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我们分析了10个垂直行业，告诉你大数据应用面临哪些挑战

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。你很可能会发现你处于以下几种情况之一：想要弄清楚大数据中是否存在真正的价值评估市场机会的规模开发使用大数据的新服务和产品已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据，或者已经使用大数据解决方案考虑到这一点在本文中，我将分析使用大数据的10个垂直行业，这些行业面临的行业挑战以及大数据如何解决这些挑战。我还将提到一些大型数据提供商在特定行业提供解决方案的案例。总结本文总共梳理了10个垂直行业中大数据的重要作用，以下是几个关键要点：在大数据领域有大量支出要利用大数据机会，你需要：熟悉并了解行业特定的挑战、了解每个行业的数据特征、了解支出在哪里发生、通过自己的能力和解决方案来满足市场需求垂直行业的专业知识是有效和高效地利用大数据的关键

来源：36大数据

2017-09-17

大数据中心在医院的落地，需如何去做集成融合与利用

大数据与AI时代的到来，近些年医院信息中心的工作人员非常关注一个问题：首先是医院有哪些数据应用已落地，其次是如果要想落地，医院信息中心应该怎么做融合和集成？为什么采用基于Haddoop的实时数据中心因为其他传统型数据中心不能够满足这种大数据的处理，北京大学第三医院也第一次尝试在医疗、医院建立基于Hadoop这种大数据技术的实时数据中心，通过集中平台实时传送存储数据中心至于为何选择Hadoop，主要出于它可高效处理海量数据。当时尝试的时候，同时搭建传统型平台和Hadoop平台，最终发现大数据处理技术的确要比传统型的快20倍，满足了需求。包括现在手机上的应用，需要随时刷新了解院内情况，只有它是满足的，秒级的传送数据。这是一个比较，传统关键数据库在处理上有很大的劣势：所以当时选择大数据的架构进行尝试，并且尝试成功了。有一些病人、年龄、医保等大数据放在手机端也能很快呈现，为管理着的决策支持提供服务。科研数据中心最后一个就是科研，在数据中心之外同时要有一个科研数据中心。

来源：网络大数据

2017-09-07

如何避免大数据分析故障

大数据分析项目也可能导致项目的失败，企业、组织投入大量的资金、时间(被浪费掉)，更不用说不得不让那些导致这些管理上令人沮丧的管理失误的专业技术人员。如何避免大数据失败？但是如果你已经完成了基本的工作，那么在大数据分析中成功与失败的区别就在于你如何处理大数据分析的技术问题和挑战。这是你能做的，以保持在等式的成功。 Hadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。 Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型。例如，您可以选择使用人工智能分析非结构化数据的认知大数据产品，因为编译大数据集的复杂性。

来源：机房360

2017-09-05

敏捷转型：从搭建TB级大数据应用说起

现在各种大数据会议充满了AI（人工智能）的主题，还好仍有人强调数据敏捷性，要不我今天分享的DataAPP敏捷实践话题就落伍了。敏捷诞生也有二十多年了，经历了两次高潮，何时提敏捷都不落伍。大数据这条路上，一定要看每年发布的大数据蓝图（《BigDataLandScape》由MattTurck首先于2012年提出，通过这张图的更新，可以找到业界的技术投资潮流）。这张图的使用诀窍，在于要透过复杂的表象按照大数据技术的抽象分类（可参考http：//www.bigdatalandscape.com）来寻找可能的技术方向。这个项目刚开始的时候，我们想法很简单，采用H5技术屏蔽IOS和Android，用ECharts实现移动端数据可视化，沿用数据平台公共访问区已有的GreenPlum。第二步，按部就班。作为可以借鉴的经验，我们把TDD先下降到战术层面，把TDD当作带测试案例的需求文档，把TDD当作设计思路的形成过程，那就说TDD对工程师的好处在于可以省略掉需求分析和设计文档（还好没有正式立项，要不会有人追杀我的

来源：运维派

2017-07-31

一个传统企业大数据发展的编年史

评论：2011年是大数据的采集元年，从这一年开始，开始了艰巨的DPI等大数据引入工作，真正的星星之火。评论：过渡之年，这一年在不停的对大数据技术进行论证选型，数据管理彻底放弃传统的后向产品，业务上开始启动大数据变现的前期工作。 12、2015年-大数据元年内容：正式完成企业级大数据平台建设，包括大数据交换平台，大数据处理平台、大数据管理平台及大数据精确营销平台，奠定了整个大数据平台的运营基础，同年大数据专业组织成立，完成公司第一个大数据对外变现合同 13、2016年-大数据开放年内容：大数据平台扩容，架构基本成型，大数据模型自我掌控，大数据产品体系初具规模，对外商务变现获得突破，成立云计算专业组织，专业化进行平台建设和管理。评论：大数据平台持续优化，对外不断探索商务模式，开放元年。14、2017年-大数据转型年内容：对外进行大数据业务转型，对内探索大数据的支撑模式，采取搭台唱戏的模式驱动智慧运营，开始关注人工智能。

