2014大数据应用案例TOP100排行榜

2015-02-28 08:30:43 eNet&Ciweek/wgtong

推荐语

虽然,大数据提供商和行业用户应用都还处在初级阶段,但在当前的泛互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的更深层落地应用肯定将会逐渐广泛深入我们工作和生活的方方面面,并涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

虽然,大数据提供商和行业用户应用都还处在初级阶段,但在当前的泛互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的更深层落地应用肯定将会逐渐广泛深入我们工作和生活的方方面面,并涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

大数据服务提供商

一个基本前提是,除了传统大中型IT企业之外,今后将涌现出各种丰富多彩、创意无限的大数据服务商,也包括有梦想感的咨询服务公司,大数据用户将获益并真正体验到大数据时代的美妙,因此大数据业或大数据价值链的未来也将是更加美妙的。其中,现在还无法名状的美妙和未来领导者今后必将以目前还无法估量的情形出现。

限于大数据的技术门槛,目前在大数据领域展开竞争的IT企业多是在数据存储、数据分析等领域有着传统优势的厂商。当下,软硬件一体化设备在大数据解决方案中占据重要地位,IBM、Oracle、微软、惠普、EMC等传统大型IT企业纷纷推出面向大数据的一体化产品和解决方案,希望稳固其在大数据时代的发展地位。包括,IBM推出PureSystems专家集成系统和各细分的系统,甲骨文大数据一体机、微软与惠普等合作的并行数据仓库一体机、惠普融合基础设施、EMCGreenplum大数据一体机、SAPHANA等等。

国内的传统大型服务器厂商也在努力同步,如华为云计算FusionCube一体机、浪潮云海大数据一体机、曙光大数据一体机等等。比如几个具体事例为,华为大数据一体机服务于北大重点实验室;浪潮大数据平台服务于提升济南的警务工作能力;曙光XData大数据一体机系统服务于农行,以满足系统对于并发用户数和性能的要求,支撑农业银行历史数据查询和分析业务。

据归纳总结,不难看出这些厂商在大数据战略上都具有以下特点:

1.对所有收集的重要数据信息进行正确的分析,建立信息中心文化。

2.保持不断追求技术创新的动力。

3.收集一切数据,并进行集中式存储,之后再决定是否需要这些数据。

4.使用数据驱动的产品,确保可以收集到可用的数据。

5.聘请专家,注重培养大数据专业人才。

除此之外,Google、亚马逊、百度、腾讯、阿里等互联网巨头也正着手建立完善的大数据服务基础架构及商业化模式,从数据的存储、挖掘、管理、计算等方面提供一站式服务,将各行各业的数据孤岛打通互联。

一方面,大数据技术能否达到预期的效果,关键是在于能否找到适合信息社会需求的应用模式。无论是在竞争还是合作的过程中,如果没有切实的应用,大数据于企业而言依然只是海市蜃楼,只有找到盈利与商业模式,大数据产业才可持续。另一方面,随着网速的大幅提升,数据也将迎来爆发式增长,快速获取、处理、分析海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,从而实现信息再价值化,对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力和抢占市场先机的关键。

大数据

通过表单,对大数据应用的几大热门行业进行分类汇总,如:

饼图

通过饼图,可以看出大数据应用最多的行业是零售(24%)、金融(17%)、城市(14%)、医疗(8%)、体育(6%)、教育(4%)、电信(4%),当然还有航空制造业、社交娱乐、影视、农业等(其他)领域。

大数据应用未来聚焦点

未来大数据的应用场景主要集中于以下几个方面:

1.利用大数据实现客户交互改进:电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务。

2.利用大数据实现运营分析优化:制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。

3.利用大数据实现IT效率和规模效益:企业需要增强现有数据仓库基础架构,实现大数据传输、低延迟、和查询的需求,确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。

4.利用大数据实现用智能安全防范:政府、保险等行业亟待利用大数据技术补充和加强传统的安全解决方案。

当然,不论是哪个行业的大数据分析和应用场景,可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据,用户业务活动和交易记录,用户社交数据,这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

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