大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用課件

目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.1企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.1企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)1中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析212011年-2016年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模22012年各行業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模計(jì)世資訊預(yù)測(cè)，2012年政府、互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模較大，四個(gè)行業(yè)將占據(jù)一半市場(chǎng)份額。由于各個(gè)行業(yè)都存在大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，潛在市場(chǎng)空間非?？捎^。計(jì)世資訊認(rèn)為，2011年是中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)元年，一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)推出，部分行業(yè)也有大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例的產(chǎn)生。2012年-2016年，將迎來(lái)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的飛速發(fā)展。計(jì)世資訊預(yù)測(cè)，2012年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到4.7億元，2013年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)將迎來(lái)增速為138.3%的飛躍，到2016年，整個(gè)市場(chǎng)規(guī)模逼近百億。中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析212011年-2016年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)2目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.3企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.3企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)3中國(guó)企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀4半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多中國(guó)500強(qiáng)企業(yè)日數(shù)據(jù)生成量中國(guó)500強(qiáng)企業(yè)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)率中國(guó)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量正在快速增長(zhǎng)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈指數(shù)倍增長(zhǎng)，如果能有效的處理和分析，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中也富含了對(duì)企業(yè)非常有價(jià)值的信息。中國(guó)企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀4半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)企業(yè)非4企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析513各行業(yè)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注程度目前企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)存在問(wèn)題2目前企業(yè)數(shù)據(jù)分析處理面臨的問(wèn)題企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析513各行業(yè)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注程度目前5目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.6企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.6企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)6大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（中信銀行信用卡中心）7大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)發(fā)卡量增長(zhǎng)迅速：2008年發(fā)卡約500萬(wàn)張，2010年增加了一倍。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速：隨著業(yè)務(wù)的迅猛增長(zhǎng)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模也線(xiàn)性膨脹。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、系統(tǒng)維護(hù)、數(shù)據(jù)有效利用都面臨巨大壓力。需求可擴(kuò)展、高性能的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集中和整合；可以支持多樣化和復(fù)雜化數(shù)據(jù)分析提升信用卡中心的業(yè)務(wù)效率；通過(guò)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提取數(shù)據(jù)，改進(jìn)和推動(dòng)有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)實(shí)時(shí)的商業(yè)智能可以結(jié)合實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全局分析,風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)現(xiàn)在可以每天評(píng)估客戶(hù)的行為，并決定對(duì)客戶(hù)的信用額度在同一天進(jìn)行調(diào)整；原有內(nèi)部系統(tǒng)、模型整體性能顯著提高秒級(jí)營(yíng)銷(xiāo)Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案提供了統(tǒng)一的客戶(hù)視圖，更有針對(duì)的進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。2011年，中信銀行信用卡中心通過(guò)其數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)進(jìn)行了1286個(gè)宣傳活動(dòng)，每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)配置平均時(shí)間從2周縮短到2-3天。EMCGreen-plum大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（中信銀行信用卡中心）7大數(shù)據(jù)發(fā)卡量增長(zhǎng)迅速：7大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（農(nóng)夫山泉）8大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)農(nóng)夫山泉數(shù)據(jù)量變得越來(lái)越大，分銷(xiāo)表中數(shù)據(jù)基數(shù)大，增速快，數(shù)據(jù)展現(xiàn)速度越來(lái)越慢；數(shù)據(jù)運(yùn)算速度越來(lái)越慢，已經(jīng)讓人無(wú)法忍受，影響業(yè)務(wù)的正常進(jìn)行；數(shù)據(jù)更新慢，采用傳統(tǒng)的ETL(數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載)，農(nóng)夫山泉的分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)基本上一天才能更新一次。