大数据在行业中的应用
大数据在不同行业中的应用案例
大数据在不同行业中的应用案例在当今数字化的时代，大数据已经成为了各个行业创新和发展的重要驱动力。
从医疗保健到金融服务，从零售到制造业，大数据的应用无处不在，为企业和社会带来了巨大的价值。
在医疗保健领域，大数据的应用正在改变着医疗服务的提供方式。
医院和医疗机构通过收集和分析大量的患者数据，包括病历、诊断结果、治疗方案和药物反应等，能够更好地了解疾病的模式和趋势，从而提高诊断的准确性和治疗的效果。
例如，通过分析大量的癌症患者数据，医生可以发现特定癌症类型的常见基因突变，从而为患者制定更精准的治疗方案。
此外，大数据还可以用于预测疾病的爆发，帮助公共卫生部门及时采取预防措施。
比如，通过分析社交媒体数据和移动设备的位置数据，可以监测人群的流动和聚集情况，提前发现传染病的传播风险。
金融行业也是大数据应用的重要领域之一。
银行和金融机构利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的交易记录、信用历史、社交媒体活动等多维度的数据，金融机构能够更准确地评估客户的信用风险，做出更明智的贷款决策。
同时，大数据分析还可以实时监测异常的交易活动，及时发现欺诈行为，保护客户的资金安全和金融系统的稳定。
另外，大数据在投资领域也发挥着重要作用。
投资公司可以通过分析大量的市场数据、公司财务数据和宏观经济数据，预测股票价格的走势，优化投资组合，提高投资回报率。
零售行业同样受益于大数据的应用。
电商平台通过分析用户的浏览历史、购买行为和评价等数据，能够为用户提供个性化的推荐，提高用户的购物体验和购买转化率。
实体店也可以通过收集和分析店内的销售数据、顾客流量和行为数据，优化商品陈列和促销策略。
例如，通过分析发现某个时间段内某个区域的顾客购买某类商品的频率较高，就可以在该区域增加相关商品的展示和库存。
此外，大数据还可以帮助零售商预测市场需求，优化供应链管理，减少库存成本和缺货情况的发生。
制造业中，大数据的应用有助于提高生产效率和产品质量。
大数据的十三个应用场景
大数据的十三个应用场景在当今信息时代，大数据已经成为了人们生活中不可忽视的一部分。
通过大数据的收集、分析和应用，人们可以更好地理解和应对各种问题和挑战。
本文将介绍大数据的十三个应用场景，展示大数据技术的广泛应用。
1. 金融行业：大数据在金融行业有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以从中挖掘出市场趋势和投资机会。
同时，大数据还可以通过风险评估和反欺诈来增强金融交易的安全性。
2. 市场营销：大数据分析可以帮助企业更好地理解消费者的需求和行为习惯。
通过分析大数据，企业可以精确地定位目标客户群体，并根据客户需求来进行有效的市场推广和产品优化。
3. 医疗保健：大数据技术在医疗保健领域有着广泛的应用。
通过对患者的医疗记录和遗传数据进行分析，医生可以更好地进行诊断和治疗。
此外，大数据分析还可以帮助提高医疗资源的分配效率和降低医疗成本。
4. 城市规划：大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解城市居民的行为模式和需求，从而进行科学的城市规划。
通过对城市交通流量、环境污染等数据进行分析，可以提高城市的交通运输系统和环境质量。
5. 物流管理：大数据技术可以帮助物流公司提高运输效率和降低成本。
通过对供应链和运输过程的数据进行分析，可以实时跟踪货物的位置和状态，并优化路线和仓储管理。
6. 能源管理：大数据分析可以帮助能源公司更好地进行能源规划和资源管理。
通过对能源使用数据进行分析，可以提高能源利用效率和减少能源浪费。
7. 社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台更好地理解用户需求和行为。
通过对用户的社交网络数据和行为数据进行分析，可以提供个性化的推荐和增强用户体验。
8. 基因研究：大数据技术在基因研究领域有着重要的应用。
