大資料的運用很廣泛，尤其是現在各地雲計算、大資料中心建立好以後，用大資料代替人工做出相應的判斷，能更好的解決一些比較實際的問題，主要大家看得見的運用其實還是在醫療衛生，交通出行，金融社交等領域，下面是一些介紹：

一、電商行業

電商行業是最早利用大資料進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。由於電商的資料較為集中，資料量足夠大，資料種類較多，因此未來電商資料應用將會有更多的想象空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。

二、金融行業

大資料在金融行業應用範圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大資料演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

三、醫療行業

醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是藥物報告等方面都是資料比較龐大行業，面對眾多病毒、腫瘤細胞都處於不斷進化的過程，診斷時會發現對疾病的確診和治療方案的確定是很困難的，而未來，我們可以藉助大資料平臺收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。

四、農牧漁

未來大資料應用到農牧漁領域，這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的機率，也可以精準預測天氣變化，幫助農民做好自然災害的預防工作，也能夠提高單位種植面積的高產出；牧農也可以根據大資料分析安排放牧範圍，有效利用農場，減少動物流失；漁民也可以利用大資料安排休漁期、定位捕魚等，同時，也能減少人員損傷。

五、生物技術

基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大資料技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

六、改善城市

大資料還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通訊息、利用社交網路和天氣資料來最佳化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大資料的分析和試點。

七、改善安全和執法

大資料現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全域性利用大資料進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大資料技術進行防禦網絡攻擊。警察應用大資料工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大資料工具來檻車欺詐性交易。

在傳統領域大資料同樣將發揮巨大作用：幫助農業根據環境氣候土壤作物狀況進行超精細化耕作；在工業生產領域全盤把握供需平衡，挖掘創新增長點；交通領域實現智慧輔助乃至無人駕駛，堵車與事故將成為歷史；能源產業將實現精確預測及產量實時調控。

個人的生活資料將被實時採集上傳，飲食、健康、出行、家居、醫療、購物、社交，大資料服務將被廣泛運用並對使用者生活質量產生革命性的提升，一切服務都將以個性化的方式為每一個“你”量身定製，為每一個行為提供基於歷史資料與實時動態所產生的智慧決策。

物聯網作為下一代資訊科技發展核心之一，越來越被各行各業所重視。物、資訊識別、網路被視作為物聯網三要素，相關產業一直被熱捧，也因此在這幾年發展迅速。在一些地方政府的政策支援下出現了很多物聯網產業基地，感測器產業基地。然而，物聯網大發展的這幾年來，作為使用者和普通消費者來說卻似乎未能真正直接體驗到物聯網，感覺還離得很遠。

以商業模式創新為主要研究方向的復旦大學管理學院管理科學系副系主任，副教授，王安宇對此這樣評論：“物聯網實踐的快速推動給網路技術、物流基礎設施、網路金融等相關領域帶來了前所未有的發展機遇;而要抓住這些機遇，大物聯網的參與者需要對自身的商業模式進行重新審視和適應性變革。”

2013年7月12日，上海市科學技術委員會發布了《上海推進大資料研究與發展三年行動計劃(2013-2015年)》。涉及領域和行業有：公共醫療衛生、食品安全、終身教育、智慧交通、公共安全、科技服務;還有金融證券、網際網路、數字生活、公共設施、製造和電力。這一指導性檔案釋出，無疑是給了相關市場和行業一劑強心針。行業聚焦、目標明確、時間緊促、步驟清晰，這似乎給我們帶來了很多憧憬。簡單地理解“大資料應用”，就是相關資料的共享，然後再以創新的服務和商業模式展現，服務於大眾的同時，為政府制定政策時候提供相關依據。看似簡單的一則檔案背後，卻顯示了政府在推進政府職能改革、加快轉變經濟發展方式、以民為本推動科學發展的決心。作為大資料應用和發展的相關行業的一份子，客觀的講，我看到這些，還是有些許興奮的。作為企業家，我當然樂見所從事行業繁榮發展，這樣企業發展機會就多;作為百姓，我當然也是大資料應用受益者中的一份子。