来源：36大数据

2017-07-20

如何做好大数据产品设计架构和技术策略？

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析；第二步，基于采集回来的多维度数据，目前做大数据平台的公司，大多数采集的数据指标和输出的可视化报表，都存在几个关键问题：采集的数据都是以渠道、日期、地区统计，无法定位到具体每个用户；计算统计出的数据都是规模数据，针对规模数据进行挖掘分析，，同步到前端渠道交互平台来执行营销规则，并将营销执行效果信息实时返回到大数据系统。大数据系统在深度自学习外，未来将通过逐步开放合作理念，对接外部第三方平台，扩展客户数据范围和行为触点，尽可能覆盖用户线上线下全生命周期行为轨迹，掌握用户各行为触点数据，扩大客户数据集市和事件库，才能深层次挖掘客户全方位需求

来源：大数据观察

2017-07-17

一文读懂大数据处理框架

通常来讲，大数据是：大数据集用于处理大数据集的某类技术此处的“大数据集”是指一个数据集的数据量太大以至于无法使用传统工具或单机方式来处理和存储，而处理技术包括数据接入、数据持久化存储 Flink目前最大的缺点就是缺乏在大型公司实际生产项目中的成功应用案例。相对于Spark来讲，它还不够成熟，社区活跃度也没有Spark那么高。但假以时日，Flink必然会改变数据处理框架的格局。伯克利的正统出身、活跃的社区以及大量的商用案例都是Spark的优势。除了可用于批处理和流处理系统，Spark还支持交互式查询、图计算和机器学习。虽然目前存在社区活跃度不够高、商用案例较少等情况，不过“是金子总会发光”，如果Flink能在商业应用上有突出表现，则可能挑战Spark的地位。 Flink提供了真正的流处理能力并且同样具备批处理能力，但商用案例较少，对于初次尝试数据处理的企业来说，大规模使用Flink存在一定风险。七、学习资源首先，任何开源项目最好的学习资源，就是官方文档。

来源：网络大数据

2017-07-04

让大数据分析更有效的5种技术措施

其问题是，而正因为大数据定义为“大数据”，所以数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不准确的推论。然而，有一些技术可以优化企业大数据分析，并最大限度地减少可能渗透这些大数据集的“噪点”。基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此，必须保持数据质量和分析效率。(2)清除垃圾数据垃圾数据是大数据分析的祸患。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件，但却没有考虑到进入系统做什么。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

来源：网络大数据

2017-07-03

“和谐生态共生共赢”亿信华辰助推企业大数据变现

2016年亿信华辰“和谐生态共生共赢”合作伙伴大会，邀请国内大数据行业用户、合作伙伴、研究与管理机构、IT媒体共聚一堂，围绕亿信华辰的大数据、商业智能技术与产品，搭建企业大数据与商业智能生态高含金量BI与大数据产品体系亿信华辰提供完善的大数据和商业智能服务，涵盖数据存储、数据管理、数据应用三个方向，构成服务闭环。数据存储产品，大数据分析库—EsPetabase。作为国内领先的大数据与商业智能软件、服务提供商，亿信华辰以大数据管理与应用为核心研究方向，为企业提供成熟稳定的软件产品和快速及时的技术服务。共建大数据与商业智能生态亿信华辰的优势在于拥有大数据管理、商业智能核心技术与丰富的产品体系，但是要为企业用户提供完善的大数据应用服务，光有技术和产品还不够，这需要联合各行业的相关伙伴公司，开发针对行业和专业领域的应用产品只有大数据工具提供商和服务商组成的整个生态体系，才能构成企业大数据服务的完整闭环。

来源：互联网

2017-06-07

大数据分析应用如何走得更远？

许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级……大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现，现在大数据已经成为商业智能此外，企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。要进行大数据分析，选择合适的技术是规划的第一部分，企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后，才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。技术供应商处理这些需求的方式是多种多样的。对于垂直市场而言，现成的分析应用程序都是专门为其定制的，因为诸如电信、金融服务和网络游戏这些行业都必须处理大数据。当公司管理人员和业务经理需要查看大数据分析查询结果时，数据可视化工具可以简化其流程。评论：大数据分析应用之车，能否走得更远，需要相关合适技术的支持，现如今，大数据正在以稳定的步伐渗透到各行各业，未来我们的生活中大数据的应用会越来越多，而对于企业而言，其整个企业的信息质量会变得更好，而且信息能够更高效的得到利用

来源：互联网

2017-05-31

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