通过对大量的基因数据进行分析，可以挖掘出基因之间的关联和影响，帮助科学家更好地理解遗传信息和疾病发生机制。
9. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习行为和学习需求。
通过对学生的学习数据进行分析，可以提供个性化的学习推荐和优化教学方法。
大数据在互联网行业中的应用
大数据在互联网行业中的应用近年来，随着互联网的快速发展，大数据的应用也愈加广泛。
大数据是指通过对海量数据的分析和挖掘，从中获得有价值的信息和洞察力。
在互联网行业中，大数据被广泛应用于市场调研、精准营销、用户行为分析、产品优化等领域，为企业提供了更多的机会和挑战。
本文将从不同角度探讨大数据在互联网行业中的应用。
1. 数据收集与清洗互联网行业的核心是数据，而大数据的应用离不开高质量的数据收集与清洗。
互联网企业通过各种渠道收集用户的行为数据、社交网络数据、用户搜索数据等，这些数据经过清洗、整理和融合，形成完整的数据集，为后续的工作打下基础。
2. 市场调研与用户画像大数据能够帮助互联网企业进行市场调研和用户画像，从而了解用户需求和行为习惯。
通过收集用户的大量行为数据，分析用户的兴趣爱好、消费能力、购买偏好等，企业可以更加准确地把握市场动向，调整产品策略。
3. 精准营销基于大数据的用户画像，互联网企业可以实现精准营销。
通过分析用户的兴趣、购买历史等数据，企业可以给用户推荐个性化的产品或服务，提高用户的购买意愿和满意度。
同时，企业还可以通过数据分析，精准投放广告，提高广告投放的效果和点击率。
4. 产品优化与创新互联网企业可以通过大数据分析用户的反馈数据，优化和改进自身的产品和服务。
通过了解用户的使用情况和需求，企业可以针对性地进行产品升级和创新，提高产品的竞争力和用户体验。
同时，大数据还可以帮助企业发现隐藏在数据中的用户需求，推出新的产品和服务。
5. 风险控制与安全保障互联网行业存在着各种风险和安全隐患，大数据分析可以帮助企业及时发现和控制风险。
通过对用户行为、网络攻击等数据的分析，企业可以发现潜在的风险和威胁，采取相应的措施进行防范和处理。
6. 资源分配与成本控制大数据分析可以为互联网企业提供更精确的决策依据，帮助企业合理分配资源和控制成本。
通过对销售数据、用户行为数据等的分析，企业可以对产品生产、供应链管理等进行优化，提高资源利用效率和降低成本。
大数据应用场景
大数据应用场景随着科技的不断发展，人们对于数据的获取和处理能力也越来越强。
大数据在各行各业中的应用场景也越来越广泛。
下面将探讨一些大数据的应用场景。
一、金融行业金融行业是大数据应用最广泛的领域之一。
银行、保险、证券、投资等金融机构经常进行海量数据分析，以便更好的理解市场和客户行为。
例如，银行使用大数据技术来进行信用风险评估，保险公司使用大数据来计算保险费用，证券公司则会使用大数据来分析基金和股票。
二、医疗行业医疗行业也是大数据应用领域之一。
从医院管理到患者数据管理，从研究新药到识别疾病和治疗，大数据可以减少人类错误率，提高运营效率，并加速医疗科技的发展。
例如，通过分析患者数据，医生可以制定更为准确的诊断和治疗方案；医疗机构可以利用大数据来预测疾病流行情况，及时控制和预防疾病爆发。
三、零售行业零售商使用大数据来了解消费者的喜好和需求，以便更好的进行市场定位和销售。
通过大数据，零售商可以预测未来趋势和消费行为，从而更好地为消费者提供产品和服务。
例如，一些零售商利用大数据来预测销售流量，并在有限的时间和空间里合理分配产品和服务，以便最大程度地满足客户需求。
四、物流行业物流行业也可以利用大数据来提高运营效率。
当包裹从一个地方到另一个地方时，物流公司可以使用大数据来管理和控制包裹的状态，以及预测包裹的交付时间和成本。
例如，物流公司可以使用大数据来优化路线和运输方式，从而减少成本和时间，提高服务质量。
五、公共安全大数据技术还可以用于公共安全。
例如，政府机构和执法部门可以使用大数据来分析犯罪率和犯罪行为，以提高犯罪预防和打击的效率。