物聯網的發展，無疑為大資料應用提供了更有效更全面的資料支撐。而交通行業作為物聯網或車輛網的典型應用行業之一，對大資料的發展有著重要意義。在日常生活中，我們無時無刻不與交通打交道。腳踏車、汽車、火車、地鐵、飛機等，作為我們現代生活的重要組成部分，它的井然有序，直接關係到整個社會的發展秩序。與之配套的人、道路、空間、能源等等，是否能夠被以合理的安排，直接關係到整個社會資源的集約化，以及城市發展的質量。為了保障2008奧運會和2010上海世博會安全、有序、順利的舉行，上海公共交通的智慧化應用起到了關鍵性作用。幾乎所有公交車輛、長途客運車、旅遊巴士、危險品運輸車等，都被有效地監管起來。作為企業管理者，能夠更直接地瞭解每輛車每天的執行情況、是否超速、是否違規、排班是否科學等;作為行業管理政府機構，能夠更清楚的瞭解公共資源使用情況，合理調整公共交通執行線路和時間，政府扶持和補貼有科學資料依據等等。當然，可用於聯網的車輛不僅於此，百姓關注的還有計程車、企業/學校班車、私家車;企業管理關注的：物流車、水泥車、建築垃圾清運車、押款車等等。有效地提高車輛網的智慧化應用，不僅僅讓投入者得到最直接的益處;隨之產生的大量資料，還為智慧交通的大資料應用奠定了重要的基礎。

大資料的廣泛應用，物聯網的再次興起，智慧交通的高起步帶動了相關產業和技術迅速發展。以智慧交通為例：北斗導航系統的民用化，感測器行業的大發展，3G網路的行業應用普及等都是受益發展的行業和技術。以先進的技術來帶動行業和領域發展，還是以政策先行帶動行業發展、技術革新?這看似一個偽命題，類似先有雞還是先有蛋的討論。不過，在現有體制和社會環境下，這的確是值得商榷的。參照國外，蘋果、谷歌公司在產品與技術研發領域的成果，已經徹底影響和改變了人們的生活方式，以及國家和行業對相關領域發展的管理理念和模式。相較而言，我國進入21世紀的這十多年來，各行各業抓住機遇蓬勃發展。資訊科技高速發展，冥冥之中將社會各行各業組成了網、連成了線。我們可以看到，不僅僅政府在管理和政策制定上有對聯網資料、共享資料的訴求，企業更是將其視作為企業競爭發展的關鍵。政府在物聯網建設、大資料應用和推進過程中看似扮演了第一個吃螃蟹的人角色，起到了領頭作用，也一定是這場技術革新、管理革新過程中的最大受益者。

上海發展目標是建成為國際金融中心和國際航運中心，近日自由貿易試驗區又在上海落地，資料資源極其豐富和龐大。如何推進物聯網的建設，挖掘更多的資料資源;如何解決各資料來源公開和共享動力不足的問題;如何解決科學的設計大資料，物聯網頂層框架問題;如何更有效整合這些資料。這些都是擺在我們當前，急需解決的問題。道路是艱辛的，未來一定是美好的。雖然，我們要面對的問題會有很多，但是我們樂見這一切是發生在當下，因為機會將伴隨你我，碩果也將回饋你我。

隨著資訊化與工業化的深度融合，資訊科技滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是網際網路、移動網際網路、物聯網等新一代資訊科技在工業領域應用，工業企業也進入了網際網路工業的新的發展階段，工業企業所擁有的資料日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業裝置所產生、採集和處理的資料量遠大於企業中計算機和人工產生的資料，從資料型別看也多是非結構化資料，生產線的高速運轉則對資料的實時性要求也更高。因此，工業大資料應用所面臨的問題和挑戰並不比網際網路行業的大資料應用少，某些情況下甚至更為複雜。

一、加速產品創新

客戶與工業企業之間的互動和交易行為將產生大量資料，挖掘和分析這些客戶動態資料，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大資料技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和最佳化中，這款車成為了一款名副其實的“大資料電動車”。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量資料。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置資訊。這對於司機很有用，但資料也傳回福特工程師那裡，以瞭解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的資料傳送給最近的智慧電話。

這種以客戶為中心的大資料應用場景具有多方面的好處，因為大資料實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新資訊，而位於底特律的工程師彙總關於駕駛行為的資訊，以瞭解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛資料，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

二、產品故障診斷與預測

這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、網際網路技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大資料應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉資料對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大資料應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些資料不到幾微秒就被測量和傳送一次。

三、工業物聯網生產線的大資料應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次資料，利用這些資料可以實現很多形式的分析，包括裝置診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大資料，就能分析整個生產流程，瞭解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警訊號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大資料技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並最佳化生產流程，當所有流程和績效資料都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在裝置生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中最佳化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

四、工業供應鏈的分析和最佳化

當前，大資料分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，透過大資料提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動網際網路技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大資料，利用這些資料進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單資訊流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球使用者資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶資料、企業內部資料、供應商資料被彙總到供應鏈體系中，透過供應鏈上的大資料採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和最佳化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售資料、市場資訊、展會、新聞、競爭對手的資料，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。利用銷售資料、產品的感測器資料和出自供應商資料庫的資料，工業製造企業便可準確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的資料，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，最佳化供應鏈。

