第一篇：大數據的典型應用場景及展望

大數據的典型應用場景及展望

2015年1月24號，2015 China Hadoop Summit技術峰會在北京如期舉行。本次大會作為國內大數據行業最具影響力的IT大會，吸引了眾多從事Hadoop研究與推廣的權威技術專家、Hadoop技術愛好者和IT廠商前往參加。

現任星環信息科技(上海)有限公司聯合創始人兼首席技術官，曾任英特爾數據中心軟件部亞太區CTO的孫元浩老師在本次大會上帶來了主題為《2014年大數據的典型應用場景及展望》的分享，本文主要針對目前Hadoop主流應用場景，實時流數據的處理以及大數據技術給未來生活的設想等內容進行了整理。

四年前的硅谷，風投埃里森拿出一億美金來投資大數據公司，他認為Hadoop技術在未來的若干年中會從底層的數據平臺，從傳統的關系型數據庫進行遷移。數據的分析層會被全新的數據分析工具所替代，可視化層和應用分析會有更多的新工具出現，并認為這個市場將達到幾百億美金的規模。

過去幾年，Hadoop的發展非常迅猛。我們常講大數據的四V特征，Hadoop在大數據處理上表現出的處理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化處理能力，使其得到越來越廣泛的應用。

一、Hadoop的主流應用場景：數據倉庫的主要組成部分

傳統的企業有若干個主機，用于銷售、運營管理等等，產生的數據首先經過ODS層，將數據從多個業務系統中集中起來，進行清洗、轉換等集成操作，然后將過加工的數據進入企業IT架構的核心——數據倉庫進行統計、挖掘和分析。最后用可視化工具進行展現。這是傳統的企業數據倉庫的架構，經常采用主流的甲骨文等數據庫技術來實現。

Hadoop作為數據倉庫組成部分的四個驅動力

互聯網公司早年的時候，是把Hadoop做在數據倉庫的核心，比如Facebook早期的時候是從服務器采集是通過實時的日志的采集工具，經過Hadoop把Hadoop作為數據分析工具，呈現把結果放在甲骨文中做展現。

互聯網公司之所以這么做，是因為互聯網數據量大到在傳統的數據庫不能處理。現在傳統的企業也面臨同樣的問題，將Hadoop作為數據倉庫主要組成部分有四個驅動力：

效率：傳統的數據倉庫技術已經面臨非常繁重的數據分析任務，處理的延遲從一天到了一周。

成本：傳統的數據架構成本動輒幾千萬。Hadoop可以實現成本若干倍的降低。

數據來源多樣：視頻、音頻等企業非結構化數據來源增多。MapReduce對于非結構化或半結構化數據的讀取非常有效。

數據分析需求的演進： 數據分析不再只滿足于統計。使用Hadoop的技術，能夠對數據進行深度的挖掘和分析，實現對未來的預測。

Hadoop改變企業數據倉庫架構的線路圖 第一步：數據倉庫的補充 2011、2012年的時候 Hadoop主要是作為數據倉庫的補充在做數據的清洗。這一層Hadoop很擅長。Hadoop的優勢是能夠把計算任務對全要素進行統計分析，這是方式非常適合簡單的場景，早年Hadoop的最佳用途是作為ETL的平臺，第二步：逐漸進入核心

隨著Hadoop生態系統逐漸完善，有更多的數字化工具支持Hadoop，Hadoop開始進入數據倉庫的核心領域。有些企業開使用Hadoop來直接做數據可視化，在有些行業中已經開始用Hadoop逐漸取代傳統的關系數據庫來建立數據倉庫。從整個的數據倉庫的架構來看，有一半的架構已經開始被Hadoop覆蓋了。

第三步：Hadoop使資源管理變為可能，最終將取代企業完整的整據倉庫

在一兩年之內有些企業完整的數據倉庫架構都可能會被Hadoop取代掉。

過去企業數據倉庫的時候任務很繁重，系統效率低下。造成這種狀況的重要原因是，客戶把過多的負載放在數據倉庫上面，數據倉庫本身又沒有資源配合的方式。

Hadoop2.0推出了管理框架，使得資源管理變成了可能，使得數據倉庫支撐多個部門的數據分析和訪問更加高效。舉例來說，每個部門的業務都是動態創建虛擬集群實現的，每個集群都有一定的資源配額，這樣的配額用時不會超過這個配額，使得用戶任何的負載不會影響其他的用戶，這成為數據倉庫里一個重要的實現，數據倉庫完全平滑，24小時不間斷運行的保障。過去上千人在訪問Hadoop的時候，也是通過調度機制實現的，隨著Hadoop2.0的出現和資源管理能力的提升，通過資源管理層可以方便的配置資源。

我們可以設定CPU的內存和存儲資源，每個部門使用的時候有配額的最低保障。當另外一個部門的用戶上線使用的時候，比如創建了一個集群，這時會把你的部分資源還給后面的第二個用戶，原來第一個用戶的資源被收縮了，更多的用戶進來的時候，第一個用戶的資源被進一步收縮，收縮到一個最低的指標。一方面充分保障了每個用戶最低資源的配額，第二也保證系統整體運行的情況下可以充分有效利用整體的計算資源。

二、隨著云計算和物聯網的逐漸興起，實時流數據的處理將成為關注重點

云計算和物聯網使得數據呈現兩個主要特點。首先，數據在沒有人工干預的情況下24小時不間斷的產生；第二數據并發量高，使得單一的統計已經不能滿足用戶要求，對數據模式的分析和深度挖掘的要求增強

現在的大數據處理不光需要做統計，而是需要做機器學習，快速地檢測出異常的狀態。

比如在交通行業部署的實時監控平臺，這是一個發展得比較成熟的案例，在全國已經得到了廣泛部署。其主要用途是把路面上裝的攝像機的照片和分析出來的車牌等信息，實時的傳送到中心的大集群中，然后把所有的車流信息實時匯總至省級集群部署，通過流處理形成實時的應用，比如說區間測速、實時路況、公安部實時布控的應用等。相關數據也會進入到數據庫，對外提供車輛軌跡的查詢，實時路況的檢索，比如行車分析和交通管理的應用等。

過去在常見的部署架構中由數據集群做實時的處理時，包括應用和查詢的功能，數據會經過蜂窩隊列，分布量是非常高的，單節點的服務器可以支撐一秒鐘十萬條結果的插入，基本上是滿負荷。

