网上有关“大数据的应用领域有哪些呢？”话题很是火热，小编也是针对大数据的应用领域有哪些呢？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
随着5G时代的到来，大数据应用得到迅速的发展，并且得到很多人的关注。大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
1. 制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2.电商行业：电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。
3.金融行业：大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
4.互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
5.能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
6.物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
7.生物技术：基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。
什么是大数据分析 主要应用于哪些行业？以制造业为例
说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。
目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：
一: 结构化数据和非结构化数据
传统行业更多的是结构化数据, 即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。
二：数据的体量
互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。
三：看待数据的方式及数据分析目的不同
互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手党”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？最终一不小心，信用卡刷爆，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…
谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。
四：数据查找的效率及安全性
互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。
而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，死锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的
五：大数据技术快速获取有价值的信息
基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。
比如假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。
由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。
一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。
互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。
编辑于?2019-10-21
大数据作为IT行业最流行的词汇，围绕大数据的商业价值的使用，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为业界所追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。
1.大数据分析主要应用于哪些行业？
制造业： 利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融业： 大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业： 利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业： 借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业： 利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
2.大数据分析师就业前景如何？
从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。
根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
3.关于大数据分析具体含义？
1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
什么是大数据分析 主要应用于哪些行业？中琛魔方大数据平台指出大数据的价值，远远不止于此，大数据针对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
我们可以看看亿信华辰关于制造业的案例，
某电建集团主要从事国内外高速公路、市政、铁路、轨道交通、桥梁、隧 道、城市综合体开发、机场、港口、航道、地下综合管廊以及生态水环境治理、海绵 城市建设、环境保护等项目投资、建设、运营等，为客户提供投资融资、咨询规划、 设计建造、管理运营一揽子解决方案和集成式、一体化服务。成立以来，投资建设了 一大批体量大、强度高、领域宽的基础设施及环保项目。
该公司的数据化建设，或将成为新型基础设施建设的一个缩影。
项目背景 数字经济时代，数据资源已经成为企业的核心资源和核心竞争力，各类企业信息化建设的重心正从 IT（信息技术） 向 DT（数据技术） 转化，未来信息化建设的重心将是如何对组织内外部的数据进行深入、多维、实时的挖掘和分析，以满足决策层的需求，推动信息化向更高层面进化，构筑公司数字经济时代的新优势。目前，由于各级各部门大量的时间用在内外部各种繁杂的报表填报、汇总、统计和分析上，同时各级领导有对公司或者所辖单位的整体经营情况仍旧通过传统的汇报、传统的报表等了解，缺乏直观和可视化系统支撑决策分析，主要存在问题如下：1、数据孤岛严重各级各部门数据无法有效共享，跨部门跨层级的数据采集、共享和分析利用困难。2、数据采集方式落后数据采集仍旧采用传统 EXCEL 方式进行，缺乏自下而上的数据采集、数据审核、数据报送、汇总分析的数据采集平台支撑，导致数据源分散、数据标准不统一、数据质量难以保证、数据采集效率低下。3、缺乏统一的决策经营指标体系和数据资源统一管理机制导致数据资源不能有效利用，价值无法充分发挥，无法为各级领导决策提供有效支持。
建设内容 为彻底解决以上问题，根据需求和数据资产类项目建设方式，系统实现按照“指标资源整理-应用场景展现设计--数据获取-指标资源池-页面实现-决策门户 ”的方式设计。即根据梳理的指标体系应用场景需要确定设计展现界面展现内容，根据展现内容确定指标体系，根据指标体系来并收集相关数据。
1、搭建智能填报系统 梳理指标体系，构建决策指标和主题指标，明确指标类型，指标数据来源，各指标输出口径：是否填报、填报维度与对象、填报周期等等。实现公司各级各部门自下而上决策数据填报、数据审核、 数据报送、汇总查询、数据补录等全过程网络化数据采集的需要。
2、构建经营决策指标体系构建公司经营决策指标体系。收集数据分析需求，分析汇总形成公司市场、经营、履约、运营、项目等生产经营关键指标和相关数据分析主题、指标，形成指标 资源池，实现决策数据的体系化、指标化和模型化。
3、决策指标体系建设根据某电建集团提供数据的内容和主要特征，将决策指标体系的指标分为运营指标、经营指标、整体指标、市场指标、履约指标五类一级指标。每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。
4、建设决策支持系统通过亿信BI工具，基于报表采集的数据和相关信息系统积累的数据， 初步构建管理驾驶舱，满足面向公司决策层和部门领导的数据分析，可视化图表化辅助领导管理决策，并集成电建通APP应用，实现决策移动化。
5、搭建自助式BI通过豌豆BI工具搭建自助式 BI。为市场营销、建设管理、资产运营、财务管理等部门有自助探索数据分析的业务人员提供自助式可视化分析工具。
价值体现 在合作中，亿信华辰根据当前数据分析应用的诉求，帮助该电建集团建设决策整体指标、市场指标、履约指标、运营指标五个模块，提供了从数据采集、数据汇总到指标口径定义、指标建模、指标数据落地和数据可视化分析于一体的完整的解决方案。决策管理平台以业务分析平台为基础，以更核心的指标、更直观的展现方式实现数据的分析与监控，支撑领导层的管理决策。主要包括管理驾驶舱、项目看板专题、市场专题、经营专题、履约专题、运营专题等场景。使数据资源得到充分利用，最大程度的发挥数据价值。
关于“大数据的应用领域有哪些呢？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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