資料介紹
一般談到大數據技術的時候,毫無疑問,都會想到大數據定義的4V,以及結構化、非結構化數據處理、數據挖掘,以及高性能并行計算等。
不過一說到大數據應用,一般就顯得青黃不接了,原因是什么?因為我們都在思考某些應用“點”,每一個大家數的出來的應用案例,請問是不是都顯得較為獨立,在業務中屬于某一個點?
如果我們能把大數據應用能抽象出一個大類,甚至某一個行業細分,那么我們就不再迷茫和彷徨,我們也更不再在商業模式上糾結不清!
屬性的總結
大數據應用方式(包括傳統的應用)如下:
1. 數據統計,結果或給決策層看,或給相關部門看,或者給公共看;
2. 數據圖標展現,包括多維統計、數據挖掘展現,并有結論說明,給決策層看,或給相關部門看,或者給公共看;
3. 數據挖掘結論,轉換為業務語言,推薦給被認為需要的人看;
4. 數據統計或挖掘,轉換為報警、智能提醒;
5. 用戶搜索的時候,根據搜索關鍵詞+用戶信息的挖掘,給出搜索結果;
6. 綜合派,綜合上述2個或多個方式。
我們再看看應用場景總結:
1. 大數據擁有的公司或單位內部看數據或圖表,并根據數據來討論、決策;
2. 出于公司品牌或營銷的需要,將有利的數據發布到公眾平臺;
3. 互聯網平臺和用戶交互時的智能應用,如泛推薦、泛搜索;
4. 用戶關懷、提醒、惡意用戶拉黑等;
5. IT系統內部報警、提醒;
6. 自動應答程序與用戶簡單問題的交流;
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