傳統的流處理加上Hadoop，可以解耦前端應用和后端的分析應用。由于分布隊列的吞吐量很高，可以在幾百萬個地方寫入，可以基本滿足上千萬傳感器同時傳送峰值的壓力，后端的是流處理的引擎做數據分析。

我們把數據流按時間切片，每個小切片一百毫秒左右。我們需要在數據經過這個流的時候在流上直接做異常檢測，包括多種算法，最基本的是希望將這些算法直接移植到流上，實現流式的異常檢測。這里面有一個挑戰是，剛開始出現的異常可能并不準確，盡量要避免誤報的情況，通常會用SQL來做聚合和預先的數據處理，而Spark可以實現小片的批處理流程，我們在小的批量上能夠實現延遲是一秒鐘內可以發出告警。

這種方式的好處是可以對實時數據和歷史數據實現綜合的分析，都同在一個數據庫中，可以在上面用完整的統計分析的挖掘，包括可以做計算和預測，這些分析超出了以前統計的范疇，而且需要歷史數據和實時數據進行統一的分析。這個領域今年可能會是比較熱門的領域，預計這個模式在物聯網實時處理上得到更加廣泛的應用。

三、大數據技術能給我們的生活帶來什么 我們把數據源分兩大類：

1.人的行為產生的數據：包括網上購物、通過運營商通話、發微信都會留下數據，這些分析無外乎是給客戶提供更好的服務，或者是幫助商家更準確的找到客戶進行精準營銷；

2.機器產生的數據：幫助發現一些客觀規律，比如說交通的模式是怎樣的，用電的消耗量和氣侯和電網的關系是怎樣的，也對數據進行分析和能夠做實時報警和診斷優化生產線的流程提供依據。

數據分析和挖掘開始出現，目前還不是主流。大數據描繪的場景是能夠進行預測，這逐漸開始成為事實。人流密度實時預警

比如通過對基站的數據基本上可以比較粗的定位人的大致位置。通過對數據進行密度的統計，可以非常迅速的找出區域內部密度的值，基礎值是每個基站每英里多少個用戶數，這是基站可以提供的數據，利用這個數據可以非常快的知道人群的密度。

也可以利用銀聯的數據，我們的合作伙伴用銀聯的數據把上海的商圈都找出來了，商圈是根據過去三個月銀聯的刷卡記錄，根據消費額、消費地點以及消費商戶的類別進行統計的，上海14個商圈是比較密集的，有些商圈我們也沒去過，比較偏遠的反而是商圈。上海的架構看基礎是衛星城的架構，和北京不同，周圍有很多密集的商圈。這個數據也可以做人群的預測，商圈是人群密集的地方，隨著踩踏事件的出現，公安的客戶也來找到我們，發現這個數據對他們很有用，因為我們可以統計節日間實時的刷卡記錄，可以判斷晚七點到九點消費集中的區域，這些區域是人 垃圾短信分類

利用流式的機器學習做垃圾短信的分類，在流上做實時的檢測，速度是非常快的，可以流上實時的實現。運營商所有的短信經過流式系統可以迅速的判斷出哪些消息是垃圾短信，來凈化現在運營商的垃圾短信泛濫局面。消費者行為預測

機器學習類：協同過濾、相似度主要是比較商品間的相似程度進行推薦，一些新的應用也比較有趣，像是基于時序關系的預測。每次消費行為和時間是有關的，一個人經常跑到陸家嘴有一個明顯的地方，帶著小孩會去海洋公園玩一下，有時看東方明珠看一下，然后去正大廣場吃個午飯，這是統計出一個模式，這是時序相關性，我們可以對客戶推送一些比較精準的廣告。總結

我們看到Hadoop主要的用途是數據倉庫中，未來會逐漸的開始把更多的負載牽到上面來；第二物聯網逐漸的興起，針對一些挑戰我們需要在流上做更強的分析和機器學習，這種新的架構也層出不窮；第三是全新的集群的應用。可以預見的是，隨著云計算和物聯網等技術的不斷發展，利用大數據的分析能力實現對未來的洞察將逐漸成為現實。【編輯推薦】

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第二篇：大數據應用的五個典型應用場景

大數據應用的五個典型應用場景

來源：中國計算機報 時間：2015-03-24 11:31:09 作者：

數據觀在網上查找的大數據應用的幾個典型場景，分享給大家！

“數據將成為一種戰略性原料，每一個企業、科研團隊和政府，都有責任有目的地搜集、處理、分析、索引數據。”電子科技大學互聯網中心主任周濤號召企業投身大數據，對大數據怦然心動的企業也確實很多。但基于對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士的廣泛調研，IBM發現，大多數企業都已經認識到?大數據?改善決策流程和業務成效的潛能，但他們卻不知道該如何入手。的確，在主動或被動迎接大數據時代之時，企業管理人員迫切需要在實干之前，明確很多問題的答案：3V之外大數據還具備何種屬性？什么是大數據解決之道的要素？大數據實施是否有章可循？……

以《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書為引子，IBM的大數據戰略努力令企業的諸多疑惑迎刃而解。在此基礎上，以“智慧的分析洞察”為核心的IBM大數據價值體系中的五大典型業務需求和對應的落地實踐，形象化地展現了大數據如何驅動企業商業價值的增長。

IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠

明確發力點

在大數據和分析領域，IBM公認已經具備了充分的技術優勢。IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠表示：“數據構成了智慧地球的三大元素：物聯化(instrumented)、互連化(interconnected)和智能化(intelligent)，而這三大元素又改變了數據來源、傳送方式和利用方式，帶來?大數據?這場信息社會的變革。作為大數據領域的領導者，IBM正在利用領先方法論和全面大數據技術幫助企業重新思考已有的 IT模式；助力企業進行基于這場信息革命的業務轉型，獲取競爭機遇和不可估量的商業價值。”

要實現這一愿景，有必要知曉企業對應用大數據的認知程度和接受程度。IBM商業價值研究院和牛津大學賽德商學院聯手實施了一項調研，并共同撰寫發布了《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書。

