关于大数据应用有什么例子？

1. 关于大数据应用有什么例子？

大数据究竟能做什么？美女举了一个例子，看完笑了

2. 关于大数据应用有什么例子？

大数据应用实例：1、关能源行业大数据应用
计算居民用电量。
2、职业篮球赛大数据应用
专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用
集中处理所有的客户信息。
大数据：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、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的判断力、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。
大数据但数据主要有三种，包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。在以云计算为代表的技术创新基础上，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过人们对各行各业的不断创新，大数据就会变为人类创造更多的价值。

3. 大数据在企业中的应用

大数据在企业中的应用
2015年9月10日，首席数据官联盟成立仪式暨第一届首席数据官大会在北大召开，本次活动由中国新一代IT产业联盟和易观智库联合主办，中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海发表演讲并参与对话讨论。本次对话环节由易观智慧院副院长葛涵涛主持，参与对话的嘉宾有北大电子政务研究院副院长杨明刚、壳牌中国CIO徐斌、华为大数据总监刘冬冬、北京瀚思安信科技有限公司联合创始人董昕。各位嘉宾从大数据在企业的应用、人才队伍建设等方面进行深入讨论，以下是对话实录：
    葛涵涛：首先我想请大家做一下自我介绍。
    刘冬冬：今年上半年开始代表华为做大数据生态圈的建设，我们这个生态圈是1+6的模式，华为提供公有云，大计算等服务，与数据挖掘，商业应用，数据可视化展示等合作伙伴，国内筛选200多家大数据公司，和比较核心的合作伙伴，开始了第一批，第二批，第三批的流程，第一批选择16家签约，第二批还有十几家，今年年底会完成初步50家的合作伙伴的合作。
    徐斌：壳牌品牌是比较大的公司，壳牌中国业务比较大，壳牌中国在今年已经是121年了，1894年正式进入中国了，就没有离开。目前我们在中国的业务有上油的油气的开采，中油的炼化等业务。大数据在壳牌的应用历史比较悠久，我们开采油田的时候需要用海量的数据做分析，帮助我们在哪里打井更有效，如何保证制造环节更顺畅，更早的发现潜在的风险，这方面有比较多的应用。针对我们几百万的用户，也在做很多的和社交媒体的合作，掌握我们的客户，留住我们的客户，寻找新的商业机会。今天很高兴有机会和大家交流大数据，特别是我们传统行业如何使用大数据。
    董昕：谢谢大家，我们是瀚思大数据安全，一个新的创业公司。大家想安全和大数据有什么关系？其实有非常深的关系，我们后面有机会再和大家讲。我们这个团队是2014年成立的，主要成员是来自于埃森哲、甲骨文等这些公司。我们致力于把大型企业云中心、互联网里面所有跟安全相关的，跟业务、应用安全相关的数据做统一大规模的存储、挖掘、学习和展现，帮助IT从业者，运维人员，甚至企业的领导层从数据终发现一些跟安全相关的东西。希望通过数据驱动整个行业，和整个企业实现由传统的基于防御的安全策略，转向主动智能的安全策略。我们成立一年多，我们公里56人，40多个人都是研发人员，数学科学家等跟数据相关的人员。非常高兴有机会和大家探讨比较新的行业。
    杨明刚：非常感谢主办方的邀请，很多朋友可能了解电子政务，电子政务就是政府的信息化，还有所谓的智慧城市，还有数字城市。在过去一年多，一直做政府相关的信息化的应用，包括顶层设计。现在随着大数据概念的提出以后，应用和需求在过去一直存在，只是提升了一个水平。电子政务这块近两三年提上很重要的地位。电子商务对大数据的需求也是蛮多的，过去三四年，我们一直研究政务数据和商业大数据，非常高兴和大家探讨数据和首席数据官未来在整个企业决策和政策决策中的作用。