五、產品銷售預測與需求管理

透過大資料來分析當前需求變化和組合形式。大資料是一個很好的銷售分析工具，通過歷史資料的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，透過消費人群的關注點進行產品功能、效能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也佔據更大的市場份額。透過大資料對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。

六、生產計劃與排程

製造業面對多品種小批次的生產模式，資料的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致資料量劇烈增大，再加上十幾年的資訊化的歷史資料，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大資料可以給予我們更詳細的資料資訊，發現歷史預測與實際的偏差機率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，透過智慧的最佳化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避“畫像”的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心資料直接改變為具體一個裝置、人員、模具等資料)。透過資料的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大資料略有瑕疵，只要得到合理的應用，大資料會變成我們強大的武器。當年，福特問大資料的客戶需求是什麼?而回答是“一匹更快的馬”，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大資料的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。

七、產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大資料的衝擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大資料挑戰。例如在半導體行業，晶片在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等複雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的裝置在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量資料究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢?如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從“金礦”中準確地發現產品良率波動的關鍵原因呢?這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。

某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試專案、長度達幾百萬行測試記錄的資料集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試專案分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。

首次解釋“健康醫療大資料”含義

據介紹，《指導意見》經過多次修改完善，6月8日，在第136次國務院常務會議上審議透過。《指導意見》首次對“健康醫療大資料”做出解釋：健康醫療大資料是涵蓋人的全生命週期，既包括個人健康，又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面資料的匯聚和聚合。

利用健康醫療大資料，不僅對改進健康醫療服務模式，而且對經濟社會發展都有著重要的促進作用，是國家重要的基礎性戰略資源。

《指導意見》特別明確提出了要從老百姓迫切需求領域發展和推動經濟發展兩個方面促進和規範健康醫療大資料應用發展的總要求，主要的有三個方面的內容：

一是在指導思想、基本原則和主要目標方面。主要是充分發揮市場和政府的作用，以保障全體人民健康為出發點，推進政產學研用聯合協同創新，透過“網際網路+健康醫療”探索服務新模式、培育發展新業態。到2020年，建立國家醫療衛生資訊分級開放應用平臺，適應國情的應用發展模式基本建立，健康醫療大資料產業體系初步形成。

二是在重點任務和重大工程方面。主要從夯實應用基礎、全面深化應用、規範和推動“網際網路+健康醫療”服務、加強保障體系建設等四個方面，部署了建設統一權威、互聯互通的人口健康資訊平臺、整合醫學大資料資源、發展智慧健康醫療便民惠民服務、制定完善法律法規和標準等14項任務。

三是在組織實施方面。主要強調積極運用政府和社會資本合作模式，充分發揮已設立投資基金，鼓勵創新多元投資機制，健全風險防範和監管制度。穩步探索國際合作新模式。

《指導意見》提出的一系列政策措施，將會進一步有利於改善人民群眾的健康醫療服務，加快推動形成健康醫療大資料產品體系，進一步激發市場主體參與創新發展的動力和活力，培育形成經濟增長的新動能。

健康醫療大資料能給老百姓帶來哪些健康紅利

金小桃介紹，發展健康醫療大資料的應用，將在三方面改善民生：第一，不斷增強“自主健康”服務體驗。主要是讓健康資料“多跑路”，讓人民群眾“少跑腿”，提供更加優質的健康醫療衛生服務。從現在已有的實踐看，網際網路健康諮詢、預約就診、預約掛號、診間結算、醫保聯網異地結算、移動支付等方面，都給老百姓帶來更加便捷的應用服務，變“三長一短”為“三短一長”。群眾體會最深掛號和支付，下載透過網際網路、移動等方式，比較好地解決了排長隊等問題。

第二，放大優質醫療資源的服務工具。隨著健康醫療大資料的發展和完善，大資料技術與健康醫療服務的深度融合應用，能夠使優勢資源“下得去”，更好地推動分級診療落地，加快遠端醫療普及，推動精準醫療發展。現在部分醫改試點省開展了醫學檢驗檢查結果互認共享等方面的探索，主要是後臺的大資料支撐，所有的常見病例、既往病例，都能記錄在案，醫生可以透過有效、連續的診療記錄，運用大資料支撐，給病人以優質、合理的診療方案。也就是優質醫療資源的延伸放大有了更紮實可靠的技術支撐。

第三，“整合型”健康醫療服務模式探索的新業態，給老百姓帶來的看病就醫的更多好處。主要是對健康管理，做到預防為主、防治結合。中醫講“治未病”，利用大資料，將各種健康資料、各種生命體徵的指標，集合在資料庫和健康檔案裡面，然後再透過可穿戴裝置，及時監控血壓、心率等方面的生命體徵指標，及時進行健康提醒。透過大資料分析應用，推動覆蓋全生命週期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務，這是未來健康服務管理的新趨勢。

如何保護個人隱私和維護資訊保安?