警方可以使用大数据来预测犯罪发生的时间和地点，并制定更好的监管措施和警察分配策略。
六、教育教育领域也可以使用大数据技术。
大数据可以帮助教育机构和教师更好的理解学生的表现和学习进程，以便更好地评估学生，并调整教学方法。
例如，通过对学生学习过程中的表现和数据的分析，教师可以针对学生的不同需求和能力制定个性化的教育计划，帮助学生更好地掌握知识。
大数据技术在制造行业中的实际应用案例
大数据技术在制造行业中的实际应用案例1.智能制造大数据技术在制造行业的应用案例中最为突出的是智能制造。
智能制造是指利用大数据技术和人工智能技术，为制造企业提供智能化的生产方案和服务。
通过大数据技术的应用，制造企业可以实时监测生产过程中的数据，分析产品质量和生产效率，并及时对生产过程进行调整和优化，从而提高生产效率和产品质量。
具体的应用案例包括：-智能化生产调度：利用大数据技术分析生产过程中的各种数据，包括设备运行状态、产品质量、订单情况等，可以实现智能化的生产调度，提高生产效率。
-智能质量控制：利用大数据技术分析产品质量数据，可以实时监测产品质量，并及时发现和解决质量问题，提高产品质量。
-智能维护管理：利用大数据技术分析设备运行数据，可以实现设备的智能维护管理，提高设备的可靠性和使用寿命。
2.基于大数据的供应链管理供应链管理是制造企业的重要组成部分，也是大数据技术的重要应用领域之一。
通过大数据技术的应用，制造企业可以实现供应链的智能化管理，提高供应链的透明度和效率。
具体的应用案例包括：-实时库存管理：利用大数据技术分析供应链中的库存数据，可以实现实时库存管理，及时发现库存异常情况，并做出相应的调整，减少库存成本。
-智能采购决策：利用大数据技术分析采购数据和市场信息，可以实现智能化的采购决策，提高采购效率和降低采购成本。
-风险管理：利用大数据技术分析供应链中的风险数据，可以实时监测供应链中的风险情况，并及时采取措施，降低供应链风险。
3.客户需求预测大数据技术的应用可以帮助制造企业更好地理解客户需求，并及时调整生产计划，以满足客户需求。
通过分析市场数据和客户需求数据，制造企业可以实现客户需求的预测，从而减少生产计划的不确定性，提高生产效率。
具体的应用案例包括：-基于大数据的市场分析：利用大数据技术分析市场数据，包括市场需求、竞争情况等，可以更好地理解客户需求，并做出相应的生产计划。
-客户订单预测：利用大数据技术分析客户订单数据，可以实现客户需求的预测，为制造企业提供更准确的生产计划依据。
大数据在互联网行业的应用
大数据在互联网行业的应用随着时代的变迁，互联网行业已经成为了人们生活中不可缺少的一部分。
而在这个行业中，大数据的应用更是日益重要起来。
那么，接下来就让我们来一探大数据在互联网行业中的应用。
一、大数据在互联网企业中的应用在互联网企业中，大数据无疑是一个非常有价值的资源。
它不仅能够为企业带来更多的商业机会，还能够帮助企业更好地了解用户需求，优化产品体验，提高用户粘性。
具体来说，互联网企业可以通过大数据挖掘用户数据，分析用户购买习惯，对用户行为进行监控，以及预测用户需求等等。
比如，淘宝、京东等电商企业可以通过大数据分析用户行为，进行商业定位，不仅可以提供更多符合用户需求的产品，还可以优化产品推荐，提高用户满意度，从而增加企业的收益。
此外，通过大数据的分析，互联网企业还可以精准地定位用户，实现精准营销和个性化推荐，进一步提高用户黏性，建立品牌忠诚度，增强品牌影响力。
二、大数据在互联网金融行业中的应用随着互联网金融的快速发展，大数据在这个行业中的应用也越来越广泛，被广泛应用于用户信用评估、风险控制、借贷风险评估、数据挖掘和风险预测等方面。
通过大数据的分析，可以对借款人的信用进行评估，进而控制风险，防止坏账的出现。
此外，大数据还可以帮助互联网金融公司精准地定位客户，并对客户的信息进行分析，提供针对性的金融产品和服务，增加产品市场份额。
同时，金融机构还可以通过大数据的分析，实现产品的精细化管理，优化运营和管理流程，提高金融产品资源的利用效率。