    葛涵涛：我们的各位嘉宾对大数据，对数据资产进行了前期的描绘和支撑。我们都知道现在大数据产品和数据产品数据来源非常广，包括来自于智能设备，可穿戴设备，来自于金融，来自于终端设备。有了大量的数据，基于数据进行挖掘和分析，数据产品化以后，再将数据产品应用到业务中。但是这些数据产品安全性怎么样？针对数据安全和用户数据隐私与大数据是什么关系？
    杨明刚：我先从价值方面跟大家分享一下。美国有一本书《数字化生存》目前这个社会，随着网络的发展，我们所有的网络，所也的社会的形态都可以用数据来表达，这个时候无论是政务数据，还是商业数据，还是个人数据都可以用来提供，或者给我们未来决策提供参考。无论是政府治理，还是企业的科学决策，或者个人未来合理的消费计划，都可以从数据中提取到相关的决策参考。所以这块，其实所有的数据，看似杂乱无章，各种非结构数据和结构化的数据，通过适当的方法处理，或者通过数学模型处理，能够给我们管理和决策带来新的支持或者更大的支持，这是我对整个目前数字这块所谓的资产，数据是可以增值的资产。
    其实我们有了互联网以后，每个人在网络上，无论是购物，还是通过社交工具或者社会化媒体发表相关的看法或者思想等，我们在网络上留下了大量的数字的网络痕迹，其实提取这些痕迹，包括相关的特征，用一定的方法去分析，就可以找寻每个人或者相关的机构未来的表现。这个东西在这里面，有很多东西涉及到个人隐私，可能在这里买的房子，或者附近相关的消费，根据你的社会属性可以判断你未来的行为。从某种行为来说，会让我自己感觉很不舒服，但是这些信息是通过我们允许的放在网络上，只是相关的机构提取过来做一些加工，可能对个人的隐私或者个人尊严是一种挑战。随着国家立法的完善，我相信网络的隐私权保护会逐渐解决。
    董昕：其实好恶夸张的说，我们在座的每一个人都不安全，在网络空间，无论是你产生的数据，还是你的痕迹，还是你的隐私，或多或少在自己的手机里，PC里，或者是服务器端，安全和隐私可能是永恒的话题，比较大，我就不展开讲了。从我们的角度来说，我们更关注的，从一个角度如何把核心的数据，核心的资产保值增值，安全隐私的问题。无论是大数据下面的数据隐私，数据安全，还是小数据的数据隐私和数据安全方法论是一样的。在管理制度上怎么进行保障？
    过去谈论到数据安全，更多的时候是靠技术手段为主，所以才会出现各种各样的防火墙，加解密设备，数据防泄漏，防入侵。这些东西都有用，但是无法解决所有的问题。要不然也不会出现JP摩根信用卡数据泄漏等问题。我们需要拥抱新型的技术，新型的平台，通过技术本身解决安全问题。
    另外一个国外很多报告中都写到了，设备本身控制数据资产不太现实，我假设所有的东西都是不安全的，把所有的东西都放一个安全体系，这是国际探讨的问题。我们怎么用新型技术保护数据安全，同时结合技术，如何使安全管理的流程和措施，能够在企业中获得更多的认识，从而解决这个问题。
    葛涵涛：关于数据能力开放的问题，在之前大数据会议上，阿里集团代表上讲过，阿里的数据不开放，他们是不是有数据安全的考量。因为他们收购了高德等一系列的社交和位置的公司，掌握了用户全维度的数据，这是出于隐私保护，基于安全的数据开放，还是比较遥远的话题。刚才我们在CDO调研报告里面，在未来的数据业务和大数据技术方向上，在行业领域里面的发展是非常重要的，我想请刘冬冬和徐总分别谈谈，比如说大数据业务，还有数据资产等等相关的技术和服务，在你们相应的通讯和能源行业怎么与你们的业务结合落地的。
    徐斌：像大数据的应用，在我们自己的传统行业会产生什么样的作用？我们自己内部把大数据的企业进行划分。从企业决策中大数据起了很多的作用，同行用爆破的方式采集信息，帮助我们判断出这个地方打一口井效率是不是高，因为每一口的井的成本是上百万的，提高10%的成功率是很可观的，这是决策支持。
    第二个是运营优化，比如说油站地下油库存在非常大的隐患，汽油和柴油泄漏的时候，一对环境造成很大的风险，第二对地下水有影响，甚至产生爆炸。一旦发生这种情况，通过大数据技术能不能提前发现潜在的泄漏风险。通过对比站的分析，提前发现是否存在不适当的损耗的发生，从而发现风险。
    第三个就是市场营销，在我们消费互联网层面谈了很多，我们怎么样找到客户的特性，延伸业务领域，包括业务合作。另外通过合作，找到我们潜在的客户。像今天的孙总，我们客户最典型的，对油品的质量要求比较高。我们从互联网找到这个维度，在电商上购买率很高的，经常谈到汽车的，这两个碰撞就能找到潜在客户。
