互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，借助big 數(shù)據(jù)技術(shù)，可以分析客戶行為，推薦產(chǎn)品，投放針對(duì)性廣告。在餐飲行業(yè)，利用big 數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)餐飲線上到線下，徹底改變傳統(tǒng)餐飲運(yùn)營(yíng)模式。在電信行業(yè)，利用big 數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)客戶離網(wǎng)分析，及時(shí)掌握客戶離網(wǎng)傾向，推出客戶留存措施。在能源行業(yè)，隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力公司可以掌握大量的用戶用電信息，使用大。

Da 數(shù)據(jù)什么事？官方的回答是海量信息，指的是龐大的、高增長(zhǎng)的、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來擁有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)首次提出，是指所有數(shù)據(jù)都是在沒有使用隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)這種捷徑的情況下進(jìn)行分析處理的。它具有4V的特點(diǎn)，即數(shù)量大、速度快、多樣、有價(jià)值。以上是官方的解釋，你大概能知道是什么意思。比如一個(gè)空間有10個(gè)人，9個(gè)人對(duì)別人有自己的看法。我們假設(shè)每個(gè)人對(duì)另一個(gè)人有10個(gè)觀點(diǎn)，那么一個(gè)人對(duì)另外9個(gè)人有90個(gè)觀點(diǎn)。

Da 數(shù)據(jù)，換車-貨匹配每次去物流 Park，都看到很多信息部，大量車輛在公園的停車場(chǎng)等著。有時(shí)候等兩三天沒貨很正常，極大的浪費(fèi)了資源，于是誕生了很多車貨匹配的信息平臺(tái)和app。且不說車貨匹配帶來的數(shù)據(jù)的體量，光是數(shù)據(jù)的體量就有很長(zhǎng)的路要走。通過對(duì)運(yùn)輸池?cái)?shù)據(jù)的體量分析，可以很好地匹配公共運(yùn)輸能力的標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)運(yùn)輸能力的個(gè)性化需求，同時(shí)將與企業(yè)信息系統(tǒng)充分融合。

Da 數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以有效解決公眾信息平臺(tái)上無貨源或貨源信息虛假的問題。目前國(guó)內(nèi)做車貨匹配的平臺(tái)型企業(yè)大多還在摸索中，效果不佳，運(yùn)營(yíng)乏力。Large 數(shù)據(jù)，運(yùn)輸路線優(yōu)化我們先來看看UPS是如何利用large 數(shù)據(jù)，優(yōu)化投遞路線的。UPS配送人員不需要考慮配送路線是否最優(yōu)。UPS可以實(shí)時(shí)分析20萬條可能的路線，利用獵戶座系統(tǒng)在3秒內(nèi)找到最佳路線。UPS通過“-1/”的分析:貨車不能左轉(zhuǎn)，因?yàn)樽筠D(zhuǎn)會(huì)導(dǎo)致貨車等待時(shí)間長(zhǎng)。

Da 數(shù)據(jù)用于各個(gè)行業(yè)，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等，各行各業(yè)都融入了Da 數(shù)據(jù)的痕跡。1.制造業(yè):利用工業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)提高制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)、工藝流程分析、生產(chǎn)過程改進(jìn)、生產(chǎn)過程能耗優(yōu)化、工業(yè)供應(yīng)鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度。2.金融行業(yè):Da 數(shù)據(jù)在高頻交易、社會(huì)情緒分析、信用風(fēng)險(xiǎn)分析三大金融創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。