需求能夠應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)高效的邏輯運(yùn)算、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析以及快速的數(shù)據(jù)展現(xiàn)的解決方案。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了快速的數(shù)據(jù)展現(xiàn)與原有商業(yè)智能報(bào)表展現(xiàn)方案相比，新方案數(shù)據(jù)展現(xiàn)速度快25-30倍；形成了強(qiáng)大邏輯計(jì)算能力測(cè)試了120多張已經(jīng)上線(xiàn)的報(bào)表，基本上速度提升100～150倍；SAPHANA和BusinessObjects4.0組合只用了46秒就完成原來(lái)需要24小時(shí)才能完成的邏輯計(jì)算；實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、同步HANA使得數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中轉(zhuǎn)換到HANA中時(shí)基本上沒(méi)有任何延遲。SAPHANA大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（農(nóng)夫山泉）8大數(shù)據(jù)農(nóng)夫山泉數(shù)據(jù)量變得越來(lái)越大8大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（“數(shù)字黃河”）9大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)激增，IT系統(tǒng)負(fù)擔(dān)加重；地域分隔，信息孤島拉低效能；無(wú)法共享，數(shù)據(jù)同步成為難題；標(biāo)準(zhǔn)各異，數(shù)據(jù)規(guī)范有待統(tǒng)一。需求制定短期和長(zhǎng)期技術(shù)規(guī)劃，以適應(yīng)未來(lái)信息系統(tǒng)的發(fā)展。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)解決跨平臺(tái)異構(gòu)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享與集成問(wèn)題黃河水利委員會(huì)各部門(mén)隨時(shí)獲取其權(quán)限范圍內(nèi)的最新數(shù)據(jù)，而無(wú)須將其存儲(chǔ)在本部門(mén)系統(tǒng)中；消除信息孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理有效消除了各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和各組織結(jié)構(gòu)之間的信息孤島，簡(jiǎn)單獲取黃河數(shù)據(jù)資源的單一視圖，并確保了數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和一致性，同時(shí)首次實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的可視化統(tǒng)一管理IBMInfo-Sphere大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（“數(shù)字黃河”）9大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)激增，IT系統(tǒng)負(fù)擔(dān)9目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.10企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.10企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)1011互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析要求較高，例如廣告監(jiān)測(cè)、B2C業(yè)務(wù)，往往要求在數(shù)秒內(nèi)返回上億行數(shù)據(jù)的分析，從而達(dá)到不影響用戶(hù)體驗(yàn)和快速準(zhǔn)確營(yíng)銷(xiāo)的目的。目前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面對(duì)大數(shù)據(jù)，會(huì)普遍感覺(jué)到實(shí)時(shí)分析能力差、海量數(shù)據(jù)處理效率低、缺少分析方法、分析軟件能力差等問(wèn)題?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的主要問(wèn)題互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，會(huì)首先帶動(dòng)社會(huì)化媒體、電子商務(wù)的快速發(fā)展，其他的互聯(lián)網(wǎng)分支也會(huì)緊追其后，整個(gè)行業(yè)在大數(shù)據(jù)的推動(dòng)下將會(huì)蓬勃發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)擁抱大數(shù)據(jù)11互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析要1112醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來(lái)自于PACS影像、B超、病理分析等業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人體不同部位、不同專(zhuān)科影像的數(shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)和傳輸要采取不同策略。面對(duì)大數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)遇到前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景非常多，右圖僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。對(duì)于公共衛(wèi)生部門(mén)，可以通過(guò)過(guò)覆蓋全國(guó)的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，快速檢測(cè)傳染病，進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測(cè)，并通過(guò)集成疾病監(jiān)測(cè)和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。比較效果研究臨床操作臨床決策支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控研發(fā)預(yù)測(cè)建模提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法疾病模式的分析12醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來(lái)自于PACS1213能源遇到大數(shù)據(jù)能源行業(yè)數(shù)據(jù)特征能源勘探開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的類(lèi)型眾多，不同類(lèi)型數(shù)據(jù)包含的信息各具特點(diǎn)，綜合各種數(shù)據(jù)所包含的信息才能得出地下真實(shí)的地質(zhì)狀況。能源行業(yè)面臨的大數(shù)據(jù)問(wèn)題能源行業(yè)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案的需求集中體現(xiàn)在：可擴(kuò)展存儲(chǔ)、高帶寬、可處理不同格式數(shù)據(jù)的分析方案。13能源遇到大數(shù)據(jù)能源行業(yè)數(shù)據(jù)特征能源勘探開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的類(lèi)型眾多13大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用14應(yīng)用可能性電信政府（公共事業(yè)）交通金融醫(yī)療教育能源（電力/石油）縱軸契合度：

表示該用戶(hù)的IT應(yīng)用特點(diǎn)與大數(shù)據(jù)特性的契合程度；橫軸應(yīng)用可能性：表示該用戶(hù)出于主客觀因素在短期內(nèi)投資大數(shù)據(jù)的可能性；注：