    第四个就是企业安全进行风险管控。能源行业是高危行业，包括油品配送过程中，配送的时候出现问题，可能出现爆炸的风险，包括成本的增加。因此我们在海外作业的时候，不能很好及时发现风险，可能造成重大的人身伤害，包括知识产权的保护，有跟多配方，这是很关键的，这个怎么防止黑客攻击。这个和董总有相关性，企业安全，人身的安全，包括信息安全。
    第五是业务创新，第六是模式变革。这两个把我们传统的，我们通过卖汽油变成我们可能变成第三方汽车服务后市场。以后我们油品可能免费，免费的意义在于盈利模式通过后面衍生的新业务，就是羊毛出在猪身上狗来买单。这就是大数据在我们能源行业6方面的价值。
    葛涵涛：我们原来做过石油远程管道安全监护。现在俄罗斯他们传输的油气管道，很多油气管道每隔多少公里就有检查油压、温度，还有油管表面的状况，加入了很多传感器，获取管道表面的数据，另外还有相应的机器人，会在轨道上定期巡逻，用光来检查表面的状况。将这些数据全部汇总在当地的数据中心，最后汇总到欧洲数据中心，如果正常就显示为绿色的。大数据帮助能源运输企业，在你发生问题之前就帮你预测问题即将在什么时间大概发生。在发生之前进行预警，我觉得这个也是大数据跟商业智能整合的非常好的一个案例。
    徐斌：在我们石油行业，特别是化工行业，生产行业一旦有一些事故终止生产，想恢复是非常长的时间，一般是三个月，三个月损失多大。越早预测到危险，提前采取措施，效率是很明显的。
    刘冬冬：我们通讯行业跟石油行业是很像的。我们华为也会装各种各样的传感器采集数据，知道什么地方有什么问题，然后解决问题。比如说一个大型会场，一个足球场，数万人，大家都在发微信，这个时候能不能发出去，信号如何？这是我们自身运营商的应用场景。衍生出来的应用场景，如果华为或者运营商更早的把大数据应用到企业的经营管理等等各个维度中去，就不会发生像上海那样的踩踏事件。当外滩单位面积内聚集的人口超过一定量以后就应该有一个预警，告诉相关的管理部门，公安也好，告诉相关的部门人说这个地方已经超多了，通过手机我们可以捕捉这个信息。我们在大数据行业刚刚起步，我相信将来所有的行业，都会面临变成以数据为驱动，或者以数据为核心驱动力的，而不是像以前以产品为驱动力，以渠道或者品牌为驱动力的。以数据为驱动力的话，这个问题是蛮大的，作为华为来说，现在从各个方面改为以数据为驱动力。从宏观来说，我们将要做什么，我们要做哪些产品，这些都可以通过数据给我们进行指导。
    在大数据产品里面，哪些是最需要的，哪些是最急迫的，我们可以通过分析挖掘出来，这个可以指导我们企业将来做什么，不做什么。从很小的细节来说，华为2016年找谁做手机形象代言人，我们可以用大数据做。华为手机的粉丝超过100万。这些人共同关注的是谁，他们共同兴趣爱好是什么？他们每天什么时间上网，数据的统计就告诉我们了，不需要决策部门每天坐在一起拍脑袋决定是谁，不是谁。刚才说到数据安全问题，我认为数据安全和技术是矛和盾的问题。现在接受就可以了，当我们现在收到骚扰短信垃圾短信，为什么会收到，是因为他们掌握了我们手机信息。当企业掌握了很多的信息以后，这时候就造成可以满意度的问题，让数据决定数据安全，让市场决定技术到什么程度，自然会有优胜劣汰，服务好的企业就会持续发展，服务部好的企业就会死掉。
    葛涵涛：我们对用户数据掌握的越来越多，我们对数据精准分析越来越多，我们传递出来的消息就是精准营销，传递的信息就是有用的信息，而不是垃圾信息。这实际上对我们大数据企业，对技术和算法提出了更高的要求。如何通过大数据分析方法寻找数据中隐藏的，还没有被发现的价值和知识。
    杨明刚：其实所谓大数据，大价值，大数据应该不是大忽悠，我为什么这么说？因为我在过去一段时间，有一个地方政府，某一个行业部门在使用大数据，但是建完的大数据系统无法满足他们的业务需求。我们传统的大数据，一部分是对现有数据的发现，这就是数据检索，传统的数据方法就可以做到，对已知的东西，已知的问题，每个数据单元都是了解的，这时候无论是结构化数据，还是非结构化数据，我们可以带着问题找到蛛丝马迹，问题存在什么地方。另外一部分应该是预测的部分，就像海尔孙总谈到的问题，其实可以预测。业务管理专家和业务模型建构专家需要有一个紧密结合。大数据其实是一件奢侈品，对华为这样的产品，对我们海尔这样的企业，对壳牌这样的企业是可以投得起资金的，大数据是奢侈品，但是绝大部分的中小企业也需要科学决策，也需要了解市场需求，这时候面临很重要的选择，要面临高昂的成本建立系统，这是不可能的。但是绝大多数的大数据企业都需要高投资，中小企业怎么通过在数据时代不被淘汰，需要大数据解决方案提供商，或者需要大数据研究者提供一种更典范的，或者更普世的大数据解决方案，不是依托与传统的数据检索，或者传统的数据包装实现大数据的方案，而是需要跳出传统的大数据分析方法之外，能不能有另外一种更科学，更普世的方法，让我们很多中小企业都能享受到当今的大数据服务，需要我们在座的一起探讨。实际上个人也需要大数据服务。
