您现在的位置: 首页 > 网站导航收录 > 百科知识百科知识
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:
制造业,利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融行业,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业,利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业,借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
电信行业,利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。
能源行业,随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。
物流行业,利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。
城市管理,可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学,大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
体育娱乐,大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题财的影视作品,以及预测比赛结果。
安全领域,政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活, 大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。
大数据使用的技术
说起大数据,大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。
第一个是数据采集层,以App、saas为代表的服务。
大数据基础阶段需掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。
第二个数据存储层,比如云存储,需掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。
比如:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。
第三个是数据计算应用层,以数据为基础,为将来的移动社交、交通、教育,金融进行服务,涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等,以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。
技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。
2019年以来,全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势,也正在进入新的阶段。当前,大数据技术呈现出六大融合趋势:
(一)算力融合:多样性算力提升整体效率
(二)流批融合:平衡计算性价比的最优解
(三)TA 融合:混合事务/分析支撑即时决策
(四)模块融合:一站式数据能力复用平台
(五)云数融合:云化趋势降低技术使用门槛
(六)数智融合:数据与智能多方位深度整合
近两年来,各国在数据合规性方面的重视程度越来越高,但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日,旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。
欧盟EDPB的报告显示,GDPR实施一年以来,欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报;共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。GDPR的正式实施之后,带来了全球隐私保护立法的热潮,并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。
我国大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年,无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业逐步向工 业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透,应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸,涌现了一批大数据典型应用,企业应用大数据的能力逐渐增强。
最后,围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望:技术方面,我们仍然处在“数据大爆发”的初期,随着5G、工业互联网的深入发展,将带来更大的“数据洪流”,这就为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战,牵引大数据技术再上新的台阶。硬件与软件的融合、数据与智能的融合将带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展。
应用方面,大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸,从感知型应用向预测型、决策型应用发展。当前,互联网行业已经全面进入“DT时代”。未来几年,随着各地政务大数据平台和大型企业数据中台的建成,将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用再上新的台阶。
治理方面,随着国家数据安全法律制度的不断完善,各行业的数据治理也将深入推进。数据的采集、使用、共享等环节的乱象得到遏制,数据的安全管理成为各行各业自觉遵守的底线,数据流通与应用的合规性将大幅提升,健康、可持续的大数据发展环境逐步形成。
回答于 2019-09-11 08:43:50
谢谢邀请!
作为一名IT行业的从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,随着大数据技术体系的成熟,目前大数据正处在落地应用的初期,未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能,同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间,从而促进传统行业的创新和发展。所以,对于当前的传统行业来说,要想抓住产业互联网时代的发展红利,一定要注重大数据技术的运用。
从目前大数据技术的应用情况来看,互联网、金融、咨询、医疗、教育、出行等领域有比较多的大数据应用案例,其中互联网行业对于大数据的应用已经比较普遍了,不仅在产品研发的过程中会使用到大数据技术,在公司运营等方面也全面开始采用了大数据技术。
大数据技术的运用需要一个完善的环境支撑,这其中比较重要的内容有三个方面,其一是要有数据采集能力,由于互联网行业的数据采集能力非常强,所以这是互联网行业的一个天然优势;其二是要有数据价值化能力,数据价值化是大数据技术的最终目的之一,目前数据分析是大数据价值化的主要方式;其三是要有应用场景,应用场景可以看成是大数据应用的出口,这往往也是大数据最终的目的。
下一篇:返回列表
相关链接 |
||
网友回复(共有 0 条回复) |