三、大数据在互联网医疗行业中的应用随着人们医疗需求的不断增加，互联网医疗行业越来越受到人们的关注。
在这个行业中，大数据的应用也越来越广泛。
互联网医疗企业可以通过大数据挖掘用户数据，分析用户的就医需求，提供精准的医疗服务，优化医疗资源配置。
此外，大数据还可以帮助互联网医疗企业实现精准营销和个性化推荐，更好地服务用户。
通过大数据分析用户需求，互联网医疗企业可以根据不同用户的需求和预算，提供最适合的医疗服务，满足用户需求，提高用户满意度。
大数据在互联网行业的应用
大数据在互联网行业的应用1.引子：大数据背景随着互联网的发展，大数据成为了一个热门词汇。
大数据是指规模巨大、传统数据处理方法无法处理的数据集合，其中蕴含着宝贵的信息。
在互联网行业中，大数据的应用越来越广泛，给用户带来了更好的体验，企业也通过大数据分析实现了商业价值的提升。
2.互联网广告的精准投放互联网广告是互联网行业最主要的商业模式之一，而大数据对于互联网广告的精准投放起到了重要的支撑作用。
通过收集用户的浏览历史、搜索记录以及社交媒体上的行为，互联网公司可以更好地了解用户的兴趣爱好、购买意向和行为习惯，从而进行定向广告投放，提高广告的转化率和投放效果。
3.电商行业的个性化推荐电商行业也是大数据应用的典型领域之一。
通过对用户的购买记录以及浏览行为进行大数据分析，电商平台可以为用户进行个性化的商品推荐。
比如，当用户在某个电商平台上搜索购买一款手机时，系统会通过分析用户的购买记录和浏览历史，向用户展示与该手机相关的配件或者类似产品，提高用户购买的便利性和购物体验。
4.互联网金融的风控系统互联网金融的迅猛发展离不开大数据的支持。
在互联网金融行业中，通过对用户的个人信息、借贷记录、消费行为等数据进行分析，可以建立起精准的风控系统。
这些数据可以帮助金融机构判断用户的信用状况，从而确定是否给予用户授信以及授信额度，并通过对数据的实时监控，及时预警风险，提高金融体系的安全性和有效性。
5.在线教育的个性化学习大数据在教育领域也有广泛的应用，尤其是在线教育平台。
通过对学生的学习行为、学习习惯以及学习成绩的数据进行分析，可以为学生量身定制个性化的学习计划和教学内容，提高学生的学习效果和学习兴趣。
6.网约车的智能调度在共享经济的大背景下，网约车成为了人们出行的新选择，而大数据则让网约车的调度更加智能高效。
通过对用户乘车需求、交通状况以及司机的位置和接客状况等数据进行分析，网约车平台可以进行智能的车辆调度，提高车辆利用率和乘车效率，同时减少用户等待时间，提升用户体验。
大数据在行业中的应用
大数据在行业中的应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据集合可以通过计算机进行分析和处理，从而揭示出隐藏在其中的有价值的信息。
大数据分析技术已经广泛应用于各个行业，为企业提供了更准确、更全面的决策依据。
本文将探讨大数据在不同行业中的应用，并分析其带来的益处。
1. 零售行业在零售行业中，大数据分析可以帮助企业了解消费者的购买习惯和偏好，从而优化产品定位和销售策略。
通过对海量销售数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的市场需求，预测产品销售趋势，并及时调整供应链和库存管理。
此外，大数据还可以帮助企业进行精准营销，通过个性化推荐和定制化服务来提升客户满意度和忠诚度。
2. 金融行业在金融行业中，大数据分析可以帮助银行和保险公司更好地管理风险、预测市场走势和优化投资组合。
通过对大量的交易数据和市场数据进行分析，金融机构可以发现异常交易和潜在风险，及时采取措施进行风险防范。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行个性化推荐和定价，提供更加精准的金融产品和服务。
3. 制造业在制造业中，大数据分析可以帮助企业实现智能制造和优化生产效率。
通过对生产过程中的各种数据进行分析，企业可以发现生产线上的瓶颈和问题，并及时采取措施进行调整和改进。