該位置為分析師訪(fǎng)談的綜合印象，為定性分析，圖中位置不代表具體數(shù)值HighMidLowLowMidHigh優(yōu)先關(guān)注行業(yè)用戶(hù)應(yīng)用特點(diǎn)與大數(shù)據(jù)技術(shù)有較高的契合度，在主客觀條件上也有較高的應(yīng)用可能性。值得關(guān)注行業(yè)用戶(hù)應(yīng)有特點(diǎn)與大數(shù)據(jù)的契合度及應(yīng)用可能性綜合較高適當(dāng)關(guān)注行業(yè)用戶(hù)兩個(gè)維度暫時(shí)都不具備優(yōu)勢(shì)，可適當(dāng)給予關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)（電子商務(wù)）契合度流通零售制造大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用14應(yīng)用可能性電信政府（公共事業(yè)）交通金融醫(yī)療141521互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用在社交和網(wǎng)購(gòu)方面結(jié)合位置數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)信息推送是電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要場(chǎng)景3金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在投資方面4制造行業(yè)具有多環(huán)節(jié)、多地域特色，各個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化是制造行業(yè)最關(guān)注的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)潛在應(yīng)用1521互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用在社交和網(wǎng)購(gòu)方面結(jié)合位置數(shù)據(jù)15目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.16企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.1企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)16中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1712011年-2016年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模22012年各行業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模計(jì)世資訊預(yù)測(cè)，2012年政府、互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模較大，四個(gè)行業(yè)將占據(jù)一半市場(chǎng)份額。由于各個(gè)行業(yè)都存在大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，潛在市場(chǎng)空間非常可觀。計(jì)世資訊認(rèn)為，2011年是中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)元年，一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)推出，部分行業(yè)也有大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例的產(chǎn)生。2012年-2016年，將迎來(lái)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的飛速發(fā)展。計(jì)世資訊預(yù)測(cè)，2012年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到4.7億元，2013年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)將迎來(lái)增速為138.3%的飛躍，到2016年，整個(gè)市場(chǎng)規(guī)模逼近百億。中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析212011年-2016年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)17目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.18企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.3企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)18中國(guó)企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀19半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多中國(guó)500強(qiáng)企業(yè)日數(shù)據(jù)生成量中國(guó)500強(qiáng)企業(yè)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)率中國(guó)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量正在快速增長(zhǎng)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈指數(shù)倍增長(zhǎng)，如果能有效的處理和分析，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中也富含了對(duì)企業(yè)非常有價(jià)值的信息。中國(guó)企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀4半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)企業(yè)非19企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2013各行業(yè)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注程度目前企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)存在問(wèn)題2目前企業(yè)數(shù)據(jù)分析處理面臨的問(wèn)題企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析513各行業(yè)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注程度目前20目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.21企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.6企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)21大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（中信銀行信用卡中心）22大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)發(fā)卡量增長(zhǎng)迅速：2008年發(fā)卡約500萬(wàn)張，2010年增加了一倍。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速：隨著業(yè)務(wù)的迅猛增長(zhǎng)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模也線(xiàn)性膨脹。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、系統(tǒng)維護(hù)、數(shù)據(jù)有效利用都面臨巨大壓力。需求可擴(kuò)展、高性能的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集中和整合；可以支持多樣化和復(fù)雜化數(shù)據(jù)分析提升信用卡中心的業(yè)務(wù)效率；通過(guò)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提取數(shù)據(jù)，改進(jìn)和推動(dòng)有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)實(shí)時(shí)的商業(yè)智能可以結(jié)合實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全局分析,風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)現(xiàn)在可以每天評(píng)估客戶(hù)的行為，并決定對(duì)客戶(hù)的信用額度在同一天進(jìn)行調(diào)整；原有內(nèi)部系統(tǒng)、模型整體性能顯著提高秒級(jí)營(yíng)銷(xiāo)Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案提供了統(tǒng)一的客戶(hù)視圖，更有針對(duì)的進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。