大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論與應(yīng)用實踐

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論與應(yīng)用實踐利用數(shù)據(jù)在每個行業(yè)都可以有阿里巴巴趨勢：互聯(lián)線上數(shù)據(jù)和線下交易數(shù)據(jù)融合4趨勢：互聯(lián)網(wǎng)基因植入傳統(tǒng)公司1、賣產(chǎn)品產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)橘u金融服務(wù)企業(yè)自身的轉(zhuǎn)型粘性的增強(qiáng)2、服從管理轉(zhuǎn)為創(chuàng)造客戶價值組織的再造可持續(xù)3、互聯(lián)網(wǎng)思維、數(shù)據(jù)思維、消費(fèi)者驅(qū)動商業(yè)模式的核心思維大數(shù)據(jù)+沖擊傳統(tǒng)市場表現(xiàn)：1、平臺型企業(yè)按客戶需求聚散資源企業(yè)無邊界2、微企業(yè)自主經(jīng)營體管理無領(lǐng)導(dǎo)3、產(chǎn)品按需定制持續(xù)創(chuàng)造客戶需求供應(yīng)鏈無尺度4、數(shù)據(jù)驅(qū)動資源共享業(yè)務(wù)融合5、分享經(jīng)濟(jì)所有的產(chǎn)品都可以共享除了老婆孩子等親人6大數(shù)據(jù)基因植入更多企業(yè)CDO信息管理ERPCRM網(wǎng)上企業(yè)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品創(chuàng)新部互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)金融社交金融新媒體運(yùn)營自媒體矩陣S大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)營大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)營銷大數(shù)據(jù)驅(qū)動組織架構(gòu)變化KPI：每個部門都是業(yè)務(wù)經(jīng)營體1、大數(shù)據(jù)。-金融產(chǎn)品數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷-大數(shù)據(jù)分析-網(wǎng)絡(luò)化售后服務(wù)2、新媒體運(yùn)營-網(wǎng)絡(luò)媒體、新媒體消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫積累-新媒體運(yùn)營投資和回收3、產(chǎn)品創(chuàng)新-互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品社交金融產(chǎn)品大數(shù)據(jù)金融產(chǎn)品大數(shù)據(jù)將銷售和營銷有機(jī)的結(jié)合大數(shù)據(jù)重新定義用戶體驗DT時代技術(shù)領(lǐng)先業(yè)務(wù)BI，分析&經(jīng)驗決策

太多噪音數(shù)據(jù)

