大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀與未來熱點

1、大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀與未來應(yīng)用熱點目錄2中國大數(shù)據(jù)市場分析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.中國大數(shù)據(jù)市場分析312011年-2016年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模22012年各行業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模計世資訊預(yù)測，2012年政府、互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融的大數(shù)據(jù)市場規(guī)模較大，四個行業(yè)將占據(jù)一半市場份額。由于各個行業(yè)都存在大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，潛在市場空間非常可觀。計世資訊認為，2011年是中國大數(shù)據(jù)市場元年，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，將迎來大數(shù)據(jù)市場的飛速發(fā)展。計世資訊預(yù)測，2012年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將達到4.7億元，2013年

2、大數(shù)據(jù)市場將迎來增速為138.3%的飛躍，到2016年，整個市場規(guī)模逼近百億。目錄4中國大數(shù)據(jù)市場分析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.中國企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀5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)越來越多中國500強企業(yè)日數(shù)據(jù)生成量中國500強企業(yè)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)年增長率中國企業(yè)級數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲量正在快速增長，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈指數(shù)倍增長，如果能有效的處理和分析，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中也富含了對企業(yè)非常有價值的信息。企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析613各行業(yè)企業(yè)對大數(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)存在問題2目前企業(yè)數(shù)據(jù)分析處理面臨的問題目錄中國大數(shù)據(jù)市場分析1.7企業(yè)

3、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.大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（中信銀行信用卡中心）8大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)發(fā)卡量增長迅速：2008年發(fā)卡約500萬張，2010年增加了一倍。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長迅速：隨著業(yè)務(wù)的迅猛增長，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模也線性膨脹。數(shù)據(jù)存儲、系統(tǒng)維護、數(shù)據(jù)有效利用都面臨巨大壓力。需求可擴展、高性能的數(shù)據(jù)倉庫解決方案能夠?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；通過從數(shù)據(jù)倉庫提取數(shù)據(jù)，改進和推動有針對性的營銷活動。采用大數(shù)據(jù)方案后價值體現(xiàn)實時的商業(yè)智能可以結(jié)合實時、歷史數(shù)據(jù)進行全局分析,風(fēng)險管理部門現(xiàn)在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶的信用額度在

4、同一天進行調(diào)整；原有內(nèi)部系統(tǒng)、模型整體性能顯著提高秒級營銷Greenplum數(shù)據(jù)倉庫解決方案提供了統(tǒng)一的客戶視圖，更有針對的進行營銷。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數(shù)據(jù)庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2-3天。EMC Green-plum大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（農(nóng)夫山泉）9大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)農(nóng)夫山泉數(shù)據(jù)量變得越來越大，分銷表中數(shù)據(jù)基數(shù)大，增速快，數(shù)據(jù)展現(xiàn)速度越來越慢；數(shù)據(jù)運算速度越來越慢，已經(jīng)讓人無法忍受，影響業(yè)務(wù)的正常進行；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)對海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)高效的邏

5、輯運算、實時的數(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)方案后價值體現(xiàn)實現(xiàn)了快速的數(shù)據(jù)展現(xiàn)與原有商業(yè)智能報表展現(xiàn)方案相比，新方案數(shù)據(jù)展現(xiàn)速度快25-30倍；形成了強大邏輯計算能力測試了120多張已經(jīng)上線的報表，基本上速度提升100150倍；SAP HANA和Business Objects 4.0組合只用了46秒就完成原來需要24小時才能完成的邏輯計算；實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時、同步HANA使得數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中轉(zhuǎn)換到HANA中時基本上沒有任何延遲。SAPHANA大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（“數(shù)字黃河”）10大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)激增，IT系統(tǒng)負擔加重；地域分隔，信息孤島拉低效能；無法共享，數(shù)據(jù)同步成為難題；標準各異

6、，數(shù)據(jù)規(guī)范有待統(tǒng)一。需求制定短期和長期技術(shù)規(guī)劃，以適應(yīng)未來信息系統(tǒng)的發(fā)展。采用大數(shù)據(jù)方案后價值體現(xiàn)解決跨平臺異構(gòu)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享與集成問題黃河水利委員會各部門隨時獲取其權(quán)限范圍內(nèi)的最新數(shù)據(jù)，而無須將其存儲在本部門系統(tǒng)中；消除信息孤島，實現(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、及時性、準確性和一致性，同時首次實現(xiàn)元數(shù)據(jù)的可視化統(tǒng)一管理IBMInfo-Sphere目錄中國大數(shù)據(jù)市場分析1.11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4.12互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的升級和終

7、端設(shè)備的爆發(fā)，使今天的用戶能夠使用多種設(shè)備、從不同位置、通過多種手段來接入互聯(lián)網(wǎng)，并在這一過程中不斷創(chuàng)造新內(nèi)容在線應(yīng)用和服務(wù)越來越豐富的在線應(yīng)用和服務(wù)，不斷激勵用戶創(chuàng)造和分享信息，尤其是社會化媒體業(yè)務(wù)，帶動圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)飛速增長與各垂直行業(yè)的融合互聯(lián)網(wǎng)作為一個高滲透力的行業(yè)，正在與各垂直行業(yè)發(fā)生深度的融合，原本隱藏于先下的孤島信息，源源不斷的輸入到線上?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)對數(shù)據(jù)實時分析要求較高，例如廣告監(jiān)測、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，從而達到不影響用戶體驗和快速準確營銷的目的。目前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面對大數(shù)據(jù)，會普遍感覺到實時分析能力差、海量數(shù)據(jù)處理效率低、缺少分析方法、分析

8、軟件能力差等問題?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的主要問題互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，會首先帶動社會化媒體、電子商務(wù)的快速發(fā)展，其他的互聯(lián)網(wǎng)分支也會緊追其后，整個行業(yè)在大數(shù)據(jù)的推動下將會蓬勃發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)擁抱大數(shù)據(jù)13醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來自于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?？朴跋竦臄?shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存儲和傳輸要采取不同策略。面對大數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)遇到前所未有的挑戰(zhàn)和機遇。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景非常多，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)用場景。對于公共衛(wèi)生部門，可以通過過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，快速檢測傳染病，

9、進行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序，快速進行響應(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)透明度遠程病人監(jiān)控研發(fā)預(yù)測建模提高臨床試驗設(shè)計的統(tǒng)計工具和算法疾病模式的分析14能源遇到大數(shù)據(jù)能源行業(yè)數(shù)據(jù)特征能源勘探開發(fā)數(shù)據(jù)的類型眾多，不同類型數(shù)據(jù)包含的信息各具特點，綜合各種數(shù)據(jù)所包含的信息才能得出地下真實的地質(zhì)狀況。能源行業(yè)面臨的大數(shù)據(jù)問題能源行業(yè)企業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案的需求集中體現(xiàn)在：可擴展存儲、高帶寬、可處理不同格式數(shù)據(jù)的分析方案。大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用15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：表示該用戶的IT應(yīng)用特點與大數(shù)據(jù)特性的契合程度；橫

10、軸應(yīng)用可能性：表示該用戶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)用戶應(yīng)用特點與大數(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)用戶應(yīng)有特點與大數(shù)據(jù)的契合度及應(yīng)用可能性綜合較高適當關(guān)注行業(yè)用戶兩個維度暫時都不具備優(yōu)勢，可適當給予關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)（電子商務(wù)）契合度流通零售制造1621互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用在社交和網(wǎng)購方面結(jié)合位置數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)進行實時營銷信息推送是電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要場景數(shù)據(jù)來源：CCW Research, 2012/4互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景數(shù)據(jù)來源：CCW Research, 2