    葛涵涛：跟简单，更方便使用的大数据产品，方便企业减少这方面的预算，让更多的人使用大数据带来的便利。
    杨明刚：中国的天气预报部门利用大数据是最好的，把过去一百多年的历史数据拿过来进行预报。真正的大数据是对未来可能的知识的发现，通过大数据发现潜在的数据之间的关联。
    葛涵涛：实际上我们刚才提到了各个不同的行业和企业对大数据的应用，因为你在北大做了十年CIO方面的培养，你们对CDO这方面的人才培养有什么样的动作和支持。
    鲁四海：我们也在探讨，刚才我们在PPT里面分享，首先为什么会有这样的角色存在，驱动力是什么？然后再说需要什么杨得技能？我觉得CDO有一部分的东西需要从课堂学习的，偏技术这块的，能涵盖技术和基础管理这块。CDO需要有一些经济学的基础在里面。大数据更大的是告诉我们未来是什么样，告诉我们一些未知的东西。不是提一个假设，拿数据进行分析证明这个假设是对的或者是错的，这个意义不大。真正的意义能够告诉你未来是这样的。我觉得CDO在培养过程当中，除了课堂学习以外，还要跟内部的业务部门进行内部的学习和交流。因为我们面临着未知的世界，更多的需要广阔的舞台，像CDO联盟一样，未来我们做一些交流性的东西，各个行业，不同行业的方式方法进行跨界整合，因为数据在这个时代就是跨界。
    葛涵涛：下面我们请我们在座的各位嘉宾，用简单的一两句话展望一下大数据时代下，我们这些数据管理人才，CDO们如何在整个大数据背景下做好我们的工作，能在工作上出新出彩，在我们业务设计上有相应的业务创新。
    鲁四海：应该说任何一个行业任何一个企业的数据都是资产，每个企业都将拥有将数据变成核心竞争力的能力，这个能力可能是自建也可以购买服务获得。
    杨明刚：大数据应用成为未来决策的核心推动力，今天的大数据不能成为大忽悠。
    董昕：我们谈了很多技术方面的话题，我觉得一个CDO第一应该有大数据的理念，未来主要的价值都是数据。另外一点，我们认为作为一个CDO，一定要跟我们业务相联系，懂我们的业务，知道我们的收入从哪里来，成本在哪里，效率从哪里提升，这样CDO才能落地。
    徐斌：数据本身有没有价值，我个人认为数据是没有价值的，虽然我今天讲了很多大数据。只有当数据能帮助企业产生价值的时候才能成为有价值的资产。我经常说数据资产，每个公司都有大量的数据，他们不是资产，因为它没有用。数据只有成为有用的信息，成为知识，变成智慧，它才是真正的数据资产。不要神话大数据，大数据产生业务的价值，产生商业的价值才叫大。第二我们企业有CDO，或者有虚拟CDO职位，通过其他的CIO、CMO承担。最主要的是脚踏实地，循序渐进，如果你不把企业的数据用好，谈何大数据。如果企业没有从数据支持决策的文化，大家做任何事情不用客观数据帮我们做分析，给你再多的数据也没用。首先是企业文化。第二把现有的数据用好，然后循序渐进引用更多的数据做分析。通过数据发现未知东西，这是伪命题。因为你发现未知东西，因为你不知道，原因是什么。当形成智慧知道为什么会发生，这是我们追求的目的，只不过我们现在不知道，所以通过相关的分析找到了相关性，但是不知道原因。未来当我们有足够多的知识积累，我们就知道原因了。未知领域是大数据的使用阶段。
    刘冬冬：大数据这块没有找到盈利模式，没有找到市场，推不动。现在大家找到了盈利模式才推下去了，这才是有用的，大数据有用才是硬道理。对于CDO来说，我认为跨界才是最重要的。不光要有知道企业内部的小数据，同时也要知道外部的数据如何和企业内部的数据相结合。比如说做销售的，系统能不能很快的告诉员工，这个公司销售额有多大的产能，以及其他合作公司等等的情况，有价值才是最重要的。
以上是小编为大家分享的关于大数据在企业中的应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

