큰 데이터에 관해서, 가장 일반적인 응용은 큰 데이터 분석이다. 빅 데이터 분석의 데이터 소스는 기업 내부의 정보 시스템뿐 아니라 정부, 은행, 국민 생활, 산업, 소셜 사이트 등 다양한 외부 시스템, 기계 장비, 센서, 데이터베이스의 데이터도 포함한다. 빅 데이터 분석 기술 및 도구를 통해 대용량 데이터를 통계적으로 요약 한 후 그래픽 및 차트로 데이터를 표시하여 데이터 시각화를 달성합니다.
응용 프로그램 섹션에서 큰 데이터에는 기업 내부 응용 시스템의 데이터 분석뿐만 아니라 업계 및 산업과의 심도 있는 융합도 포함됩니다. 빅 데이터 분석의 응용 프로그램 시나리오는 산업적이며, 업종별로 제공되는 내용과 분석 차원이 다릅니다. 구체적인 시나리오로는 인터넷, 정부, 금융, 전통 기업의 부동산, 의료, 에너지, 제조, 통신 등이 있습니다.
1. 빅데이터는 인터넷 업계에서 전자상거래, 소셜네트워킹, 인터넷 검색 등을 응용한다. 판매 데이터, 고객 행동 데이터 (활동, 제품 선호도, 구매율 등) 에 따라 사용자를 묘사할 수 있습니다. ), 거래 데이터, 제품 수집 데이터, 애프터 데이터 및 검색 데이터는 고객의 취향에 따라 해당 제품을 추천할 수 있습니다.
2. 정부업계는 품질 검사 부서, 공안부문, 기상부문, 의료부문 등을 포함한다. 품질 검사 부서에는 상품 생산, 가공, 물류, 무역, 소비의 전 과정에 대한 정보 수집, 검증 및 검사가 포함되며, 식품 물품의 안전을 보장합니다. 기상부는 대기운동법칙 평가 모델과 기상변화의 상관관계 분석을 구축함으로써 기상변화를 정확하게 예측하고, 최적의 해결책을 찾고, 긴급 구호 작업을 계획할 수 있다.
3. 금융업계 대데이터 분석은 은행, 증권, 보험 등 세분화업에 많이 쓰인다. 빅 데이터 분석의 경우 소셜 미디어의 고객 행동 데이터, 웹 사이트에서 소비되는 거래 데이터, 고객이 비즈니스를 처리하는 예약 데이터 등 다양한 채널 데이터와 결합하여 고객 기반을 정확하게 포지셔닝하여 금융 업계의 수요를 분석합니다.
4. 기존 산업에는 에너지, 통신, 부동산, 소매 및 제조업이 포함됩니다. 통신업계는 큰 데이터 응용 프로그램을 이용하여 센서 데이터 이상을 분석하고, 장비 고장을 예측하며, 사용자 만족도를 높인다. 에너지 산업은 고객의 행동 특성과 소비 법칙을 발굴하기 위해 대규모 데이터 분석을 사용하여 에너지 수요의 정확성을 높입니다. 부동산 업계는 내부 및 외부 데이터 마이닝 및 분석을 통해 관리자가 부동산 업계의 잠재적 시장 수요를 파악하고 이해하며, 운영 상황과 역학을 파악하고, 세분화된 시장에 대해 동적 가격 및 차등 가격 책정을 실시할 수 있도록 합니다. 빅 데이터 분석을 통해 제조업은 장비 예측 유지 관리, 생산 프로세스 최적화, 에너지 소비 제어, 잠재적 문제 파악, 시기 적절한 경보를 실현할 수 있습니다.
정보기술의 급속한 발전과 데이터의 양이 증가함에 따라, 이미 데이터 시대로 접어들면서, 앞으로 큰 데이터가 업계 간에 점점 더 많이 응용될 것이며, 점점 더 깊이 파고들 것이라고 믿는다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 정보명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언)