如何利用大数据竞争是成为赢得行业竞争的关键

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-22 23:29 标签： 万国数据的竞争对手
为什么企业需要互联网大数据？_百度知道
为什么企业需要互联网大数据？
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现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键，即企业可以利用大数据进行精准营销。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。5）从大量客户中快速识别出金牌客户。6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
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“十三五”中国大数据行业发展热点及趋势
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&&作为一个全新的产业,大数据仍然处于快速发展的初期,这是一个快速发展的领域,每时每刻都在产生新的变化。从整体发展角度评估,大数据行业未来将呈现这六个核心发展趋势。
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大数据在电力行业的应用前景有哪些？
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关键技术：电力大数据的发展也需要一些关键技术的支撑，（1）大数据传输及存储技术：电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题（2）实时数据分析及处理技术：在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）大数据展示技术：包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等.目前，电力大数据应用场景主要在以下方面： （1）规划—提升负荷 预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。 （2）建设—提升现场安全管理能力。对现场照片进行批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或者核查安全整改措施的落实情况。 （3）运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。 （4）检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，利用并行计算等技术实现检修策略优化，指导状态检修的深入开展。 （5）营销—提升对用电行为的分析能力。扩展用电采集的范围和频次，利用聚类模型等挖掘手段，开展对用电行为特征的深入分析，并实施区别化的用户管理策略。 （6）运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析、计算。前景：一、宏观经济形势评价与预测二、服务电力企业、电力用户；1.用户能耗分析及用电优化；2.用电信息征信体系服务；
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面： 1)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; 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型; 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据在电力行业的应用前景主要有：1、预警预报，监测发电机组及其他设备运行情况。2、智能运行脱硫脱硝设备，降低运行成本。3、专家知识库，智能回答电厂生产中遇到的问题。4、污染物排放监测监控，分析调控。5、智慧电网。
能提前预测用电高峰到来，做好配电输电调整。提前预知有问题，有风险的输电位置，提前排查。
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[摘要]IBM软件集团高工凌棕称，人们对大数据的认识依然还在较初级的阶段。
腾讯科技 纪振宇 4月7日硅谷报道大数据在普通人眼里看来或许距离我们很遥远，但实际上，关于大数据应用已经每时每刻在我们身边发生。“我曾去德国大众公司做企业咨询服务，要帮他们解决的问题是如何将5分钟出产一辆车变成2分钟出产一辆车。”软件集团高级工程师凌棕6日用这样生动的例子讲解大数据的应用。在硅谷举办的中国计算机学会青年计算机科技论坛上，凌棕发表了题为“大数据？大数据！”的主题演讲，在演讲中，凌棕分享了多年从事大数据应用技术研究的经验和心得。他认为，大数据的战略意义不在于单纯掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行分析处理。“如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的‘加工能力’，通过‘加工’实现数据的‘增值’。”凌棕说。他表示，业内常会有将大数据比作新的“石油资源”的说法，因为和人类对石油资源的认识过程相类似，人们对大数据的认识也需要经历一个长期的过程，目前依然还在较为初级的阶段。他认为，数据已经成为企业最宝贵的资产，未来企业之间的竞争，将是数据资产以及数据资产管理能力的竞争。凌棕表示，目前大数据行业存在四方面的特征，一是体量增长快速而巨大，其中非结构化数据的占总数据量的80-90%，比结构化数据增长快10倍到50倍。二是数据呈现多样性，以文本、图像、视频和机器数据等不同形式出现。三是价值密度增加，对未来趋势和模式的可预测分析，机器学习、人工智能等深度复杂分析增加。四是速度的提升，越来越多的大数据实时分析正在取代批量式分析，大数据技术正在越来越多实现“立竿见影”而非“事后见效”。目前，大数据已经在互联网、金融、医疗、交通、零售等多个行业得到广泛应用，相对来说，制造业的大数据技术应用不足，未来实际上大有潜力可挖。凌棕认为，大数据技术可以通过以下10条途径应用于制造业，分别是监控生产过程、加快业务整合、提高企业制造绩效、改进生产流程、预测供应商绩效、监测生产设备状况、合理生产计划、细化质量管理环节、追踪产能与企业财务状况以及监测产品运维状态。
[责任编辑：jimmonzang]
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