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大數據以及大數據的商業化

我們可以使用幾個關鍵字定義大數據。

首先,“大規模”可以從兩個維度進行測量,一個是從時間序列中積累大量數據,另一個是深度更詳細的數據。其次,“多樣化”可以是不同的數據格式,例如文本,圖片,視頻等,可以是不同的數據類別,例如人口數據,經濟數據等,也可以有不同的數據源,例如互聯網,傳感器等。最后,“動態”。數據在不斷變化。隨著時間的推移,它可以快速增加大量數據,或者可以在空間中不斷移動數據。

這三個關鍵字定義了大數據的形象。但是關鍵功能是“快速處理”。如果可以提供如此大規模,多樣化和動態的數據,但是處理和分析需要很長時間,則不稱為大數據。從另一個角度來看,要實現這些數據的快速處理,不可能由人來實現,因此需要由機器來實現。最后,在機器的幫助下,我們可以通過對這些數據的快速處理和分析來獲得所需的信息或整個應用系統,這些數據可以稱為大數據。

從特定的應用程序,它也可以大致分為三類。

首先是決策支持,從小到大的企業運營決策,證券投資決策,醫療行業臨床診治支持以及電子政務。第二,風險預警,例如流行病預測,日常健康管理中的疾病預測,設備和設施的操作和維護,公共安全以及金融行業的信用風險管理。第三是實時優化,例如智能線路規劃,實時定價等。

但是,讓我們看一下實際中實際應用大數據的程度?目前,大數據已經真正實現了商業應用,只有一個是互聯網營銷。上面列出的其他方向將有一些初步的應用,但它們基本上仍處于探索階段。例如,流行病的預測,無抵押信貸等,其準確性,準確性,可擴展性等方面都需要討論。

大數據的實際應用與目標藍圖之間存在差距的主要原因是什么?是數據源的問題。必須先獲取數據,然后才能應用它。因此,數據的可用性已成為特定行業中大數據應用評估的重要方面。可以從數據標準化,開放性和集中性的多個維度來衡量數據可用性。

同時,獲得數據后,就應用程序數據而言,可以從大數據應用程序的潛在價值維度進行衡量,包括效率提高,成本降低或新模型的生成。此外,還可以從大數據行業應用程序的可復制性和普及性的角度進行衡量,不僅包括行業內的推廣,還包括跨行業的推廣。

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