在該白皮書中，現階段企業對大數據的觀點得到全方位體現，它們著手實踐大數據的方式被完整揭示，而它們在利用大數據獲取商業價值增長方面的進展也被一一披露。

基于翔實的廣泛調研，IBM得出了數個頗具參考價值的結論：未明確大數據的定義是企業混淆大數據的最主要原因；企業對大數據的采用還處于初級階段(大多數企業目前主要是理解概念(24%)或者定義與大數據相關的路線圖(47%))；以客戶為中心是大數據的首要任務成為共識；內部數據是企業內大數據的主要來源但大量未開發的價值隱含在內部系統中；不確定性以及技能的缺失使得社交媒體等外部數據源未得到充分利用；缺乏先進的分析技能是從大數據中獲得最大價值的主要障礙。

德華安顧人壽董辦主任王洪濤現身說法。長期耕耘于保險行業的他表示，大數據在保險行業的潛力巨大：保險行業使用大數據，現在還大多停留在“集約使用”階段；保險公司擁有豐富的客戶數據、交易數據和接觸數據，但數據量的積累，往往導致“數據墳墓”"現象的發生；保險行業沒有廣泛培養出大數據智慧應用的意識和能力。他認為，保險行業利用大數據，一要集約地用，二要智慧地用。后者指的是利用數據挖掘，發現保險行業內的新知識，在這方面，保險行業仍然處于開拓期。

為了進一步明確大數據定義，IBM首先完善了大數據的新屬性：Veracity(真實性)。IBM全球企業咨詢服務部業務分析與優化服務大中華區總經理段仰圣表示：“真實性是當前企業亟需考慮的重要維度，將促使他們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值。”

針對企業使用大數據的現狀，IBM給出了五項關鍵建議，以期鼓勵企業入手大數據：以客戶為中心推動初始舉措；制訂整個企業的大數據藍圖；從現有數據開始，實現近期目標；根據業務優先級逐步建立分析能力；基于可衡量的指標制定業務投資回報分析。

使能“智慧應用”

“2010年開始，我在陽光保險集團主持建成了數據挖掘系統，這在保險行業是第一家。利用該系統，我們開展了許多保險大數據智慧應用的項目，獲得了一些成果，并且培養出了國內保險行業的第一批數據挖掘師。”王洪濤是大數據最早的一批弄潮兒，他最看重的就是對大數據的“智慧使用”：“沒有大數據的 ?集約使用?，大數據的?智慧使用?沒有數據基礎。而現階段保險行業大數據在?集約使用?之后，如果沒有?智慧使用?來指導，其副作用很大。”

他舉了一個利用與不利用數據結果相去甚遠的例子：“淘寶現有一種運費保險，即淘寶買家退貨時產生的退貨運費原本由買家承擔，如果買家購買了運費保險，退貨運費由保險公司來承擔。這種購買的結果是保險公司經營虧損很嚴重，直接導致它們不愿意再發展和擴大運費保險。”運費保險真的必然虧損嗎？王洪濤的答案是No。他給出了避免陷入這種窘境的方法：“我為運費險做過一套大數據智慧應用的解決方案。因為退貨發生的概率，跟買家的習慣、賣家的習慣、商品的品種、商品的價值、淘寶的促銷活動等都有關系，所以，使用以上種種數據，應用數據挖掘的方法，建立退貨發生的概率模型，植入系統就可以在每一筆交易發生的時候，給出不同的保險費率，使保險費的收取，與退貨發生的概率相匹配，這樣運費險就不會虧損了。在此基礎上，保險公司才有可能通過運費險擴大客戶覆蓋面。”

由嚴重虧損到成本控制得當并獲取客戶，靠的就是通過分析，挖掘大數據所提供的價值，吸引客戶。這與IBM的大數據價值體系所倡導的“英雄所見略同”。

胡世忠介紹道：“講到大數據，IBM重點探討客戶智慧的分析能力。IBM考慮的是怎么參與，包括怎么充分利用IBM的產品咨詢、服務軟件，包括服務器、硬件，提供圍繞?智慧的分析洞察?的端到端解決方案。”分析能力包含技能和工具兩部分，IBM大數據戰略從這兩個維度提升企業的大數據水平。

IBM軟件集團大中華區中間件集團總經理李紅焰表示：“以往的IT更多是對現有企業中的數據進行搜集、整理、管理，形成了老的核心應用系統。盡管這些核心應用系統依然主宰企業IT，但如何讓過去的資產發揮新的作用，由原來純粹的結構化數據應用轉變到動態地、多樣化地來利用各種數據，并由原來只是利用內部數據到綜合利用內外部數據？這意味著IT要進入新紀元，獲得更多數據資源并挖掘其中的價值。所幸的是技術使這些成為可能。”

何謂以“智慧的分析洞察”為核心端到端的解決方案？李紅焰解讀了IBM大數據戰略：從兩個層次提供全面整合的結構：一是大數據的平臺。二是大數據的分析。“這兩者是相輔相成、缺一不可的，它們不有機地結合到一起，我們所感受到的就只是大數據領域里一個個孤立的點，而不會是形成體系的面。”

對應總體構架圖，李紅焰指出在企業大數據的每一個層次，包括基礎設施、分析、內控、決策，IBM都提供相應的解決方案，而且這些解決方案在技術上是無縫結合的，融合了IBM咨詢、服務、軟硬件的綜合實力。

周濤同樣指出，大數據不是一個片斷，也不是簡單地具備一項技能，而是綜合的，從理念層面延伸到技術、科學和管理。沒有結合深入分析的大數據成為解決問題的萬能鑰匙，這種可能性基本不存在。

大數據的市場正處于爆發前夜。按照IBM的理解，大數據市場大致分為四個階段：一是教育，需要讓大數據的重要性和必須性得到充分認識；二是探索，主要探索大數據到底怎么應用；三是接觸，從實際的角度去思考怎么應用大數據；四是執行，真正把大數據結合到業務流程里去。段仰圣有信心，IBM提供的大數據產品服務會加速大數據市場走向執行階段。

在中國，“大數據給了一個大機會，使得中國能夠更快地追趕英美等發達國家。之前我們一直講中國創新主要是小規模的局部的創新，但在大數據領域，中國有很好的機會實現深度創新，實現大規模的交叉呼應的數據應用。”周濤希望中國企業抓住機會。

