大数据都体现在哪些方面?

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热心晓朋友
2021-06-10 · TA获得超过287个赞
知道小有建树答主
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在过去几年,大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域,一些大数据起步较早、积累较深的行业领域,开始基于大数据的基础建设,开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理,到数据存储及管理,再到数据分析挖掘,以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律,提升决策效率与能力。这一年,他们在收集数据上花费的时间很少,而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较掘清成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘,帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用,可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理;实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理,满足公安行业平急结合的应用需求。
从而全面提升公安机关智能化决策能力,提升警务资源利用和服务价值,为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用,可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理;支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理,发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用,可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理;满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和清散卖准确性,更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用,可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理答逗、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理;从而全面加强园区创新、服务和管理能力,促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用,能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测,帮助用户快速掌握网络状况,识别网络异常、入侵,把握网络安全事件发展趋势,全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟,取得成果最多的领域,航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索,其总量更多,要求更高。因此,航天大数据不仅具有一般大数据的特点,更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制;航天指挥作战体系模拟推演、作战评估;航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。
美林数据技术股份有限公司
2019-06-26 广告
美林数据Tempo大数据分析平台,它是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据应用于一体的软件产品。它秉持“智能、互动、增值”的设计理念,面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力,为企业提供从BI到AI的一体化数据分析与应用解... 点击进入详情页
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九四点之
2021-06-09 · TA获得超过1446个赞
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看过一篇文章,说一个人由于在网上有一些行为,结果接下来的事情让他很震惊!
一些平台或机构知道他要买什么衣服,知道他的病情,知道他的模铅家里情况,知道她家的狗狗的病慧码悄情,知道他喜欢什么牌子的领带…
这是大数据的精准推送,在商业方面的应用。
大数据在很多方面都有着出色的表现!
比如医学方面,通过大数据可以研究出一些智能的诊断,解放人力物力,提升诊治效率!
教育方面,大数据可以精准地进行管理诊断评价,提高教学效率和个性化教学前渣!
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鹤岗人在江阴
2021-06-09 · TA获得超过3742个赞
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“肆迟滚数据,旦行已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业裂余存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
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安徽新华电脑专修学院
2021-06-09 · 百度知道合伙人官方认证企业
安徽新华电脑专修学院
安徽新华电脑专修学院始建于1988年,隶属于新华教育集团,是国家信息化教育示范基地、中国 IT 教育影响力品牌院校.
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首先,对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。尘衡其次,做小而美模式的中小微神迹企业可以利用大数据做服务转型。再者,面临互联网压力之下必须转派瞎做型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
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xie殇城
2021-06-09 · TA获得超过1871个赞
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大数据的特点可以概括为4个方面:第一,数据体量巨卖圆世大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。互联网中有大量网络日志、视频、图片、地理位置信息等;第三,处理速度快。大数据往往需要在秒级时间范围从各种类型的数据中获得高价值的信息,这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同;第四,商业价值高。只要合理利用数据腔派并对其进行准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将这些特点归纳为 4 个“V”——Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)中肢、Value(商业价值高)。
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