事后諸葛

依靠猜測重-開發(fā)重-發(fā)布新-平臺每年每季每月業(yè)務(wù)、產(chǎn)品&人員協(xié)作

周期長&高成本

專家偏見開發(fā)&QA

太多項目

茅盾的優(yōu)先級

昂貴批準(zhǔn)&部署

優(yōu)先級問題

計劃實施

與市場脫節(jié)SaaS部署實時更新升級使用群體智慧少量IT參與實時自動調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)對企業(yè)KPI的的價值11分享傳播產(chǎn)品服務(wù)體驗對企業(yè)的忠誠度瀏覽頁面數(shù)量轉(zhuǎn)化率客單價品牌價值消費(fèi)者流量產(chǎn)品體驗真實反饋滿意度品牌的軟性指標(biāo)（長期）經(jīng)營的硬性指標(biāo)（短期）倒逼企業(yè)的人財物產(chǎn)供銷體系，從新構(gòu)建新的商業(yè)體系消費(fèi)者數(shù)據(jù)銷售額大數(shù)據(jù)的價值和意義因為有了大數(shù)據(jù)，所有物體和行為都，有可能變得智能，所有物體和行為都可以鏈接起來，做人心中有數(shù)，做企業(yè)有商業(yè)樹數(shù)商，一個國家有數(shù)據(jù)的掌控能力，應(yīng)用能力，變現(xiàn)能力，數(shù)據(jù)使人類如同自然一樣真正參與創(chuàng)造，而不是制造。DATA+=智能大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論與應(yīng)用實踐大數(shù)據(jù)時代的背景分析大數(shù)據(jù)在中國的發(fā)展情況大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論北京市科委于今年4月10日召開了“首都科技大數(shù)據(jù)平臺”的方案征集發(fā)布會，提出大數(shù)據(jù)時代的創(chuàng)新資源共享，從開放政府科技數(shù)據(jù)資源開始。上海起步邁向“大數(shù)據(jù)時代”推出三年行動計劃。3年內(nèi)，基于大數(shù)據(jù)的航空流量管理及機(jī)場協(xié)同決策平臺，將覆蓋華東地區(qū)近40個機(jī)場，并逐步推廣到全國七大地區(qū)民航部門。廣東粵"政府治理能力現(xiàn)代化"清遠(yuǎn)市借力傳統(tǒng)媒體、新媒體，通過大數(shù)據(jù)平臺、隊伍建設(shè)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析、應(yīng)用，清遠(yuǎn)“新聞施政”打造了一個“不設(shè)圍墻”的政府治理體系。四川著力產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，搶占技術(shù)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈制高點，啟動節(jié)能環(huán)保、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、干細(xì)胞等領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)技術(shù)路線圖，進(jìn)一步找準(zhǔn)科技創(chuàng)新的切入點和突破口。山東“山東省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)情報服務(wù)平臺”幫助山東省廣大企業(yè)從傳統(tǒng)的“直覺+經(jīng)驗”決策模式，走向科學(xué)的“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的智能商務(wù)模式，將大大提升傳統(tǒng)企業(yè)的核心競爭力。浙江設(shè)立“浙江省城市大數(shù)據(jù)智能處理與服務(wù)重點實驗室”，得大數(shù)據(jù)者得天下，通過強(qiáng)大的云計算技術(shù)，能讓信息數(shù)據(jù)“思考”，實現(xiàn)信息資源的開發(fā)利用。貴州打造“七云”工程，推動建設(shè)面向政府、公眾和企業(yè)的云計算和大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，包括智能交通云工程、智慧物流云工程、智慧旅游云工程、電子商務(wù)云工程和食品安全云工程等。全國各地大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)。聯(lián)合組織實施2014年云計算工程。