北京先進數通信息技術股份公司專注于金融信息化領域，公司總裁林鴻很“慶幸自己選擇了大數據領域”。“銀行業務部門對大數據的需求越來越多，單憑我們自己無法全方位滿足需求，因此，在IBM綜合實力的支撐下，先進數通為推動大數據真正在銀行廣泛使用做出了貢獻”。他表示，作為合作伙伴，先進數通將和IBM步伐一致，基于對銀行業大數據的理解，在建設數據使用環境、實現金融經營管理分析等方面提供優秀的解決方案。

為實施提供樣板

大數據智慧能起到多大作用？只有真實的應用才能給出答案，也才具有強大的說服力。“在實際案例中，我選取?提升度?指標來評價，比較好地體現了保險大數據智慧應用的價值。(提升度=采用大數據智慧的結果/不采用大數據智慧的結果)。”王洪濤認為，應用場景能讓企業獲得對大數據價值的直觀感受，以保險行業為例，典型的大數據智慧應用場景為客戶細分、代理人甄選、營銷響應、交叉銷售和二次銷售、欺詐監測、流失預警、客戶挽留等。

在與客戶溝通的過程中，段仰圣也深刻地感受到了這種需求：“幾乎每個客戶都在問，我怎么運用大數據？應用場景的建立需要企業從企業戰略本身出發，仔細考量大數據可以對企業運營產生什么效果。”

IBM相信榜樣的力量，致力于為行業提供廣泛的實踐參考，幫助客戶的IT部門以及業務部門深入了解大數據技術在不同行業的應用場景，進而探究大數據將為其企業帶來的商業價值。此次，IBM重點分享了五大業務需求和對應的大數據落地實踐，以供企業在具體實施時有章可循，在有相似應用場景時可以預估收益。

第一個場景為利用大數據探索實現信息庫的充實。客戶服務、保險、汽車、維修、醫藥等行業需要儲備規模巨大的知識庫，而龐大繁雜的解答手冊和知識系統會造成重復查詢，導致系統延遲和成本上升。IBM InfoSphere Data Explore使某全球航空制造商中的技師、支持人員和工程師能夠即時通過單一訪問點查看位于不同應用程序中的信息。部署第一年，該公司全天候支持的呼叫時間從過去的 50 分鐘縮短為 15 分鐘，每年節約 3600 萬美元。

第二個場景為利用增強360度全方位客戶視圖實現客戶交互改進。電信、零售、旅游、金融服務和汽車等行業將“快速抓取客戶信息從而了解客戶需求”列為首要任務。通過部署IBM InfoSphere Data Explorer，某跨國快消產品制造商的員工能夠更有效地搜索到最為相關的信息，加快決策過程，減少重復勞動。

第三個場景為利用運營分析實現運營優化。制造、能源、公共事業、電信、旅行和運輸等行業需要時刻關注突發事件、通過監控提升運營效率并預測潛在風險。巴基斯坦移動運營商Ufone部署了IBM大數據解決方案，通過實時識別用戶行為，開展應對特定目標的營銷活動，并使用預測分析來設計更好的營銷活動和電話推廣計劃，有效降低了客戶流失率。

第四個場景為利用數據倉庫擴充實現IT效率和規模效益提升。企業需要增強現有數據倉庫基礎架構，實現大數據傳輸、低時延、和查詢的需求，確保有效利用預測分析和商業智能實現性能和擴展。某汽車制造商利用IBM InfoSphereBigInsights增強原有數據倉庫，實現快速部署并且更易于管理。

第五個場景為利用安全性和智能擴展實現犯罪防范。政府、保險等行業亟待利用大數據技術補充和加強傳統的安全解決方案。秘密情報和監視傳感器系統供應商TerraEchos通過部署IBM InfoSphere Streams，能夠實時分析流式傳輸的聲學數據并對其進行分類，并將實時捕獲和分析275MB 聲學數據所需的時間從數小時減少到十四分之一秒，同時大幅提升監控精確度。(記者金小鹿)大數據應用于實際生產生活中，他的確能發揮自身的作用。

第三篇：大數據應用及未來展望論文

現階段我國在新的科學技術發展上比較迅速,一些新的科學技術在應用上也比較廣泛化。下面內容由小編為大家分享大數據應用及未來展望論文，一起來看看吧！

摘 要：大數據應用及未來展望，緊跟互聯網+，便捷未來人們的生活，方便用戶。暢想未來人與人之間的聯系，從社交網絡、社區文化，到“六度空間”；展望教育對于國家的希望，大數據和教育整合、合理的早教，對個人的幫助，對社會和國家的貢獻；幫助病人的控制病情，并發病等，結合醫療平臺，預測依照現有的生活方式，對個人的影響度，精確醫療救助，幫助老人送診就醫；減少自然災害對人類，對生態環境的影響，“蝴蝶效應”預測自然災害的發生；從開發者角度，整合用戶數據，適應市場變化，用戶需求，猜“你”喜歡，開發出滿足用戶需求的應用；大數據和人臉識別的結合應用，人臉分析，動態推送廣告，全“自動”，非“手動”應用，強調人和人之間的猜“你”喜歡的全新的社交方式。大數據在未來的應用必將更加廣泛，如何獲取大數據，掌握大數據，提取大數據，整合大數據，關系到人們未來生活的方方面面，誰掌握了大數據，就掌握了未來！

關鍵字：大數據；應用；社交；教育；醫療；自然災害；應用開發；人臉識別；

Big data applications and future perspectivesJie lv（School of computer science and technology in University of south China hengyang 421000）

Abstract： Big data applications and future prospects, with Internet+ convenient, the future of people’s lives, is convenient for users to think about the future.Between people and people, from social networks, community culture, to the “six space”;prospect of education for the hope of the nation, the integration of big data and reasonable education, early education, to help people and contribution to society and the state;to help patients control the disease, and bring new disease, combining the medical platform, in accordance with the prediction of the existing way of life, the impact on individuals, accurate medical assistance, help the elderly to send medical treatment;reduce natural disasters to human beings, the impact on the ecological environment, the natural disaster prediction butterfly effect the occurrence of;from the developer perspective, the integration of user data, the user needs to adapt to changes in the market, “you guess,” love, development to meet the needs of users of the application;application data and face recognition, face analysis, Dynamic push advertising, full automatic, non manual application, emphasizing the between person and person guess “like you” the new social way.Big data in future applications will be more extensive, how to obtain the data, master data, extraction of big data, data integration, is related to the future life of the people, who mastered the large data, the master of the future!

