服电话

北京大数据中心客服电话：84371881。

类别：公益一类事业单位。

电子邮箱：[email protected]。

办公地址：北京市朝阳区北辰西路12号数字北京大厦。

职责：

负责研究提出本市大数据管理规范和技术标准建议，负责本市政务数据和相关社会数据的荟聚、管理、共享、开放和评估；负责市级政务云、大数据管理平台等数据基础设施的建设、运维和应用支撑；负责社会信用数据应用服务；承担社会信用体系建设辅助性、事务性工作。

负责“互联网+政务服务”信息化基础支撑平台的建设、运维和保障。承担政府投资信息化项目技术性审核的支撑服务工作，承担组织重大信息化项目技术论证和评估验收的支撑服务工作。

『伍』 如何利用大数据做好信息服务

在数字化时代，企业需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销、信息方面提升用户的服务体验，在精细化运营的过程中，大数据起到了非常重要的作用，通过对大数据进行有效的洞察和分析，精准地抓取用户喜好和兴趣，根据所得结果进行的精细化运营，才能提升企业的运营效率和转化率。
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，与此同时，面对海量的数据，管理及处理信息安全问题是企业遇到的又一大挑战。为了应对这些问题，中国移动国际推出了数据中心服务，旨在为企业客户构筑安全、高效、开放的互联网数据中心，能为企业提供多元化，且极具灵活性的托管方案。有了良好的数据托管，企业面临的各种网络安全问题都将会迎刃而解。

『陆』 北京大数据中心人工服务热线

北京大数据中心人工服务热线是5557833。

北京市卫生健康大数据与政策研究中心（北京市医院管理研究所）经中共北京市委机构编制委员会批准更名于2021年5月21日，其前身为北京市卫生健康委信息中心（北京市卫生健康委政策研究中心）。北京大数据中心人工服务热线5557833。

中心位于北京市西城区赵登禹路277号，是北京市卫生健康委所属正处级公益一类事业单位，核定事业编制48名。

主要职责是：研究提出本市卫生健康领域大数据管理规范和技术标准，指导各医疗卫生机构大数据建设；承担卫生健康大数据平台建设、运维和应用支撑，以及数据资源的汇聚整合、统计分析、开放共享等事务性工作；开展健康医疗管理、服务相关研究；承担市卫生健康委机关电子政务相关工作。

北京市卫生健康大数据与政策研究中心院训：尚德、勤勉、创新、卓越。

北京大数据中心历史发展

2016年12月经北京市机构编制委员会办公室批准，2017年4月，北京市卫生计生委宣布，北京市公共卫生信息中心与北京市人口和计划生育委员会信息中心正式合并，成立北京市卫生计生委信息中心，并加挂北京市卫生计生委政策研究中心牌子。

2019年7月，更名为北京市卫生健康委信息中心（北京市卫生健康委政策研究中心）。

『柒』 大数据中心是什么

问题一：大数据中心是什么？中国最大的大数据中心在哪里？ 你好！大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
目前，国内新建了许多大数据中心，规模不一。其中，网络和阿里巴巴的大数据中心名气较大，此外，罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势，建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心，是目前亚洲最大的云计算中心。

问题二：大数据是什么意思？目前具体有些什么应用？ 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。

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，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。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：中国的大数据中心有哪些 没什么不同，只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题，ITjob网有大数据的相关介绍，博客和论坛也有大数据的讨论和观点，你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国 *** 在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。
而美国 *** 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马 *** 宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国 *** 认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
Marketsand Markets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元。

问题五：什么是大数据服务中心？ 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。
大数据帮助 *** 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。
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；
*** 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；
……
目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统，主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。

问题六：数据中心，云计算，大数据这三个词之间有什么区别和联系 数据中心，简称机房，就是防止服务器用的，其中云计算的母服务器（物理服务器）也需要放置到机房。
云计算，就是虚拟服务器，也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。
大数据，是指手上拥有的海量的数据信息，比如用户购买记录，用户注册记录等等。

问题七：现在说的大数据是什么意思 大数据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。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。
数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物，数联网依托大数据，是大数据的应用模型，通过数联网，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。

问题八：中国大数据中心在哪个城市 你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。
这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。
听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你

问题九：大数据中心配几个交换机 一般情况下有两个核心交换机，然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机 ，接入交换机的数量不确定，对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头，里面放接入交换机。

问题十：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。