Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
大數據 (⼤數據存儲所面對的問題 (容量問題, 應用感知, 數據的累積, 靈活性, 成本問題, 安全問題, 延遲問題), 分析 (可視化分析,…
大數據
⼤數據存儲所面對的問題
容量問題
應用感知
數據的累積
靈活性
成本問題
安全問題
延遲問題
分析
可視化分析
數據挖掘演算法
預測性分析
語意引擎
數據質量和數據管理
特性
巨量性
即時性
多樣性
真實性
商業模式
從既有數據變現
以數據提升企業競爭力
以數據做為服務的基礎與核心，顛覆傳統行業
可運用之處
醫療產業
零售業
能源產業
會計業
銀行放款
銀行投資
結論
產業間跨領域整合，互惠互利
降低營運成本，提升獲利能力
分析出客戶需求，提供客製化
創造出商業、經濟和社會價值
第三階段是物聯網
物聯網不只是穿戴式裝置或智慧家庭⽽已，還有機器與機器之間的溝通。
結構
感測層
物體透過溫度、濕度、方向等感應器知道四周訊息
網路層
感測層的資訊透過有限或3G、WIFI、藍牙等無線通信科技，傳遞給在雲端的主機
應用層
雲端主機接收網路層傳來的資訊，由⼤數據分析或人⼯智慧做出反應，服務使用者
物聯網與⼤數據的應用
第一階段是.com時期發展
研究與蒐集人們的網路搜尋行為等
第二階段是社交網站
現在正在經歷的階段，分析Facebook、 Twitter、部落格文章...等，這可以進⼀步 了解顧客行為。
⼤數據應用於工業4.0
Amazon「提前寄貨」服務
美國運通卡從既有的數據變現
LinkedIn以數據提升企業競爭力
Uber以數據做為服務的基礎與核心， 用數據顛覆傳統行業