針對大家關心的隱私和安全問題，金小桃表示，安全和發展是相輔相成的，安全是發展的前提，發展是安全的保障。健康醫療大資料的應用發展，最基礎的在安全，最重要的在發展。所以，對於健康醫療大資料的安全和個人健康醫療資料相關的隱私保護，必須予以高度重視，甚至於它決定著我們大資料應用發展的未來。主要從以下三個方面來加強：

一是個人的健康醫療資訊最為敏感，屬於隱私保護範圍，要依法進行嚴格管控保護，絕不能公開或洩露，一定加強應用安全風險評估和防範。大資料資料對個人資料的運用，有一個比較慣常的做法，就是“脫敏”、“去標識化”，對個人隱私產生影響的這些內容一定要去掉，再才能就某一種疾病進行大資料的挖掘分析。

二是對涉及健康醫療資料的整個管理要有一套嚴格的法律法規。主要是建立資料安全管理制度，注重內容安全和技術安全。我們要加強“脫敏”資訊和隱私保護的雙重研究，一方面研究這些資訊成為公共開放資料的可能性以及它的實現路徑，另一方面要著力保護好涉及到個人隱私的方方面面。

三是透過下一步的工作，借鑑國際經驗，加強安全的同時，進一步探索好大資料的集存、收集包括挖掘應用相關的模式，能夠使居民的個人資訊、隱私得到很好的保護，讓健康醫療大資料在安全保障的前提下，更好地適應經濟新常態特別是大眾創業、萬眾創新的“雙創”平臺上更好地應用發展。

對產業和企業來說有什麼樣的意義?

國家衛生計生委規劃司副司長張鋒表示，健康醫療大資料的應用是一個創新的領域，全球都在聚焦。隨著資料的“脫敏”、“集聚”，這個資料就盤活了，可以供集聚、共享、開放應用。特別是要建分級開放平臺，供社會公眾和企業深度應用。產業的空間越來越大，也更加規範，更加有規則，更加有廣闊的前景。

金小桃也補充說，有關研究顯示，近年來，我國醫療衛生行業IT市場年增長率保持在14%以上，移動醫療市場增速高達20%以上，已具有豐富的健康醫療大資料應用發展實踐，正形成加快發展的工作基礎。

從產業發展上來說，未來健康醫療產業對於國民經濟的貢獻將會越來越大。《指導意見》當中涉及到的部門有20多個，幾乎涵蓋了主要的行業產業領域，也包括醫療服務、健康管理、飲食(食品衛生營養)，包括環境、養老保險、醫養結合等等。所以，未來促進和規範健康醫療大資料應用發展，將促使加快研製推廣智慧化健康醫療裝置，推動醫藥、金融、物流、養老、保險、教育、健身等產能釋放，帶來健康產業加快升級，有利於推動萬眾創業、大眾創新更大的發展空間。相信隨著國家試點示範的推進，進一步促進健康醫療新業態、新模式的進一步擴大應用，將給經濟發展注入的新動力，也會為國民經濟在新常態下實現增添新動力、形成新增長機制，做出應有的貢獻。

　　如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。那麼，大資料的主要應用領域到底有哪些呢?

　　一、金融領域

　　大資料所帶來的社會變革已經深入到人們生活的各個方面，金融創新離不開大資料，日常的出行、購物、運動、理財等等。金融業面臨眾多前所未有的跨界競爭對手，市場格局、業務流程將發生巨大改變。宏源證券表示，未來的金融業將開展新一輪圍繞大資料的IT建設投資。

　　據悉，目前，中國的金融行業資料量已經超過100TB，非結構化資料迅速增長。分析人士認為，中國金融行業正在步入大資料時代的初級階段。優秀的資料分析能力是當今金融市場創新的關鍵，資本管理、交易執行、安全和反欺詐等相關的資料洞察力，成為金融企業運作和發展的核心競爭力。

　　二、安防領域

　　作為資訊時代海量資料的來源之一，影片監控產生了巨大的資訊資料。物聯網在安防領域應用無處不在，特別是近幾年隨著平安城市、智慧交通等行業的快速發展，大整合、大聯網、雲技術推動安防行業進入大資料時代。安防行業大資料的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化影片資料，以及飛速增長的特徵資料，帶動了大資料應用的一系列問題。