Keywords： big data;applications;social contract;education;medical treatment;nature calamities;App development;Face Recognition;

1、社會網絡到社交文化

1.1 社會網絡

社會網絡基于節點與節點的聯系，區別于傳統的群體內的溝通。通過相同的興趣愛好，血緣關系等方式聚集在一起。在互聯網中，不斷進入和退出一個群體，對同一個群體表現出歸屬感。個體和個體之間的互動，內部相對緊密，外部相對稀疏，暫時保持的一種相對穩定的關系。

1.2 六度空間

六度空間理論的猜想，和任何一個陌生人之間所隔的距離不會超過六個。（暫時還只是猜測）。

過去的10年，是社交網絡的10年，從twitter到facebook，到中國的qq，微信，社交網絡逐漸滲透到日常生活中，騰訊大數據信息統計，qq日接入消息數：30，000億，微信平均“日登錄用戶”5.7億。大量用戶在互聯網的社交平臺上，建立大量多元化聯系。社交拉進了人與人之間的距離，以個體為中心的社會網絡向外輻射，又與各個群體產生聯系。社會是相互聯系的，不是一盤散沙，若有若無的保存著一種聯系。關系型社交到非關系型社交再到關系型社交，人與人之間的距離真的只有那么近！關于社交文化的研究會是一個大數據應用方向。

2、早教到合理，優質教育

2.1 三歲看大七歲看老

美國當代著名心理學家本杰明·布魯姆，著有《我們的兒童都能學習》，對近1000名兒童從出生到成年的追蹤研究，若人在17歲所達到的智力水平為100%，那么兒童在4歲時已具備了其中的50%，4～8歲期間獲得30%，而8～17歲這一階段只增加了20%[1]。可見中國古話：三歲看大，七歲看老，并非虛言。早教對一個人的發育及未來的影響起到很重要的作用。

2.2 合理，優質教育

早教不是填鴨教學，不是培養“神童”，而是通過早教形成正確的人格。通過國內外教育大數據分析，提供合理教育方案，因材施教，找到屬于自己的起跑線。結合在線教育，促進優質教育資源的共享利用。

教育對一個國家的發展不言而喻，教育與國家的強大有著密切的關系，為國家的發展和崛起提供幫助。培養興趣愛好，培養健康人格，培養合格人才，解決教育難題。合理，優質教育是當代中國實現強國之路的先決條件。

3、醫療平臺結合3.1 社會醫療現狀

醫療資源大部分80%集中在省市區，大醫院資源又集中在30%三甲醫院，優質的醫療和醫生資源過度集中，百姓不管大病小病都會選擇去省市的大醫院，一則大醫院本是負責重大疾病救治的，不但浪費了大醫院的優質資源，還增加了醫院和醫生的負擔。二則需要緊急治療的患者因為不能及時享受到優質的資源，導致病情的加重。本都是為了能夠看好病這一條原因，最后導致普通疾病治療的成本攀高，大病急病治療的延誤，對于百姓整體健康水平的提高是及其不利的。

3.2 預測疾病

錯誤的飲食和生活習慣，環境改變，生活壓力大等元素均會導致疾病生成，每一個疾病都不存在巧合，有果有因。不同于google通過搜索詞預測流感趨勢，預測疾病是通過醫院對過往病人疾病及生成原因的大數據分析，預測一個人處于現在的生活狀態下會得哪一種疾病何時會得。

3.3 預防疾病

美國強生OTDMS糖尿病管理軟件，通過直觀的數據圖譜，顯示2型糖尿病患者的先關血糖數據，幫助糖尿病患者更好的控制血糖，加強自我管理，自我預防。起到了很好的效果[2]。通過大數據整合，對患者的病情分析，給患者提供正確醫療建議，有助于患者方便快捷的實現自助式醫療服務，能夠起到很好的預防疾病及其并發疾病。

3.4 精確醫療救助

中國已經成為世界上最大的老齡化國家，60歲以上人口近兩億。老人基數大，且增長速度快，養老制度不健全，障礙問題突出，家庭支持功能弱化。如何有針對的贍養老人，或者對老人提供醫療救助服務，是如今社會面臨的問題。通過社區，居委會，福利院等機構對當地的老人，如年齡，居住地，健康狀況，疾病狀況等進行登記。老人可通過手機軟件，簡單操作發送求助信息，得到針對性的醫療救助，附近的醫院單位進行及時看護、治療，防止意外的發生，不錯過最佳的治療時間。

3.5 語音識別指定醫療方案

通過引導語音交流，判斷疾病可能性的打分制，提供醫療指導方案，解決醫患比例嚴重不足，小病可以自動化處理過程。通過語音引導，比如第一步詢問哪里不舒服或者哪里有疼痛，根據患者的回答進一步縮小一定范圍，通過進一步的詢問，最終根據后臺大數據系統得到可能的病例分析，給出相應的打分，比如腸胃炎80%，胃潰瘍50%…并給出各個結果的相應其他癥狀，并給出推薦治療，或進一步檢查方案。最終減輕小病的醫生診治，減輕醫生負擔，合理利用和分配醫院資源。

4、自然災害

4.1 科研機構

全國范圍內地方的地震機構,包括市級、區級和縣級，數量可達兩千多個,年經費預算達40億[4]，并成逐年上漲趨勢。在汶川地震，玉樹地震等，沒有做出任何貢獻的地震局，解釋地震無法“預報”的窘況，屢屢受到公眾詬病。找到地震，大到所有自然災害的原因，減少人類生命財產的損失至關重要。

4.2 預防災害

一只南美洲亞馬遜河流熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動幾下翅膀，可以在兩周以后引起美國德克薩斯州的一場龍卷風，這就是蝴蝶效應。自然災害的形成，可能源于若干個小的活動的積累。每個小的數據，匯聚成大量的可用性，可推測型數據，用以預防災害。

5、流行應用

5.1 手機應用使用率

App Store和Google Play都擁有超過150萬個應用，相關開發者的數量各自都突破了30萬，根據Flurry Analytics的調查研究顯示，2015年全球移動應用的使用量增長了58%。[5]大量的應用中，只有很少的一部分應用被人們經常使用，如何能從眾多應用中脫穎而出，成為每一個開發者，每一個創業者的難關。

