数据挖掘深度决定大数据应用价值

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什么是大数据?

人类自跨入了大数据时代,许多同我们生活息息相关的仪器都步入了智能化。而在数据中生活的我们在制造数据的同时也在通过数据加快经济发展速度,提高社会文明。因此,数据的战略意义已经同人力资源、自然资源相同。

所谓大数据,是信息化到一定阶段之后必然出现的现象,是由于信息技术的不断廉价化,以及互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用所带来的自然现象。基本上,大数据有四个驱动力:

摩尔定律所驱动的指数增长模式;

技术低成本化驱动的万物数字化;

宽带移动泛在互联驱动的人机物广联连接;

云计算模式驱动的数据大规模的汇聚。

大数据提供了人类认识复杂系统的新思维、新手段,已成为提升国家综合能力和保障国家安全的新利器。从信息技术视角来看,云计算、物联网、大数据、移动互联网、人工智能等都属于互联网时代的信息新技术。从制造业视角,移动互联网、物联网、GPS作为互联网的延伸,更强调在制造业全价值链的提升与整合中信息的应用;而在互联网眼中,则更强调对传统产业的影响、改造和升级,构造新产品、新业务、新生态的力量。

大数据的特征

数据无处不在,且大数据能够超越“物联网”、“云计算”开创自己的时代,这与其自身的特征密不可分。

第一,种类多。随着社会进步,传感器的种类与日增多且社交网络、智能设备被更多人认可,数据类型也相对增多。目前,数据除去传统的关系数据还包括视频、网页、文档、音频以及邮件等尚未处理、不具备结构模式或者半结构模式的数据。

第二,高速流动。传统的数据流动速度是指对数据撷取、存数及分析具有价值信息的速度。然而,大数据因为其数据量的巨大,快速变动的数据形成数据流的特点,传统的处理方式已经无法处理这样高速流动的数据,进而数据处理已经由TB级上升到PB级。

第三,数据量巨大。一般,大数据指的是超过10TB规模的数据量。

大数据发展趋势

数据挖掘是大数据时代的关键技术,是指从非完整的、海量的、有噪音的、模糊且随机的数据中挖掘隐含在内且人们未提前得知的有用信息的过程。一般,数据挖掘的功能有两类,即描述和预测。描述性挖掘用于展现集体数据的一般特性,而预测性挖掘用于推算处理数据,完成预测目的。数据玩具功能同目标数据的类型有关,有些功能适用于不同类型的数据,有些功能则只适用于某种特定数据。数据挖掘功能能够让人得知未知信息,提升数据价值,从而应用到了不同领域。

一、金融领域

大数据所带来的社会变革已经深入到人们生活的各个方面,金融创新离不开大据,日常的出行、购物、运动、理财等等。金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手,市场格局、业务流程将发生巨大改变。未来的金融业将开展新一轮围绕大数据的IT建设投资。

据悉,目前,中国的金融行业数据量已经超过100TB,非结构化数据迅速增长。分析人士认为,中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。优秀的数据分析能力是当今金融市场创新的关键,资本管理、交易执行、安全和反欺诈等相关的数据洞察力,成为金融企业运作和发展的核心竞争力。

二、安防领域

作为信息时代海量数据的来源之一,视频监控产生了巨大的信息数据。物联网在安防领域应用无处不在,特别是近几年随着平安城市、智能交通等行业的快速发展,大集成、大联网、云技术推动安防行业进入大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知,特别是安防行业海量的非结构化视频数据,以及飞速增长的特征数据,带动了大数据应用的一系列问题。

三、能源领域

能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

四、业务领域

大数据也更多的帮助业务流程的优化。物联网和大数据,成为产业新价值,我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据,其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进,这其中就包括了人才招聘的优化。

五、医疗领域

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。在医疗领域中,物联网的重大作用就表现在大数据上。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

六、电力行业领域

大数据对该行业的应用主要体现在智能电网上,通过获取人们的用电行为信息,大数据分析对智慧城市建设的意义和智能电网是密不可分的。智能电网能够实现优化电的生产、分配以及消耗,有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)、客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等多方面,实现更科学的电力需求管理。

北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块,平台提供了客户端工具,云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中,可兼容Windows,Linux, Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台,可以供Java,Python,C,C#等各类开发语言使用。

数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点,并在许多行业中得到了很好的应用,尤其是在市场营销中获得了成功, 初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域,综合应用数据挖掘技术和人工智能技术,获取用户知识、文献知识等各类知识,将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。

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