　　三、能源領域

　　能源大資料理念是將電力、石油、燃氣等能源領域資料及人口、地理、氣象等其他領域資料進行綜合採集、處理、分析與應用的相關技術與思想。能源大資料不僅是大資料技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大資料理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。

　　四、業務領域

　　大資料也更多的幫助業務流程的最佳化。物聯網和大資料，成為產業新價值，我們可以透過利用社交媒體資料、網路搜尋以及天氣預報挖掘出有價值的資料，其中大資料的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的最佳化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線資料制定更加最佳化的路線。人力資源業務也透過大資料的分析來進行改進，這其中就包括了人才招聘的最佳化。

　　五、醫療領域

　　大資料分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智慧手錶等可以產生的資料一樣，大資料同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。在醫療領域中，物聯網的重大作用就表現在大資料上。大資料技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，透過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

　　六、電力行業領域

　　大資料對該行業的應用主要體現在智慧電網上，透過獲取人們的用電行為資訊，大資料分析對智慧城市建設的意義和智慧電網是密不可分的。智慧電網能夠實現最佳化電的生產、分配以及消耗，有利於電網安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力排程決策支援和更準確的用電量預測)、客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等多方面，實現更科學的電力需求管理。

目前大資料已經在營銷、金融 、工業、醫療、教育、交通、保險、執法、體育、政府、旅遊、物流等領域廣泛應用。

未來大資料將覆蓋全行業。

有人說大資料技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。

大資料，很明顯從字面上理解就是大量的資料，海量的資料。大，意思就是資料的量級很大，不上TB都不好意思說是大資料。資料，狹義上理解就是12345那麼些資料，畢竟計算機底層是二進位制來存的，那麼在大資料領域，資料就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音訊影片，檔案等等。

現代大資料領域大概分為七大類，它們分別是:

1.電商行業

2.金融行業

3.醫療行業

4.農牧漁業

5.生物技術

6.改善城市

7.改善安全和執法

舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大資料技術的支援，全國那麼多淘寶使用者的交易記錄匯聚到一起，資料量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大資料。

總之，一切都是資料。我們的歷史，是不是都是大量的資料儲存下來的，現在我們也是大資料的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的資料中查到你的資訊，大資料生活。未來，大資料將更深刻的滲透到生活中。

大資料無處不在，大資料應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大資料的印跡，下面詳細介紹一下大資料在各行各業的具體應用。

　　

　　製造業，利用工業大資料提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，最佳化生產過程能耗、工業供應鏈分析與最佳化、生產計劃與排程

　　

　　金融行業，大資料在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

　　

　　汽車行業，利用大資料和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

　　

　　網際網路行業，藉助於大資料技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

　　

　　餐飲行業，利用大資料實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式

　　

　　電信行業，利用大資料技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出臺客戶挽留措施

　　

　　能源行業，隨著智慧電網的發展，電力公司可以掌握海量的使用者用電資訊，利用大資料技術分析使用者用電模式，可以改進電網執行，合理設計電力需求響應系統，確保電網執行安全。

　　

　　物流行業，利用大資料最佳化物流網路，提高物流效率，降低物流成本

　　

　　城市管理，可以利用大資料實現智慧交通、環保監測、城市規劃和智慧安防

　　

　　

　　體育娛樂，大資料可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果

　　

　　安全領域，政府可以利用大資料技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大資料抵禦網路攻擊，警察可以藉助大資料來預防犯罪。

　　

　　個人生活， 大資料還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的“個人大資料”，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

　　