2011年，中信銀行信用卡中心通過(guò)其數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)進(jìn)行了1286個(gè)宣傳活動(dòng)，每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)配置平均時(shí)間從2周縮短到2-3天。EMCGreen-plum大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（中信銀行信用卡中心）7大數(shù)據(jù)發(fā)卡量增長(zhǎng)迅速：22大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（農(nóng)夫山泉）23大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)農(nóng)夫山泉數(shù)據(jù)量變得越來(lái)越大，分銷(xiāo)表中數(shù)據(jù)基數(shù)大，增速快，數(shù)據(jù)展現(xiàn)速度越來(lái)越慢；數(shù)據(jù)運(yùn)算速度越來(lái)越慢，已經(jīng)讓人無(wú)法忍受，影響業(yè)務(wù)的正常進(jìn)行；數(shù)據(jù)更新慢，采用傳統(tǒng)的ETL(數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載)，農(nóng)夫山泉的分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)基本上一天才能更新一次。需求能夠應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)高效的邏輯運(yùn)算、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析以及快速的數(shù)據(jù)展現(xiàn)的解決方案。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了快速的數(shù)據(jù)展現(xiàn)與原有商業(yè)智能報(bào)表展現(xiàn)方案相比，新方案數(shù)據(jù)展現(xiàn)速度快25-30倍；形成了強(qiáng)大邏輯計(jì)算能力測(cè)試了120多張已經(jīng)上線(xiàn)的報(bào)表，基本上速度提升100～150倍；SAPHANA和BusinessObjects4.0組合只用了46秒就完成原來(lái)需要24小時(shí)才能完成的邏輯計(jì)算；實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、同步HANA使得數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中轉(zhuǎn)換到HANA中時(shí)基本上沒(méi)有任何延遲。SAPHANA大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（農(nóng)夫山泉）8大數(shù)據(jù)農(nóng)夫山泉數(shù)據(jù)量變得越來(lái)越大23大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（“數(shù)字黃河”）24大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)激增，IT系統(tǒng)負(fù)擔(dān)加重；地域分隔，信息孤島拉低效能；無(wú)法共享，數(shù)據(jù)同步成為難題；標(biāo)準(zhǔn)各異，數(shù)據(jù)規(guī)范有待統(tǒng)一。需求制定短期和長(zhǎng)期技術(shù)規(guī)劃，以適應(yīng)未來(lái)信息系統(tǒng)的發(fā)展。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)解決跨平臺(tái)異構(gòu)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享與集成問(wèn)題黃河水利委員會(huì)各部門(mén)隨時(shí)獲取其權(quán)限范圍內(nèi)的最新數(shù)據(jù)，而無(wú)須將其存儲(chǔ)在本部門(mén)系統(tǒng)中；消除信息孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理有效消除了各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和各組織結(jié)構(gòu)之間的信息孤島，簡(jiǎn)單獲取黃河數(shù)據(jù)資源的單一視圖，并確保了數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和一致性，同時(shí)首次實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的可視化統(tǒng)一管理IBMInfo-Sphere大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（“數(shù)字黃河”）9大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)激增，IT系統(tǒng)負(fù)擔(dān)24目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.25企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析3.大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用4.目錄中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析1.10企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析2.大數(shù)2526互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析要求較高，例如廣告監(jiān)測(cè)、B2C業(yè)務(wù)，往往要求在數(shù)秒內(nèi)返回上億行數(shù)據(jù)的分析，從而達(dá)到不影響用戶(hù)體驗(yàn)和快速準(zhǔn)確營(yíng)銷(xiāo)的目的。目前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面對(duì)大數(shù)據(jù)，會(huì)普遍感覺(jué)到實(shí)時(shí)分析能力差、海量數(shù)據(jù)處理效率低、缺少分析方法、分析軟件能力差等問(wèn)題?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的主要問(wèn)題互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，會(huì)首先帶動(dòng)社會(huì)化媒體、電子商務(wù)的快速發(fā)展，其他的互聯(lián)網(wǎng)分支也會(huì)緊追其后，整個(gè)行業(yè)在大數(shù)據(jù)的推動(dòng)下將會(huì)蓬勃發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)擁抱大數(shù)據(jù)11互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析要2627醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來(lái)自于PACS影像、B超、病理分析等業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人體不同部位、不同專(zhuān)科影像的數(shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)和傳輸要采取不同策略。面對(duì)大數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)遇到前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景非常多，右圖僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。對(duì)于公共衛(wèi)生部門(mén)，可以通過(guò)過(guò)覆蓋全國(guó)的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，快速檢測(cè)傳染病，進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測(cè)，并通過(guò)集成疾病監(jiān)測(cè)和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。比較效果研究臨床操作臨床決策支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控研發(fā)預(yù)測(cè)建模提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法疾病模式的分析12醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療行業(yè)