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大數據商業模式與應用領域 (分析 (數據挖掘演算法 (大數據分析的理論核心, 不同的數據類型和格式呈現出數據本身具備的特點,…
大數據商業模式與應用領域
分析
可視化分析
能夠直觀呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,如同看圖說話一樣簡單
數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心
不同的數據類型和格式呈現出數據本身具備的特點
被全世界統計學家所公認的各種統計方法
預測性分析
從大數據中挖掘特點,以科學方式建立模型
語義引擎
非結構化數據需要一套工具系統分析提煉數據,需要設計到有足夠的人工智慧,足以從數據中主動地提取信息
數據質量和管理
高質量數據和數據管理能保證分析結果的真實和有價值
特性
巨量性
即時性
多樣性
真實性
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
商業模式
從既有數據變現
以數據做為服務的基礎核心
提升企業競爭力
發展
第二階段是社交網站
現在正在經歷的階段
第三階段是物聯網
穿戴式裝置或智慧家庭及機器與機器之間的溝通
第一階段.com時期
研究與蒐集人們的網路搜尋行為
物聯網
感測層
網路層
應用層
物聯網的應用
阿里巴巴、星巴克、零售業、電子商務、網路購物支付主流、工業、 linkedln、uber、醫療產業、能源產業
會計系統與大數據的應用
企業透過高端資訊科技一數據橋等工具,自動加以轉化為數據,納入會計系統,增補傳統上的缺失
企業資源規劃系統(ERP系統)
物聯網的概念
利用現今科技,大量蒐集資料,讓各產業能找出未發現的資產
物聯網結構
大數據存儲所面對的問題
延遲問題、容量問題、應用感知、靈活性、數據的累積、成本問題、安全問題
大數據指的是涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