　　大資料的價值，遠遠不止於此，大資料對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響

大資料要想在哪些領域應用，這些領域首先得有足夠多的資料，才能真正稱得上大資料。下面我就分享一下我認識的大資料應用領域：

1、政府

政府管轄著一方土地，以及土地上生活的群眾。它資料非常多，大資料對它非常有用。可以幫助政府做好各類決策。比如：

戶籍大資料：可以輕鬆挖掘出複雜的人際關係，為刑偵提供很大幫助；

交警大資料：讓我們提前知道哪裡擁堵，也能讓交警知道每輛車的運動軌跡；

司法大資料：可以在成萬上億的卷宗快速被分析，幫助司法判斷；

2、公共事業

公共事業包括：公共交通、水電供應、糧油供應。這些行業都是可以透過大資料來為他們的使用者進行畫像。做到精準操作、精細管理。比如：

公交大資料：對人員區域流動性做大資料分析，有助於城市交通管理決策；

水電供應：可以用大資料分析出用電用水的時間趨勢、地域趨勢。

3、醫療行業

每天看病的人非常多，醫療大資料可以幫助瞭解國民健康狀況，甚至包括人類疾病、DNA等的研究。

4、金融證券行業

金融證券的資料量也是非常大，而且非常重要。在該行業應用大資料，可以幫助銀行、證券公司快速發現他們的目標客戶（比如：理財需求客戶）

5、運營商

運營商是一個大資料的重要應用領域，每天十幾億的手機連線在他們的基站中，他們可以透過大資料分析套餐消費、人員位置等等幫助他們更好的營銷他們的產品。

6、網際網路及電商

網際網路產業早就在用大資料，我們的淘寶、支付寶、騰訊一直都在使用大資料分析使用者的活動情況、購買情況。

以上6個行業是我認識的目前大資料的重要應用領域。當然隨著時間變化，數字化轉型越來越快。以後會更多的大資料應用領域衍生出來。

大資料技術，就是從各種型別的資料中快速獲得有價值資訊的技術。

大資料領域已經湧現出了大量新的技術，它們成為大資料採集、儲存、處理和呈現的有力武器。在我國目前大資料領域分佈如下圖：

大資料現在是越來越火了，很多人都熱衷於大資料的學習，也是因為當前大資料的應用領域有很多，那麼大資料應用領域都有哪些呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這些內容。

首先就是了解和定位客戶，瞭解和定位客戶這是大資料目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體資料、瀏覽器日誌、文字挖掘等各類資料集，透過大資料技術建立預測模型，從而更全面地瞭解客戶以及他們的行為、喜好。這樣我們能夠了解很多的內容。

然後就是瞭解和最佳化業務流程。現如今，大資料也越來越多地應用於最佳化業務流程，我們可以對供應鏈或配送路徑進行最佳化。透過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況資料最佳化運輸路線。而人力資源業務流程也在使用大資料進行最佳化。一些公司透過在員工工牌裡植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。這樣做能夠提高銷量。

現在很多人都想著在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上貼上RFID標籤，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智慧標籤。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，溼度，運動狀態等等。這將開啟一個全新的大資料時代，大資料領域尋求共性的資訊和模式，那麼孕育其中的小資料著重關注單個產品。這樣做能夠讓生活更加有趣。

大資料還能夠提供個性化服務，大資料不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智慧手錶或智慧手環等可穿戴裝置採集的資料中獲益。現在的智慧手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。很多公司已經能夠收集長達60年的睡眠資料，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個使用者。還能夠做到對人們的喜好內容有所瞭解，這樣就能夠給大家帶來幫助。

大資料能應用在各行各業的領域！

舉幾個例子如下:

1.人工智慧透過大資料採集後，教會ai如何去判斷對錯，真假。

2.出行訂票軟體透過大資料可以瞭解航班次，出票率，有無坐票，天氣情況等

3.網站透過大資料能判斷精準客戶

4.交通使用大資料判斷哪裡，何時，交通堵塞，哪裡是多發事故，利用人工智慧控制交通，

5.農民使用大資料更能很好的掌握莊稼的豐收與科學養殖，

等等等等…很多很多領域都適合，都合適使用大資料的應用來掌握程序流向，表格，資料結構，以達到精準度。數字化，簡潔化，高產能。

以上是我個人看法，你覺得呢？

大資料應用廣泛，大資料應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入大資料。

金融行業，大資料在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮著重大作用。

汽車行業，利用大資料和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

網際網路業，藉助於大資料技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放和推送。

城市管理，可利用大資料實現智慧交通、環保監測、城市規劃和智慧安防等。

安全領域，政府可利用大資料技術構建起強大的國家安全保障體系，警察可以藉助大資料來預防犯罪。

個人生活， 大資料可以應用於個人生活，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

大資料的價值，遠遠不止於此，大資料針對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

1.醫療保健

2.營銷零售

大資料能夠以多種方式用於零售業。例如，大資料可用於分析客戶行為，收集的資訊使零售商能夠為客戶創造個性化的體驗。

3.城市交通

大資料還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通訊息、利用社交網路和天氣資料來最佳化最新的交通情況。

4.金融證券

很多金融機構用大資料追蹤使用者消費習慣 模擬使用者畫像 從制定符合使用者序需求的金融產品 證券公司利用以往的資料 預測股票市場

大資料的應用，我的想法是，正在深入到我們的生活中。隨著智慧手機、智慧產品的逐步在家庭生活中普及，大資料已經變得無處不在。今天我在這裡說說，大資料在人力資源上的應用。