此外，大数据还可以帮助企业进行预测性维护，通过对设备运行数据的分析，提前发现设备故障和损坏的迹象，从而减少停机时间和维修成本。
4. 医疗行业在医疗行业中，大数据分析可以帮助医院提高诊断准确性、优化治疗方案和改善医疗服务。
通过对患者的电子病历、医学影像和基因数据进行分析，医生可以更好地了解患者的病情和病因，从而制定更加个性化的治疗方案。
此外，大数据还可以帮助医院进行资源调配和排班管理，提高医疗服务的效率和质量。
5. 物流行业在物流行业中，大数据分析可以帮助企业实现智能物流和优化运输路线。
通过对物流数据和交通数据进行分析，企业可以实时监控货物的运输状态和位置，及时调整运输计划和路线，提高物流效率和减少成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4
制造行业具有多环节、多地域特色，各个环节的优 化是制造行业最关注的大数据应用场景
15
High
优先关注行业用户 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
政府（公共事业） 互联网（电 子商务） 医疗
电信
制造 金融 • 纵轴契合度：
能源（电力/ 石油）
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
Mid
表示该用户的IT应用特 点与大数据特性的契合 程度；
采用大数 据方案后 价值体现
9
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
10
互联网拥抱大数据
互联网行业拥抱大数据的关键因素 互联网行业大数据分析面临的主要问题
互联网行业对数据实时分析要求较高， 例如广告监测、B2C业务，往往要求在 数秒内返回上亿行数据的分析，从而达 到不影响用户体验和快速准确营销的目 的。 目前互联网企业面对大数据，会普遍 感觉到实时分析能力差、海量数据处理 效率低、缺少分析方法、分析软件能力 差等问题。
2
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
3
中国企业大数据现状
中国500强企业日数据生成量 企业非结构化数据越来越多
结构化数据
半结构化数据
中国500强企业数据中心数据年增长率
非结构化数据
中国企业级数据中心数据存储量正在快速增长， 非结构化数据呈指数倍增长，如果能有效的处理 和分析，非结构数据中也富含了对企业非常有价 值的信息。
采用大数 据方案后 价值体现
大数据应用案例（农夫山泉）
大数据 挑战
农夫山泉数据量变得越来越大，分销表中数据基数大，增速快，数据 展现速度越来越慢； 数据运算速度越来越慢，已经让人无法忍受，影响业务的正常进行； 数据更新慢，采用传统的ETL(数据抽取、转换、装载)，农夫山泉的分 析系统数据基本上一天才能更新一次。
• 横轴应用可能性：表示
教育
零售
流通
交通
该用户出于主客观因素 在短期内投资大数据的 可能性；
• 注：
Low
该位置为分析师访谈的 综合印象，为定性分析， 图中位置不代表具体数 值
Low
Mid
High
应用可能性 14
大数据潜在应用
1
互联网行业大数据主要应用在社交和网购方面
2
结合位置数据、消费数据进行实时营销信息推送是电 信行业大数据应用主要场景
远程病人监控
临床操作
临床决策支持系统
比较效果研究
预测建模
对于公共卫生部门，可 以通过过覆盖全国的患者 电子病历数据库，快速检 测传染病，进行全面的疫 情监测，并通过集成疾病 监测和响应程序，快速进 行响应。
研发
疾病模式的分析
提高临床试验设计的统计工具和算法
12
能源遇到大数据
能源行业数据特征 能源行业面临的大数据问题
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
2
2012年各行业大数据市场规模 计世资讯预测，2012年政府、互联网、电信、 金融的大数据市场规模较大，四个行业将占据一 半市场份额。 由于各个行业都存在大数据应用需求，潜在市 场空间非常可观。