本次專項重點支持三個領(lǐng)領(lǐng)域：公共云計算服務(wù)平臺建設(shè)、基于云計算平臺的大數(shù)據(jù)服務(wù)、云計算和大數(shù)據(jù)解決方案研發(fā)及推廣項目。通過該專項，擬突破云計算平臺軟件、大數(shù)據(jù)管理與分析等關(guān)鍵技術(shù)，形成一批滿足市場需求的云計算和大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)解決方案，加強(qiáng)公共云計算服務(wù)能力建設(shè)，提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平。商務(wù)部黨組將中央巡視組提出的六個方面意見建議，分解成19項落實任務(wù)，著力推進(jìn)長效機(jī)制建設(shè)，認(rèn)真開展整改后續(xù)工作。“認(rèn)真執(zhí)行民主集中制原則”中要求提高科學(xué)民主決策水平。把公眾參與、專家論證、風(fēng)險評估、合法性審查和集體討論決定作為重大決策的必經(jīng)程序，研究推進(jìn)“商務(wù)部大數(shù)據(jù)”建設(shè)，為部黨組科學(xué)民主決策提供有力支撐。提升大數(shù)據(jù)時代預(yù)防打擊犯罪本領(lǐng)。要進(jìn)一步強(qiáng)化服務(wù)意識、提高服務(wù)效能，讓群眾辦事更方便、出行更安全、生活更安心。要堅持以信息化引領(lǐng)基層基礎(chǔ)工作，加強(qiáng)基礎(chǔ)信息采集錄入，注重信息資源聯(lián)通共享，不斷提升基礎(chǔ)信息支撐決策、服務(wù)實戰(zhàn)的效能。教育部發(fā)布30年來學(xué)生體質(zhì)與健康“大數(shù)據(jù)”，自2007年中央7號文件印發(fā)以來，各級政府、各類學(xué)校和社會各界凝共識、聚合力、謀發(fā)展，特別是加強(qiáng)學(xué)校體育治理體系建設(shè)，從配套文件到細(xì)節(jié)落實，從工作號召到監(jiān)督檢查，從定性分析到定量評價，科學(xué)決策，扎實工作，使得學(xué)校體育改革發(fā)展成效顯著。大數(shù)據(jù)既是商機(jī)，更是變革國防和軍隊建設(shè)模式的引擎。國防動員作為軍民融合的紐帶，應(yīng)主動把握大數(shù)據(jù)帶來的大機(jī)遇，積極應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的大變革，著力搶占大數(shù)據(jù)運(yùn)用的戰(zhàn)略制高點。樹立與大數(shù)據(jù)時代相適應(yīng)的數(shù)據(jù)思維，運(yùn)用數(shù)據(jù)思維想問題、作決策，運(yùn)用數(shù)據(jù)語言搞交流，努力實現(xiàn)國防動員工作模式從定性思維向定量思維轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)在中國的發(fā)展形勢大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論大數(shù)據(jù)故事1）群眾智慧2）關(guān)聯(lián)分析3）垃圾數(shù)據(jù)4）中信企業(yè)大數(shù)據(jù)營銷案例5）小米的口碑營銷6）杜蕾斯的雨夜之瘋狂傳播7）阿迪達(dá)斯產(chǎn)品創(chuàng)新8）中航信體系下的航班管家和商旅眾橫為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)營銷的應(yīng)用場景（Value）目錄“數(shù)據(jù)現(xiàn)在就像新型石油。數(shù)據(jù)就像原油一樣，非常寶貴，但是如果未進(jìn)行優(yōu)化則毫無用處?！报C專家“我們的經(jīng)濟(jì)是基于一種不僅可再生并且會自我生成的資源。用完不是問題，被淹沒才是問題。”–JohnNaisbitt能力向消費(fèi)者轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)競爭的壓力大數(shù)據(jù)的激增商業(yè)模式驅(qū)動*Truthfulness,accuracyorprecision,correctnessVolume多Velocity快Veracity垃圾*Variety雜DataatrestTerabytestoexabytesofexistingdatatoprocessDatainmotionStreamingdata,millisecondstosecondstorespondDatainmanyformsStructured,unstructured,text,multimediaDataindoubtUncertaintydueto