21世紀什麼最重要-人才，想想人力資源的擔子有多重，找對人變得尤其的重要

耳熟能詳的一句話”企業的競爭歸根結底是人才的競爭！“，如何面對，是企業人力資源需要面對的一個問題，企業的人才資源成為人力資源管理的首要問題。

就人力資源而言，大資料做為工具，永遠都存在兩面性，如何利用好大資料這把利器，使得人力資源能夠挑對人，以下幾個原因說明人力資源需要勇敢地面對大資料：

瞭解你的員工，大資料作為了解員工職業生涯的利器，跟蹤、分析員工的業績資料，人力資源不僅能夠獲得對員工更深入的瞭解，而且可以提高個人的積極性和整體參與度；

留住員工，不能靠嘴上說，大資料的好處是讓我知道為會員工離開、為什麼留下；

培訓變的有的放矢，跟蹤培訓實施的效果，瞭解員工是否真正利用培訓所帶來的快速溶入和知識的增長。

大資料在企業招聘中的應用，招聘應該有的放矢

首先企業根據發展戰略目標，進行工作分析，制定人力資源規劃，具體分析需要招聘的人員及標準；

簡歷資料，簡歷資料是瞭解員工的基礎，將員工或者應聘人員的簡歷儲存到公司的資料倉庫中，可以做到對員工昨天、今天和明天的瞭解；

再次，利用大資料分析技術，建立資料模型，將資料轉化成一個業務目標模型，對候選人進行篩選，確定是否應該參加面試，提高招聘的工作效率與精準度。

大資料我認為是一種思維，以前適合處理的方法在現有發展趨勢下，溶入當前技術，就是大資料的應用場景。所以大資料的應用場景就在我們的身邊，只是有了這種技術，讓我們的社會變得更加高效。

大資料作為人類創造的資源本身具有無窮的價值，可以說所有的資源都是上天賜予的，或者地球給予我們的，但是隻有大資料是我們人類經過漫長的積累，繁衍自己創造出來的巨大資源。

為什麼這麼說呢？

我們都知道，這個社會之所以發展是因為有需求，就這樣產生了供給。供給和需求相互作用，平衡就可以讓這個社會穩定地執行，運轉，供需之間所產生的差異和不斷的調整，是推整頓我們社會向前，執行的巨大動力。

那麼，往常，是先有需求，然後再，需求得不到滿足的情況之下，逐漸的，產生更好的奇思妙想，難免滿足這種需求。即供給，而假如透過大資料把需求直接，分析清楚。同時，監控，然後同時給予供給匹配，那是否意味著這個社會的發展和進步，是非常平滑穩定，又很快的。

大資料就好像推動整個社會快速運轉的動力呀。往常需要經過，一年才能得到的資訊，才能透過現實社會反映出來的缺乏，從而引起重視的資訊以及市場機會。會在瞬間由大資料的分析得到判斷。就好像以前寄一封信，傳遞一份資訊，需要用幾天的時間，那現在只需要打一個電話，一瞬間就可以知道這個資訊。用幾個月，到一天的速度，提升，讓我們這個社會運轉的這麼快，而假如。

一年一個行業，一年的需求，可以在，幾個月甚至幾天就得到，確認，進而進行研發，開始滿足這個行業或這個市場機會，那我們的社會發展是該有多快。

如果你還不清楚大資料的價值，那麼不妨看看每年的全民狂歡日，全民剁手日雙十一。相信，不少剁手黨，深有體會。12點一過兒，瘋狂刷手機，結算自己購物車裡的產品，而最早下單的那批使用者，往往第二天上午就收到包裹？是物流飛速麼？恐怕不僅僅是這樣。

再者，如今風靡全球的自動駕駛，其首要因素便是地圖的完整性。而地圖的完善，比如坡度資訊，路標資訊等等則都需要大資料來最佳化。這是因為較少的資訊，地圖的資料不夠準確，只有擬合足夠多的資料才能讓地圖稱為高精度地圖。

事實上，資料的價值不僅於此，它既可以輔助決策，也可以完善資訊。因此，如何用好大資料是一門學問。

個人認為，大資料應用於各個領域，大到工業，農業，服務業，小到某一個企業，某一個店面。大資料需要有，結合到這個行業，或者是店面的能夠快速轉為盈利的，資料和思路，不同的時間，不同的地點，哪怕是同一個行業，或者是公司都是不一樣的，需要及時更新。

阿里和美團，大資料樣本，比較全應用的也算比較到位。

其他像，百度，騰訊，滴滴，小米，三是大資料運作不錯的，而且，大多數集中於大型的網路平臺。

農業大資料，商業大資料，對民眾生產製造非常重要，就拿姜蒜來說價格波動非常大，給農民損失和市場供應影響很大，如果大資料能夠給農民提供參考資訊就不會出現種植過剩和不敢種植的尷尬境地，商業需求資料對工廠生產製造也是非常重要的，可以減少企業囤貨爛貨，減少資金週轉不足是企業做大做強的關鍵，其餘情報和軍事資料是關乎國家安全的重要環節。

