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【央视新闻客户端】

大数据十大商业应用场景

大数据时代，在未来的几十年里
，大数据都将会是一个重要都话题
。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业 ，包括零售业、金融行业 、医疗行业等等
，大数据也在彻底地改变着我们的生活 。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场
。

1
、智慧城市

如今 ，世界超过一半的人口生活在城市里
，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置 。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱 ，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置
，精细化运营城市，打造智慧城市
。

城市的道路交通 ，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划
，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划 ，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率 。在美国
，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率
。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率 ，航空公司利用大数据可以提高上座率
，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率 、降低成本 。

城市公共交通规划
、教育资源配置、医疗资源配置 、商业中心建设、房地产规划
、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整
。

大数据技术可以了解经济发展情况 ，各产业发展情况
，消费支出和产品销售情况，依据分析结果 ，科学地制定宏观政策
，平衡各产业发展，避免产能过剩 ，有效利用自然资源和社会资源
，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出 。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升 、科学决策
、精细管理 ，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理
，具有极大的想象空间
。

2 、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品 ，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展得较早
，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台 ，对金融行业的交易数据进行采集和处理 。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主
，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主
。在大数据价值变现方面 ，开展的不够深入
，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现 ，其中招商银行
、平安集团、兴业银行 、国信证券
、海通证券和Talking Data在移动大数据精准营销、获客 、用户体验等方面进行了不少的尝试
，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现 。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

(1)精准营销：依据客户消费习惯
、地理位置、消费时间进行推荐

(2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持 ，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

(3)决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

(4)效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点
，利用大数据技术加快内部数据处理速度

(5)产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3 、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告
、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析 ，将会极大地帮助医生和病人
。在未来
，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征 、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库 ，帮助医生进行疾病诊断。

如果未来基因技术发展成熟
，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库 。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征
、化验报告和检测报告 ，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊
。在制定治疗方案时
，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄 、人种
、身体情况相同的有效治疗方案 ，制定出适合病人的治疗方案
，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械 。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通 ，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用
。未来需要将这些数据统一收集起来
，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力 ，未来市场将会超过几千亿元 。

4、农牧业

农产品不容易保存
，合理种植和养殖农产品对农民非常重要
。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导 ，依据需求进行生产
，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理 ，实现科学决策 。在数据驱动下
，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息 ，病虫害信息
。

农业生产面临的危险因素很多
，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂 、杀菌剂
、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素 。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上 ，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种
，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥 ，哪些土地需要5天后才可以耕种
，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值
。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲 ，女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录
，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额 ，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉 、消毒液
、衣领净等放到一起进行销售 。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额
。

零售行业还可以记录客户购买习惯
，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前 ，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货
，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验 。

电商行业的巨头天猫和京东 ，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿
，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备
。当客户刚刚下单 ，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口
，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术 ，零售行业将至少会提高30%左右的销售额
，并提高客户购买体验 。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长
。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年 ，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B(5ZB)
，这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题 。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会
。据估计全世界在大数据采集 、存储、处理
、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储 ，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币
，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大 。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长 ，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场
，也将是大数据商业价值变现的市场
。大数据将会在企业的精准营销 、决策分析
、风险管理、产品设计 、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题 ，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币 。中国目前拥有大数据
，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360
、小米、京东 、Talking Data
、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者 ，市场足够大
，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现
。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右 ，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右
，并且下降的趋势明显 。物流行业很多的运力浪费在返程空载 、重复运输
、小规模运输等方面
。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高 。

物流行业借助于大数据 ，可以建立全国物流网络
，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源 ，降低货车的返程空载率，降低超载率
，减少重复路线运输，降低小规模运输比例
。通过大数据技术 ，及时了解各个路线货物运送需求
，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比 ，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置
，至少可以增加物流行业10%左右的收入，其市场价值将在5000亿左右 。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去 ，其面临的挑战逐渐增加
，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地 、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行
。

借助于大数据 ，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量
、流动人口数量、消费能力 、消费特点
、年龄阶段、人口特征等重要信息 。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发 、商户招商
、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术
，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价 ，合理制定开发规模，合理进行商业规划
。大数据技术可以降低土地价格过高
，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像 、土地规划
、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果 。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力 ，很多产品包括家电 、纺织产品
、钢材、水泥 、电解铝等都没有按照市场实际需要生产
，造成了资源的极大浪费
。利用电商数据、移动互联网数据
、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求 ，合理规划产品生产
，避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量 ，厂家将依据这些数据来进行生产
，避免生产过剩 。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥
。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求 ，帮助厂商进行产品开发
，设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右 ，较2013年增长56.5% 。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大
。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元
，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主 ，广告主将广告交给广告公司
，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大 ，其他的广告投放方式也是以页面展示为主
，大多是广播式广告投放 。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户 ，面对所有客户进行展示
，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题
。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来 ，对客户的行为进行分析
，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑 ，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群 。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销
，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备 ，通过用户经常使用的APP进行广告投放
，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放
。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户 ，其将会降低广告投入
，提高广告的转化率。