datainconsistency

&incompleteness,ambiguities,latency,deception,modelapproximations全新的計算時代4V特點為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景（Value）目錄何為大？—數(shù)據(jù)度量

1Byte=8Bit1KB=1,024Bytes1MB=1,024KB=1,048,576Bytes1GB=1,024MB=1,048,576KB=1,073,741,824Bytes1TB=1,024GB=1,048,576MB=1,099,511,627,776Bytes1PB=1,024TB=1,048,576GB=1,125,899,906,842,624Bytes1EB=1,024PB=1,048,576TB=1,152,921,504,606,846,976Bytes1ZB=1,024EB=1,180,591,620,717,411,303,424Bytes1YB=1,024ZB=1,208,925,819,614,629,174,706,176Bytes大數(shù)據(jù)的“大“《紅樓夢》含標(biāo)點87萬字（不含標(biāo)點853509字）每個漢字占兩個字節(jié)：1漢字=16bit=2*8位=2bytes1GB約等于671部紅樓夢1TB約等于631,903部1PB約等于647,068,911部美國國會圖書館藏書（151,785,778冊）（2013年4月：收錄數(shù)據(jù)235TB）中國國家圖書館：2631萬冊1EB=4000倍美國國會圖書館存儲的信息量600美元的硬盤就可以存儲全世界所有的歌曲MGI估計,全球企業(yè)2010年在硬盤上存儲了超過7EB(1EB等于10億GB)的新數(shù)據(jù),同時,消費(fèi)者在PC和筆記本等設(shè)備上存儲了超過6EB新數(shù)據(jù)專注于企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群容量–約60000臺服務(wù)器