5.2 下一個超級app+猜你喜歡

開發出符合用戶需求，獨立于現有軟件，給未來用戶的生活便捷的應用，滿足人們生活需要，就可能成為下一個超級App。

俗話說：“打江山容易，守江山難”，如何開發出來的一款應用后，跟隨市場的動態，用戶需求的變化，守住App的“江山”，在同類型應用中，守住自己的一片天地，更重要。“猜你喜歡”這個名詞第一次了解是在淘寶App的首頁，根據你的瀏覽歷史紀錄，判斷出可能要買、或者感興趣的東西。區別于無目的推廣，很大程度的提高了產品的宣傳及銷售成功比例。猜你喜歡并不是只適用于購物App，例如閱讀，視頻網站，個性化的推送不單單能夠方便用戶的選擇，更加有利于企業對于用戶的了解，增強用戶的黏附力。在一個視頻網站中，可以知道用戶當下的，下一分鐘的選擇，對于整個用戶群，能知道對于哪一類型的視頻更感興趣。現在的視頻網站不單單整合視頻內容，利益產出更多的是企業創作的視頻內容，能產出更多優質，貼合用戶的視頻。

6、人臉識別

6.1 基于人臉識別的商業大數據分析系統（中國軟件杯大賽題目）

首先通過人臉識別技術進行人臉檢測、人臉識別、性別識別、年齡段識別、表情識別、注視時長統計等處理收集觀看廣告機、數字標牌用戶的信息，在收集大量數據之后利用大數據處理技術分析用戶對內容的喜好，為不同性別、年齡、情緒狀態的用戶提供更加人性化的內容，在不同時段投放不同內容作出參考依據[6]。簡稱為“猜你喜歡”，強調人和物之間的聯系，針對不同的人，動態實現廣告，消息等推送。

6.2 非手動應用

不用于傳統應用的點擊，手勢等操作方式，通過識別面部，眼睛等信息，預測下一步的操作，實現非手動，全自動的應用。例如對某段文字或某張圖片的注視時間和臉部表情，判斷是否有興趣，直接進入文章或者放大一張圖片等等。通過人臉識別和大數據特征，實現應用全自動操作。

6.3 人與人之間的猜你喜歡

強調人和人之間的猜你喜歡，例如通過攝像頭識別對方看你的臉部表情，預測對你的興趣或者稱為好感度，類似于相親，換言之你就是廣告牌，我對你有幾分興趣？茫茫人海中，總有一個對的人，可大多檫肩而過，從此再無交集，如何改變未來的社交方式，比你更懂你，找到你的那個人。

文獻：

[1]本杰明·布魯姆.《我們的兒童都能學習》[數據].[2016.2.2].[2]楊洲.淺談OTDMS糖尿病管理軟件在糖尿病防治中的應用[糖尿病防治/計算機管理軟件].求醫問藥（學術版）．

[3] 陳根.互聯網+醫療融合.互聯網+”醫療的基礎——大數據[書籍].2015-9-14.[2016.03.01].[4] 新快報.人大代表建議撤銷國家地震局:預算40億無法預測[新聞]2014-03-04.[2016.2.11].[5] 晏殊,王冠雄,誰將成為下一個“超級APP”？[數據].2016-02-02 [2016.2.4].[6] 中國軟件杯,基于人臉識別的商業大數據分析技術[比賽].2016-02-01.

第四篇：T3企管通20個典型應用場景

T3企管通20個典型應用場景

1、單選題

1、T3企管通的訂單驅動模式，可以讓企業很方便地跟蹤訂單。請問在T3企管通中，跟蹤銷售訂單執行情況要查看哪些報表？ A: 訂單執行表 B: 銷售訂單統計表 C: 銷售發票統計表 D: 銷售訂單跟蹤工具

A B C

D

2、可用量就是可承諾量，指在一定時間內可動用的數量。如當某個材料的采購合同簽訂后，雖然倉庫中的結存量沒有增加，但可用量卻增加了。某企業對存貨A做采購訂單100噸，該訂單入庫50噸，車間領用20噸，則存貨A的可用量為多少？ A: 100 B: 150 C: 130 D: 80 A B C

D

3、現金是企業的血液，企業老板不僅需要掌握目前企業的現金流動情況，還需要掌握未來資金的流動情況。請問如果想預測未來時間的資金情況，在T3企管通應該看哪張表？ A: 往來資金預測表 B: 現金流量表 C: 銀行存款余額表 D: 收付款統計表

A B C

D

2、多選題

1、能確認往來的單據有哪些？ A: 訂單 B: 進銷貨單 C: 出入庫單 D: 發票 E: 收付款單 F: 收入費用單 G: 存取款單

A B C

D

E

F

G

2、T+11.3“消息中心”—新增“預警消息設置”包含以下哪些消息對象 A: 收款預警 B: 采購進貨預警 C: 最高庫存預警 D: 庫存量預警

A B C

D

3、T3企管通的內部協同機制可以實現提示與審核，消息中心支持的消息有單據消息、審核消息、查詢消息（庫存量、銷售情況、收付款情況等）、預警消息、自定義消息，可以接收的人員包括業務員、主管人員、制單人、審核人等，發送的時機可選在單據保存時或單據審核時。請問目前版本的消息接收方式哪些？ A: 郵件 B: 內部消息 C: 短信 D: 傳真

A B C

D

4、關于形態轉換單，以下描述正確的是？

A: 轉換前明細和轉換后明細都可以是兩個以上的存貨

B: 審核之后，生成轉換前明細存貨的其他出庫單，生成轉換后明細存貨的其他入庫單 C: 在表頭錄入費用金額，是對轉換前存貨進行分攤 D: 審核之后，可以進行費用分攤

A B C

D

5、T3企管通中，對銷售業務的管理有很多管控點，例如是否允許超單執行、敏感字段的權限控制等，除此之外，T3企管通的銷售業務還有哪些管控功能？ A: 最低售價控制 B: 客戶信用控制 C: 可用量控制

D: 業務員信用控制

A B C

D

6、T3企管通有細致的權限管理，可以保護用戶數據的安全，其權限設置可分為功能權限、字段權限、數據權限。請問通過T3企管通的權限設置可以實現以下哪些控制？ A: 控制成本與價格不讓其他操作員看到