需求
EMC Greenplum
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进 行营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。 7
4
企业大数据应用需求分析
1
目前企业的数据系统架构存在问题
2
目前企业数据分析处理面临的问题
3
各行业企业对大数据的关注程度
5
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
6
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据 挑战
发卡量增长迅速：2008年发卡约500万张，2010年增加了一倍。 业务数据增长迅速：随着业务的迅猛增长，业务数据规模也线性膨 胀。 数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。 可扩展、高性能的数据仓库解决方案 能够实现业务数据的集中和整合；可以支持多样化和复杂化数据分析 提升信用卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动 有针对性的营销活动。
能源勘探开发数据的类型众多，不同类型数据 包含的信息各具特点，综合各种数据所包含的 信息才能得出地下真实的地质状况。
能源行业企业对大数据产品和解决方案的需 求集中体现在：可扩展存储、高带宽、可处理 不同格式数据的分析方案。
13
大数据行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
互联网大数据技术的应用，会首先带动社会化媒体、 电子商务的快速发展，其他的互联网分支也会紧追 其后，整个行业在大数据的推动下将会蓬勃发展。
11
医疗大数据应用场景
医疗行业产生的数据量 主要来自于PACS影像、 B超、病理分析等业务所 产生的非结构化数据。人 体不同部位、不同专科影 像的数据文件大小不一， PACS网络存储和传输要 采取不同策略。面对大数 据，医疗行业遇到前所未 有的挑战和机遇。 医疗行业大数据应用场 景非常多，右图仅以临床 操作和研发为例，展示医 疗行业大数据应用场景。 医疗数据透明度
采用大数 据方案后 价值体现
大数据应用案例（“数字黄河”）
大数据 挑战
数据激增，IT系统负担加重； 地域分隔，信息孤岛拉低效能； 无法共享，数据同步成为难题； 标准各异，数据规范有待统一。
需求
制定短期和长期技术规划，以适应未来信息系统的发展。
IBM InfoSphere
解决跨平台异构应用系统的数据共享与集成问题 黄河水利委员会各部门随时获取其权限范围内的最新数据，而无须将 其存储在本部门系统中； 消除信息孤岛，实现数据统一管理 有效消除了各业务系统和各组织结构之间的信息孤岛，简单获取黄河 数据资源的单一视图，并确保了数据的完整性、及时性、准确性和一 致性，同时首次实现元数据的可视化统一管理
需求
能够应对海量数据的挑战，实现高效的逻辑运算、实时的数据分析以 及快速的数据展现的解决方案。
SAP HANA
实现了快速的数据展现 与原有商业智能报表展现方案相比，新方案数据展现速度快25-30倍； 形成了强大逻辑计算能力 测试了120多张已经上线的报表，基本上速度提升100～150倍；SAP HANA和Business Objects 4.0组合只用了46秒就完成原来需要24小时 才能完成的逻辑计算； 实现了数据的实时、同步 HANA使得数据从业务系统中转换到HANA中时基本上没有任何延迟。 8
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
1
中国大数据市场分析
1
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大数 据市场的飞速发展。