–物理CPU~30000核–內(nèi)存~1000TB–磁盤~360000塊–存儲容量~200PB阿里巴巴云梯一數(shù)據(jù)規(guī)模(2015)集群負(fù)載–每天Job數(shù)150,000+道–每天hivequery數(shù)6,000+–每天掃描數(shù)據(jù)量~7.5PB

–每天掃描文件數(shù)~4億–存儲利用率~80%–CPU利用率~65%峰值80%阿里巴巴是數(shù)據(jù)信息流制造業(yè)為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)能做什么方法（HOW）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景（Value）目錄大數(shù)據(jù)約90%是機(jī)器數(shù)據(jù)25關(guān)系型數(shù)據(jù)、高度結(jié)構(gòu)化、基于僵化模式財務(wù)記錄、多維數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)計算月報，非實時事件時間序列非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無預(yù)定義模式由所有IT系統(tǒng)生成，大量不同類型的格式巨量；快速導(dǎo)航和相關(guān)性最重要由人與人之間的互動而產(chǎn)生包括電子郵件、即時通信、語音、視頻和文本儲存在集中式公司服務(wù)器、文件共享和桌面中機(jī)器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)90%商業(yè)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)2%人為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)8%互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)谷歌大數(shù)據(jù)中心：全球有8個（幾十萬臺服務(wù)器）

全國幾百萬平方米幾百個數(shù)據(jù)中心為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)有哪些潛在價值（Value）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）目錄不斷量化的宇宙Web1.0被動Web2.0主動碎片移動互聯(lián)網(wǎng)隨時隨地云計算全部29人口天體長度重量面積體積時間空間電流電壓聲音圖像社會關(guān)系輻射能量信息過去現(xiàn)在隨機(jī)樣本多維數(shù)據(jù)（全體樣本）精確性混雜性因果關(guān)系相關(guān)關(guān)系30為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景（Value）目錄大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)一覽圖關(guān)鍵技術(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫IT基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施虛擬化應(yīng)用廣告/媒體應(yīng)用商務(wù)智能分析與展示日志數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)即服務(wù)為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景（Value）目錄大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖大數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)需求技術(shù)描述關(guān)鍵技術(shù)海量數(shù)據(jù)分布式處理Hadoop生態(tài)系統(tǒng)針對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的系統(tǒng)框架實時數(shù)據(jù)處理StreamingData流計算引擎非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理文本處理技術(shù)；自然語言理解；

多媒體處理技術(shù)…文本內(nèi)容分詞與分析；圖像、音視頻分析可視化交互界面通過交互式可視化界面輔助用戶進(jìn)行分析交互式可視化探索分析技術(shù)智能數(shù)據(jù)分析大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)計算機(jī)模擬人類學(xué)習(xí)行為，包括特征提取、圖形生成等保護(hù)隱私數(shù)據(jù)與信息個體的對應(yīng)關(guān)系等安全技術(shù)高效存儲和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲備份技術(shù)、數(shù)據(jù)放置和調(diào)度技術(shù)、數(shù)據(jù)溯源存儲、放置、調(diào)度大規(guī)模的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)隱私防范保護(hù)措施與數(shù)據(jù)安全技術(shù)大數(shù)據(jù)采集處理大數(shù)據(jù)分析存儲、組織、管理為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景（Value）目錄為什么要研究大數(shù)據(jù)（WHY）什么是大數(shù)據(jù)（WHAT）哪里有大數(shù)據(jù)（WHERE）大數(shù)據(jù)現(xiàn)在什么階段（WHEN）誰在做大數(shù)據(jù)（WHO）大數(shù)據(jù)應(yīng)用路線圖（Map）大數(shù)據(jù)有哪些潛在價值（Value）目錄數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)像石油一樣可以交易數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不同維度讓數(shù)學(xué)家成為上帝嗎？40數(shù)學(xué)世界物理世界精神世界量化量化哲學(xué)宗教大數(shù)據(jù)讓社會學(xué)成為科學(xué)？41人類的行為是隨機(jī)的，不可預(yù)測的人的行為是小概率事件人類需要的是隨機(jī)的智慧人類工作娛樂等活動具有間歇性，總是在長時間休息后突然爆發(fā)，然后沉寂人類93%的行為是可預(yù)測的自然界人類世界，符合冪律大數(shù)據(jù)對企業(yè)生產(chǎn)收入有大幅提高提高生產(chǎn)效率降低風(fēng)險并提高合規(guī)性利用現(xiàn)有資產(chǎn)增加收入消除數(shù)據(jù)壁壘利用現(xiàn)有研究和知識消除/引退未使用的系統(tǒng)從現(xiàn)有資產(chǎn)中抽取價值降低培訓(xùn)成本提高員工保留率改善協(xié)作捕獲部落知識消除冗余項目為銷售和服務(wù)員工提供最新且精確的信息增加追加銷售和交叉銷售