B: 控制本登錄帳號的單據不讓其他操作員看到

C: 控制本登錄帳號建立的往來單位不讓其他操作員看到 D: 控制單據可打印的次數

A

7、B C

D 以下說法正確的是？

A: 存貨檔案上可以設置采購、銷售、庫存、生產常用單位 B: 用戶可以選擇存貨是單計量管理還是多計量管理

C: 多計量存貨，在單據上可以管理兩個計量單位，一是業務單位，二是主計量

D: 多計量存貨分為固定換算率和浮動換算率，無論哪種存貨都支持計量單位間靈活換算

A B C

D

8、關于采購管理和銷售管理“價格跟蹤”描述正確的是？ A: 只有進行價格跟蹤的單據，才會影響存貨最新進價 B: 只有進行價格跟蹤的單據，才能在價格查詢中看到 C: 只有進行價格跟蹤的單據，才能在最近十次價格中看到 D: 退貨業務也可以使用價格跟蹤功能

A B C

D

9、T3企管通支持一個賬套使用多年，無須按年建賬，同時支持跨朋使用。請問T3企管通放寬了以下哪些限制？ A: 放寬期初錄入限制 B: 放寬年結限制 C: 放寬月結限制

A B C

D

10、中小企業的初創階段，會出現一人多崗的現象，而隨著企業的發展，崗位會逐步清晰。為此，T3企管通(V11.3)在采購和銷售環節中支持多種流程，支持企業的不同發展階段，幫企業實現“定崗、定責、定權”。請問T3企管通中，采購業務支持哪些流程？（ABC）A: 業務與倉庫分開流程時，先進貨后入庫（2種立賬方式）B: 業務與倉庫分開流程時，先入庫后進貨（2種立賬方式）C: 業務與倉庫合并流程時，直接進貨

A B C

D

11、毛利預估中可比較的成本有 A: 最新成本 B:平均成本 C: 手工錄入成本 D: 參考成本

A B C

D

12、成本自動處理體現在哪些方面？

A: 月末結賬時可以自動結平數量為0金額不為0的成本

B: 結算與暫估差異自動生成調整單，僅限于先進先出和個別計價存貨 C: 入庫未進貨則自動暫估

D: 每筆出入庫都帶入成本，可以時時進行成本查看 E: 費用分攤自動影響采購入庫成本

A B C

D

E

第五篇：行業短信應用場景

短信群發目標客戶

A公司是一間綜合性的大型銷售企業

短信息應用于內部管理，業務系統和客戶服務系統： A公司在全國已有100多個業務劃分區域，日常工作中有大量諸如新商品信息、價格調整等業務資訊需要及時提供給所有區域經理，在應用短信息之前，主要通過電話或Email來完成這些事情，需要投入大量的人力來完成這些工作，并且還經常由于各種因素的影響而出現延誤的現象，現在用短信息則可以快捷和輕松地完成這部分工作。另外A公司在全國還有近50000個會員客戶，以前要向他們以郵件的形式郵寄商品信息、促銷活動信息、節日問候等小宣傳單，成本很高，工作量非常大，而且速度又慢，用了短信息以后，現在的郵件都盡可能地用短信息來代替了。在其他方面，像業務員的月度計劃任務、完成情況以及業務提成等用短信息來提醒。

B公司是一間大型的外資企業

短信應用如下：

1、發送信息（如會議通知、客戶信息等）；

2、資料查詢（如客戶訂單狀況、員工工資袋信息等）；

3、俱樂部會員管理（如會員生日賀電、俱樂部新聞、會員獎勵通知、個性化信息服務等）

C公司是保險公司，短信應用如下：

1、內部信息發送（如會議通知、活動通知等）；

2、業務管理（向超過4500業務經紀發送業務信息，如保單審批結果等）；

3、資料查詢（如保單通知、到款信息、業務提成等）；

4、客戶服務（向超過100萬個投保用戶傳送信息，如續保通知等）。

D公司是投資顧問公司

短信息應用于：群發信息，在幾分鐘同時向他們的幾百個客戶及時的傳送證券投資的專家 建議。這種功能是其他通信方式根本不可能做到的。

E公司是旅游公司，短信應用如下：

1、信息發送（如會議通知、旅游團集合通知等）；

2、資料查詢（如票務信息、酒店信息、旅游線路等信息查詢）；

3、客戶服務（如訂票、訂酒店、簽證結果通知等）。如果說，由手機聊天熱潮而引發的“拇指革命”已經開始，那么行業用戶的加入可以算是一個里程碑了。由此，短信帶給人們的內容已從娛樂發展到服務，短信本身也由文化走向商業。也許有朝一日，站在大街上不停地按手機的短信一族，將不止是用它來聊天的年輕人，還會是公務在身的商務人士，還會是行色匆匆的旅游者，或者是你、我、他。

日前，一些服務于人們生活的方方面面的短信業務被陸續推出。新開通的短信業務，信息傳遞的雙方變為商業機構與其用戶，并利用GSM通信網絡與企業內部的計算機網絡相結合，通過向用戶的手機上發送和接收純文本信息的形式，達到雙方溝通的目的。行業短信業務已涉及教育、金融、運輸、檢疫、電力、人才等多種領域。

編輯本段銀行短信服務

銀行短信服務——隨時掌 握賬面流動隨著經濟的不斷發展，人們與銀行打交道的機會越來越多了，但是一想到要去銀 行排隊辦事，總免不了使人心里發怵。最近開通的銀行短信服務免除了人們的這一后顧之憂。這種業務的方便之處主要體現在它的即時通知功能，用戶可通過網站、CallCenter申請 開通手續，建立起賬戶(對公賬戶或對私賬戶)與手機號的對應關系。消費者可根據自己個性化的要求，靈活設定多種短信條件，當賬戶資金變化滿足條件時，金融系統可即時向用戶手機發送短信，主要形式包括：超單筆發生額通知、超余額上下限通知、超累計發生額通知 等。即時的用戶資金監控，使用戶及時掌握賬戶的情況。短信發送具體項目有：