目前，影响大数据产业发展主要有两个大问题 ，一个是大数据应用场景
，一个是大数据隐私保护问题 。

大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找 ，目前在移动互联网的精准营销和获客 、360度用户画像
、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理 、金融行业的供应链金融
，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例
。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前 ，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做
，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来 ，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求 。在没有明确有关大数据隐私保护法规前
，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法 ，在实施大数据价值变现的过程中
，充分保护所有相关方的个人利益
。

最后纵观人类历史，在任何领域 ，如果我们可以拿到数据进行分析
，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析 ，我们注定要落后 。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误
，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它 ，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现
。

以上是小编为大家分享的关于大数据十大商业应用场景的相关内容
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大数据金融会带来什么

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛 ，尤其以企业为主
，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的 。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用 ，帮助人们真正从中获益
。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面
，涵盖医疗
、交通、金融 、教育
、体育、零售等各行各业。

健康医疗 温情暖意

同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系 ，包括对临床 、运营
、科研、考核等信息的分析
，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率 、平均维修时间 。这一切都让工作效率稳步提升 ，也缓解了病人看病难的问题
，提高了患者就医满意度。

未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端 ，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生
，后者给出诊断或康复建议
。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压
、糖尿病等慢性病进行日常管理 ，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。

智能交通 路路畅通

杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版
，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用 。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月 ，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询
，仅需不到1秒的时间
。

未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息 ，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验
，车载应用尽在云端 。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕 ，可实现多点触摸、支持视频通话
，在玻璃上比划几下就能导航 、显示路况
、查询天气和附近美食、阅读电子书 、回复邮件
、互动游戏等等
。

魅力体育 完美呈现

IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术 ，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略 。此外
，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网
。

未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息 ，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权
，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告 ，专人将会迅速呼叫保安人员
，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想 。

智慧教育 创新源泉

为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光 ，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上
，采用 DS800-F20存储系统 、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台 ，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶
。

未来教育片段：未来个性化学习终端
，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长 ，推送相关领域的前沿技术
、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等
，并贯穿每个人终身学习的全过程。

全面迎接金融大数据时代

华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试 ，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力
，以及业界最快捷的售后服务 。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理 ，公共机构能够将风险降到最低
，从而实现社会管理效率的最大化
。

零售营销 极致体验

作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案 ，以优化运营管理
，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物 、定价
、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长 ，包括大卖场 、综合超市、百货公司以及商业地产等 。

未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起
，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案 ，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字
、身高、在店内及网上的支付记录
，甚至是他对生活 、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着
。

电信大数据异军突起

北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施 ，是电信行业最领先的独立软件开发商。

未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务
，通过大数据分析用户行为，改进产品设计 ，并通过用户偏好分析
，及时
、准确地进行业务推荐，强化客户关怀 ，这样就可以不断改善用户体验
，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置 ，同时还可以分析网络日志
，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务 、资源
、财务等各类数据的综合分析 ，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;

上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然
，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域 ，以及很多新的应用案例 。

大数据金融会带来什么

近年来
，大数据和其衍生的技术成为了各行各业争相追捧的对象，对于金融行业来说 ，大数据金融也给了业绩很高的期望
，它会给金融行业带来怎样的变化?

对于金融研究领域的从业者而言，大数据技术早就融入进了绝大部分研究者的日常工作当中
。

如果只停留在对大数据字面意义的理解来分类 ，所有的金融实证研究例如应用型金融资产定价、市场微观结构等
，早在三四十年前就引入了对海量数据的统计分析技术。最著名的案例包括尤金·法玛和肯尼斯·弗伦奇教授在上世纪九十年代初期，一系列关于市场风险溢价因子的研究论文 ，后来对于资产组合管理理论以及具有里程碑意义的三因子理论模型的提出
，都是基于对美国和当时全球主要发达国家的证券市场过去几十年的交易数据深度统计研究的结果上获得的 。更不要说当代关于市场微观结构的理论文献，每一项成果的背后无不凝聚着对高达十几甚至上百千兆字节海量高频行情和交易数据深度挖掘而归纳出的智慧结晶
。所以传统的大数据应用对于金融理论研究领域来讲 ，其实并不属于门外的陌生人。

大数据的概念，并不能仅仅局限在突出数据的“多且海量 ”这一个方面的特征
，其实它也需要囊括对数据“新且多元
”的这么一层深刻理解 。针对金融行业以及金融研究领域的大数据应用上，更应该强调它“新且多元”的一面
。

过往我们所熟悉的金融研究文献 ，它需要搜集采纳的数据一般就是金融资产的市场交易数据。但是现在越来越多的创新型金融研究理论和模型的研发
，已经跳出了对传统交易数据的唯一路径依赖，而采用了多样化的数据来源和格式 ，例如卫星影像数据 、互联网搜索数据
、人脸识别数据、图像声纹数据 、媒体文本数据和社交通讯数据等 。

“新且多元 ”的大数据
，已经越来越明显地改变了金融行业的从业生态和重塑了金融研究的实践思维。

关于“大数据十大商业应用场景
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