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目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些？主要用到大数据哪些特点？
数据,技术,互联网目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些？主要用到大数据哪些特点？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些？主要用到大数据哪些特点？
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
不好意思，文华有限不太懂啊！
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能和教育
回答于 2019-09-11 08:43:50
感谢邀请，正好我专业，请不要介意
目前物联技术分为虚拟或者半虚拟和实体模拟三种。
从我们实际生产中，互联网公司要数腾讯，阿里巴巴，各大银行都是在使用物联网数据技术，包括最近热搜话题ETC，还有智慧小区等，均需要经过识别后系统才反馈出结果，大数据链接他们是比较先进的系统，自主研发。
再到我们工作中的，比如制造业大部分产品生产都有追溯，那么都是有经过识别追溯，我们从超市里购买的每袋产品都有二维码，条码，这就是可以根据系统查询结果，可以追溯到当天时间细节，特点优势就是给大家用得放心，对企业家来说生产流程比较先进完善。
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https://m.toutiaocdn.com/item/6765799257321505288/?app=news_article×tamp=1579269586&req_id=202001172159450101290260532768CF4C&group_id=6765799257321505288
物联网技术必经之路是由哪里输出到系统内？本小编从自动化科技物联无线传输专业技术教授哪里获取了更高科技的技术给大家科普。
首先给大家了解几点，请查看以下内容。
基于智能感知技术及大数据挖掘技术的智能决策体系、WMS/ERP/CRM/SRM信息协同平台人工表格
基础进销存软件
效率、透明、安全
现阶段物流管理存在的问题
随着企业供应链规模的进一步扩张，规模效应逐步释放带来了效率、交期、成本、管理难度等问题，物流成本上升、交货周期拉长、物流和生产效率降低。
以家电行业为例：
企业进行新增-增加- 增加 -增加，新产品、供应商、物料、供应链规模管理。
出入库人工作业效率低下，业务操作繁琐易出错
订单及零部件/产品批次信息以纸质单据形式存储，大量人力投入到资源核对、条码扫描、信息上传、手工盘点、运载工具调度等事务中，使得效率降低
物流协同建设难，信息透明度和应急机制有限
实物流与信息流不同步，SRM、ERP、WMS间数据链路不顺畅
物流环节无法往供应商端延伸，采购进程及到货时间不可控，影响仓库、设备及人力配置的统筹规划与执行，停线停产风险高
现场管理与调度多依靠人力，成本高
载具流转过程中的丢失、毁损现象严重，盘点与管理需要大量人工操作，且追责难
叉车任务分配与调度依靠人工，缺少更便捷的机制
现场的识别、查找、盘点 以及纸质单据的制作与归档管理耗人耗时
二、RFID介绍
RFID技术介绍
RFID技术（Radio Frequency Idenfication，RFID）是一种非接触式的自动识别技术，又称无线射频识别，是通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，无需建立机械或光学接触。（专业术语大家可以翻阅词典可以了解更多）
工作原理描述：
标签进入磁场后，接收读写器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的数据信息（无源标签），读写器读取信息并解码后，送至控制系统进行有关数据处理。
RFID在物流解决方案中的应用，智能物流全过程
谢谢大家耐心阅读
回答于 2019-09-11 08:43:50
什么是大数据
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：
一个是数量大
一个是价值大
一个是速度快
一个是多样性
第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。
第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的行业应用
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
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