縮短銷售周期增加客戶生命周期價值建議縮短監(jiān)視和合規(guī)的時間推送相關(guān)法規(guī)更新/提醒支持定價、NDA等等單一版本的真相避免處罰2009201025.9%34.2%展廳綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、聲光電、多媒體等高科技展示手段，系統(tǒng)介紹了園區(qū)的開發(fā)歷史、建設(shè)成就以及園區(qū)人朝氣蓬勃的精神面貌34案例–蘇州無線WiFi項目現(xiàn)場現(xiàn)場4政府大數(shù)據(jù)可視化案例全球55個城市數(shù)據(jù)分享平臺政府大數(shù)據(jù)可視化案例客流分析&PM2.5分析以街道為單位的中國PM2.5地圖濟(jì)南市民出行20億"電子腳印"政府大數(shù)據(jù)了解交通和人口分布國內(nèi)首個交通大數(shù)據(jù)示范項目獲批

世界人口分布大數(shù)據(jù)能夠做—傳感器、智慧地球2011年3月11日日本大地震發(fā)生后僅9分鐘，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就發(fā)布了詳細(xì)的海嘯預(yù)警。NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數(shù)據(jù)進(jìn)行計算機(jī)模擬，制作的海嘯影響模型出現(xiàn)在各大網(wǎng)站。1962年，經(jīng)過“圣灰星期三”風(fēng)暴后，美國陸軍工程部和美國國家海洋與大氣管理局共同建設(shè)了一個傳感器監(jiān)測系統(tǒng)，對興風(fēng)作浪的海洋進(jìn)行監(jiān)測。2005年，浮標(biāo)上安裝了更高端的傳感器，用來監(jiān)測海浪方向。2009年，系統(tǒng)再次升級，開始著手建立一個覆蓋全美海岸線的精確海浪監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。這些傳感器以分秒為單位，將數(shù)據(jù)源源不斷實時傳回。智慧商區(qū)智慧制造智慧政務(wù)運(yùn)行指揮智慧樓宇數(shù)據(jù)中心……智慧城市和大數(shù)據(jù)智慧交通智慧園區(qū)空間（路網(wǎng)、建筑、管網(wǎng)、工廠、車輛等）資源（水、空氣、電力等）人事（公民、社區(qū)、企業(yè)、資產(chǎn)等）虛擬化云計算信息平臺模型（路網(wǎng)模型、建筑模型、管網(wǎng)模型）數(shù)據(jù)/感知（交通、水量、空氣質(zhì)量、能耗、視頻）信息（人口信息、企業(yè)信息等）IT基礎(chǔ)設(shè)施（Server/storage/network/IP）IDC基礎(chǔ)設(shè)施（電力/空調(diào)/安防/布線/監(jiān)控）智慧新城/園區(qū)云數(shù)據(jù)中心智慧新城/園區(qū)運(yùn)營中心服務(wù)中心管理中心產(chǎn)業(yè)中心基礎(chǔ)建設(shè)集成平臺信息平臺應(yīng)用平臺運(yùn)營智慧智慧能源能源管理大數(shù)據(jù)系統(tǒng)信息標(biāo)準(zhǔn)化動態(tài)數(shù)據(jù)靜態(tài)數(shù)據(jù)基本配置信息：名稱、編號、歸屬地市、位置信息（GPS經(jīng)緯度）、面積、總載頻數(shù)等；設(shè)備信息：標(biāo)識碼、名稱、廠家、設(shè)備類型、規(guī)格型號、用途、入網(wǎng)時間、額定功率、額定負(fù)荷等；節(jié)能措施：技術(shù)名稱、實施時間、描述等；能耗數(shù)據(jù)：用能場所總耗電量、主設(shè)備耗電量、空調(diào)耗電量；環(huán)境因素：室內(nèi)外溫濕度；業(yè)務(wù)量：話務(wù)量、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量；AI量：電流、電壓、溫度、濕度、壓力、流量、振動；DI量：告警信息；實現(xiàn)耗電量、PUE值、電費(fèi)、告警的分時段、任意時段統(tǒng)計查詢。能耗有效管理始于精準(zhǔn)、全面、標(biāo)準(zhǔn)化的能耗排放數(shù)據(jù)計量。物聯(lián)網(wǎng)示范：動態(tài)跟蹤管理，牧場大數(shù)據(jù)電信運(yùn)營商覆蓋全國物聯(lián)網(wǎng)及云計算體現(xiàn)優(yōu)勢十二五期末年排放超千噸標(biāo)煤的省級重點能耗單位原則上必須納入政府節(jié)能減排監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)測量化管理，年排放超萬噸標(biāo)煤的國家級重點能耗單位必須自建企業(yè)級能源管理系統(tǒng)接入當(dāng)?shù)厥屑壞茉垂芾肀O(jiān)控中心，市級匯聚到省級能源管理監(jiān)控中心，省級接入中央發(fā)改委全國能源管理監(jiān)控中心平臺，市省中央所匯集的排放原始數(shù)據(jù)向全社會開放。這樣超級大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要極高的云計算網(wǎng)絡(luò)存儲資源，還要對各用能戶建立多維度關(guān)聯(lián)能耗排放模型，對自控可靠的用能戶以模型仿真模擬結(jié)果對相關(guān)用能設(shè)備實施反向開關(guān)待機(jī)操作，實現(xiàn)用能設(shè)備動態(tài)能效優(yōu)化，這樣的操控實施理應(yīng)掌控在國有3大運(yùn)營商手中AmazonAmazon個性化推薦系統(tǒng)大數(shù)據(jù)之KOL營銷應(yīng)用UserSegmentation對用戶標(biāo)識的Tag進(jìn)行聚類究，確定面向應(yīng)用的用戶分群看車買車產(chǎn)品庫經(jīng)銷商用車用車服務(wù)輪胎油耗保養(yǎng)問答汽車八卦圖片打醬油型看熱鬧型汽車汽車興趣型買車念頭型買車計劃型快要出手型聚類分析在汽車行業(yè)的應(yīng)用潛在客戶意向客戶目標(biāo)客戶消費(fèi)客戶大數(shù)據(jù)挖掘銷售機(jī)會數(shù)據(jù)評級金融產(chǎn)品金融機(jī)構(gòu)金融消費(fèi)者信用金融產(chǎn)品評級金融消費(fèi)者可以在享受金融產(chǎn)品服務(wù)的同時，對金融產(chǎn)品進(jìn)行評價，所有數(shù)據(jù)來自于客戶客觀評價，讓金融機(jī)構(gòu)更快速了解產(chǎn)品需求及服務(wù)情況，及時進(jìn)行調(diào)整。金融機(jī)構(gòu)評級金融消費(fèi)者可以對金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行評級。金融消費(fèi)者評級平臺也會根據(jù)金融產(chǎn)品對消費(fèi)者的篩選程度，及資產(chǎn)情況等多個維度對金融消費(fèi)者進(jìn)行金融屬性評級。信用評級根據(jù)