4. 举例说明大数据的应用

大数据应用案例之：医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
[1] "我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

5. 大数据在中国有哪些应用,举两个应用的实例

亲，很高兴为您解答！大数据在中国有哪些应用,举两个应用的实例；大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等一：电商领域电商领域是大数据应用的最广泛的领域之一，比如精准广告推送，个性化推荐，大数据杀熟等都是大数据应用的例子，其中大数据杀熟已经被明令禁止。二：传媒领域传媒领域得益于大数据的应用，可以做到精准营销，直达目标客户群体。不仅如此，传媒领域在猜你喜欢，交互推荐上面也因为大数据的应用，而更加准确。三：金融领域金融领域也是大数据应用的重要领域，比如信用评估，利用的就是客户的行为大数据，根据客户的行为大数据，综合评估出客户端信用。除此之外，金融领域里面的风险管控，客户细分，精细化营销也都是大数据应用的典型例子。四：交通领域交通领域应用大数据是与我们息息相关的，比如道路拥堵预测，可以根据司机位置大数据，准确判断哪里是拥堵的，进而给出优化出行路线。还比如智能红绿灯，导航最优规划，这些也都是交通领域应用大数据的体现【摘要】
大数据在中国有哪些应用,举两个应用的实例【提问】
亲，很高兴为您解答！大数据在中国有哪些应用,举两个应用的实例；大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等一：电商领域电商领域是大数据应用的最广泛的领域之一，比如精准广告推送，个性化推荐，大数据杀熟等都是大数据应用的例子，其中大数据杀熟已经被明令禁止。二：传媒领域传媒领域得益于大数据的应用，可以做到精准营销，直达目标客户群体。不仅如此，传媒领域在猜你喜欢，交互推荐上面也因为大数据的应用，而更加准确。三：金融领域金融领域也是大数据应用的重要领域，比如信用评估，利用的就是客户的行为大数据，根据客户的行为大数据，综合评估出客户端信用。除此之外，金融领域里面的风险管控，客户细分，精细化营销也都是大数据应用的典型例子。四：交通领域交通领域应用大数据是与我们息息相关的，比如道路拥堵预测，可以根据司机位置大数据，准确判断哪里是拥堵的，进而给出优化出行路线。还比如智能红绿灯，导航最优规划，这些也都是交通领域应用大数据的体现【回答】
五：电信领域电信领域也有大数据应用的身影，比如电信基站选址优化，就是利用了电信用户位置的大数据，还比如舆情监控，客户用户画像等，都是电信领域应用大数据的结果。六：安防领域大数据应用也可以应用到安防领域，比如犯罪预防，通过大量犯罪细节的数据进行分析、总结，从而得出犯罪特征，进而犯罪预防，还有天网监控等也是大数据应用的具体案例。七：医疗领域医疗领域应用大数据主要体现在智慧医疗，比如通过某种典型病例的大数据，可以得出该病例的最优疗法等。除此之外，医疗领域大数据应用还体现在疾病预防，病源追踪等方面。【回答】
亲，以下是相关拓展资料哈大数据在生活中有哪些应用?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。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。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。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。【回答】

6. 企业运用大数据的作用是什么

数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？

7. 企业 大数据应用有什么作用

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。

8. 大数据的用途，举个例子

2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，比如有（部分）：