銀行卡業務——費用代收代扣通知、結息通知、透支還款通知等；

個人貸款——貸款申請和審核 結果通知、付息通知、還款通知等；

代收代付——代發工資到賬通知、代繳費通知、余款 不足通知等；

個人理財——電子匯款成功結果通知等。

檢驗檢疫海關系統短信——轉單、通關手機操作

并不是每個人都會經常跑海關，可是但凡跑過海關的人都會深知這其中手續的繁瑣。運 用于海關系統的短信業務大大減輕了人們的奔波勞頓，它主要分為電子轉單和電子通關兩部分。

由于全國各地檢驗檢疫機構間進出境貨物的所有通關單信息，都會經檢驗檢疫電子業務 服務平臺進行交換,因此用戶只要在特定網站上進行注冊、確定用戶的報檢單位的注冊號、報檢人代碼以及接受信息的手機號碼后，服務器會及時向該手機發送與該用戶確定的報檢單 位的注冊號、報檢人代碼一致的轉單信息狀態。

同理，全國各地檢驗檢疫機構對企業進出口貨物檢驗檢疫完成后，會將通關單信息提交 電子業務服務平臺，由電子業務服務平臺與海關進行數據交換，服務器就可向該手機發送與 該用戶確定的報檢單位的注冊號、報檢人代碼一致的通關信息狀態。

編輯本段零售行業短信

正如大家所了解到的那樣，很多行業進入微利時代，于是導致零售商的價格戰越打越慘 烈，有些商品的價格幾乎是一天三變。對于這樣的經銷商來說，信息的及時溝通顯得尤為重 要。新近推出的針對零售行業的短信業務，相信可以使經銷商們一解燃眉之急。據介紹，有這樣一個案例：一知名品牌手機生產廠商，開辦了多家手機直銷店，現與移動部門合作建立 企業內部信息化平臺。每家經銷店每銷售一臺手機，就可通過發短信的方式，將該手機的零 售價格、機身串號、產品特征等信息發送回本部，由管理中心進行統計和核算，并及時制定 下一步價格戰略。同時，總公司還可以通過這種方式向每個分店的店員傳達商品庫存、商品 價格等信息。

零售行業短信業務主要包括三種內容：如商品價格調整、缺貨通知等管理內容；商品庫 存、商品價格、會員積分等資料查詢內容；促銷信息、積分信息、特價商品信息等會員服務 內容。

編輯本段證券類短信

提起炒股，你是不是還搬著小板凳去證券交易所的大廳中盯大盤？如果是，那么你就太落伍了。目前有多項證券類短信服務，不僅能讓你隨時了解股市風云，而且有專家幫你作出最明智的選擇。這類短信內容包括：專家理財、智能決策、投資理財助手全程跟蹤服務、系統服務等。

專家理財服務是由證券信息研究中心的專業證券分析師根據每個用戶不同的股票持倉, 不同的操作習慣,不同的風險承受能力,提出總體理財建議以及投資組合方式，通過發送短信，向用戶提交方案。

智能決策服務系統能結合客戶自身的投資或者投機原則,提供客戶在下單前一秒鐘,系統對于當前投資品種的及時分析以及客戶此時的買賣決定是否符合他自己本身的投資或者投機原則。

投資理財助手全程跟蹤服務理財助手,將幫助客戶通過短消息定制適合自身實際情況的理財計劃、投資原則，并組織對某個投資品種有著相同興趣的客戶討論各自心得。

系統服務的內容包括：客戶定制的新聞、股評、下單的成交回報、股票預警等。教育類短信——家長聯系本的演變：接下來的這條消息對于學校里的淘氣包們，可算是一條噩耗。相信很多人對上學時的家長聯系本和不厭其煩的班主任記憶猶新，讓我們看看今后老師們如何向家長打小報告。教育短信正是通過移動公司與學校共同搭建的信息平臺將學生的在校表現以短信方式及時發送給家長。教育短信服務的主要目的是建立一個老師和家長之間溝通的橋梁，將學生日常的學習情況如遲到、早退、曠課、平時表現、平時測驗成績、期中期末考試成績、興趣、愛好、特長、近期狀態及綜合表現反饋給家長，使得家長及時了解孩子在校的日常情況并配合老師對孩子進行必要的引導。各大電信運營商都提供這類服務，比如“家校通”業務。

編輯本段人才類短信應用

許多畢業生在尋找工作的過程中，由于信息不完備或不及時，喪失了許多工作選擇的機 會。如今，高校畢業生可以采用兩種方式成為“招聘信息短信通知系統”的用戶，及時獲得 招聘信息。一種方式是，注冊用戶通過網站填寫“短信通知登記表”，采用點選的方式選擇 自己關心的行業，另外的方式是，移動公司為人才網站分配一個接入號，用戶通過手機發送 一個代碼到該網站接入號，網站根據用戶手機地址發送招聘信息，每月從該用戶SIM卡中扣除10 20元信息費。

人才網站利用短信平臺，根據數據庫中最新的招聘信息，為在其網站注冊的用戶根據其 點選的行業發送招聘信息，使其能夠及時瀏覽最新的詳細招聘信息。

鐵路短信——貨運情況手機看 眾所周知，鐵路貨物運輸仍是現行我國主要的貨物運輸方式，每年通過鐵路運送的貨物 占全社會運輸貨物的一半左右。而作為這些貨物的發貨人或收貨人需要了解這些貨物的運行 信息以便他們安排其他的生產、運輸、銷售計劃。實際上，客戶需要的鐵路貨運信息服務遠 遠不止上面所講的貨物運行信息追蹤，像提到貨通知、運價查詢等都是客戶需要了解的信 息。針對這種情況，有關部門已著手開發應用于鐵路系統的短信業務，其中包括：追蹤信息 服務、到貨提貨通知、集裝箱一口價查詢、客車信息查詢、航空、船運、公路等貨運信息查 詢、通用信息等。

編輯本段電力行業應用

電力客戶服務部門作為電力服務的窗口，承擔著電力用電查詢與咨詢、業務受理、故障 報修、投訴舉報、欠費催繳、主動通報、客戶回訪、生產流程輔助管理等大量工作。現有的 電力客服方式是通過呼叫中心和網站的方式來實現的，需要花費大量的人力和物力。現在通 過短信方式不僅可以增加電力客服的媒體覆蓋范圍和用戶數量，充分樹立企業在公眾的服務 形象，而且節省了人力物力資源。

具體業務為：電力報修反饋、電力企業形象宣傳、電力相關產業廣告派送、停電通知等。