世界的本質是資料——大資料研究專家維克托·邁爾-舍恩伯格博士在維克托·邁爾-舍恩伯格博士看來：認識大資料之前，世界原本就是一個數據時代；認識大資料之後，世界卻不可避免地分為大資料時代、小資料時代。

《大資料時代》作者之一 維克托•邁爾-舍恩伯格博士

談論核心價值之前，我們先來看看什麼是大資料：很多人這樣理解大資料“大資料就是大規模的資料”，這個說法真的準確嗎？其實“大規模”只是指資料的量而言，資料量大，但並不代表著資料一定有可以被深度學習演算法利用的價值。例如：地球繞太陽運轉的過程中，每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運動速度、位置，可以得到大量資料。可如果只有這樣的資料，其實並沒有太多可以挖掘的價值！關於大資料這裡我們參閱馬丁·希爾伯特的總結，今天我們常說的大資料其實是在2000年後，因為資訊交換、資訊儲存、資訊處理三個方面能力的大幅增長而產生的資料：資訊交換：據估算，從1986年到2007年這20年間，地球上每天可以透過既有資訊通道交換的資訊數量增長了約217倍，這些資訊的數字化程度，則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化資訊爆炸式增長的過程裡，每個參與資訊交換的節點都可以在短時間內接收並存儲大量資料。資訊儲存：全球資訊儲存能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間，全球資訊儲存能力增加了約120倍，所儲存資訊的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時，即便用上我們所有的資訊載體、儲存手段，我們也不過能儲存全世界所交換資訊的大約1%，而2007年這個數字已經增長到大約16%。資訊儲存能力的增加為我們利用大資料提供了近乎無限的想象空間。資訊處理：有了海量的資訊獲取能力和資訊儲存能力，我們也必須有對這些資訊進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在資料量逐漸增大的同時，也相應建立了靈活、強大的分散式資料處理叢集。

資訊交換 資訊儲存 資訊處理

大資料具有資料規模大、資料類別複雜、資料處理速度快、資料真實性高、資料蘊藏價值的特點，對於大資料的處理和挖掘很大程度上需要依賴於雲計算平臺的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。關於大資料的應用和價值：我們先來看一則新聞聊天機器人竟自創語言“對話” 臉書將其緊急關停，大資料被認為是人工智慧的一部分，大資料也被稱之為“人工智慧的基石”。目前的深度學習主要是建立在大資料的基礎上，即對大資料進行訓練，並從中歸納出可以被計算機運用在類似資料上的知識或規律。

美國《大西洋月刊》公佈的一段A.I.聊天記錄截圖

實際上無論是人工智慧還是雲計算的蓬勃發展，離不開海量資料的支撐，雲計算、大資料、人工智慧也被稱之為“鐵三角”的關係。

目前大資料可以用於各個行業，大到我們熟悉的製造業、醫療行業、建築行業、金融行業、交通行業都有很多很成功的應用，小的利用可以體現在利用大資料找女朋友、利用大資料找到價效比高的出租屋。

現在的大資料可謂是在各個行業都無所不能，但是更多的大資料其實對於個人來說是不實用的，比如醫療大資料，我們不需要知道近期內有多少人來就診，也不需要知道最近就診率高的是哪種疾病。目前對大多數人來說，大資料應用最實際的反而是金融行業。

如果能將金融行業的大資料形成一個整合，並且能提供一個數據分析結果，就能將很多人從目前忙投、亂投的理財中解脫，也能避免理財中的大坑。

金智塔APP目前有4萬多條關於P2P、銀行、保險等產品的資訊，而且還有利用大資料顯示的排名，有對金融方面有需求的可以下載金智塔APP來實現對金融行業大資料的應用。

　　現在想學習大資料的人絡繹不絕，有的是大學生，有的是在人生轉折點猶豫的在職人員，面對大資料誘人的就業前景，不嘗試一把實在是可惜。

　　大資料時代的到來很突然，在國內發展勢頭迅猛，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況，目前大資料已經應用於各個行業領域。

　　現在是大資料時代，也是大資料人才稀缺的時代。資料顯示，大資料無論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需，大資料人才的薪資在同崗位中也是較高的，掌握大資料技術，工資提升40%左右是很常見的。

　　如果你想快速掌握大資料技術實現高薪，可以沿正確的大資料學習路線，快速掌握專業技能，還有更多大資料學習資料供你參考!