大数据成功案例
大数据十大经典案例(一)
大数据十大经典案例（一）引言概述：大数据的应用正日益成为了改变各行各业的重要推动力，许多经典案例展示了大数据在解决现实问题、改善业务效率和推动创新方面的巨大潜力。
本文将介绍大数据领域中的十个经典案例，通过这些案例的分析和总结，我们可以更好地了解大数据的影响力和应用范围。
正文：1. 基于用户行为的个性化推荐系统- 利用大数据技术分析用户历史行为数据，实现个性化推荐，提高用户体验。
- 使用机器学习算法对海量数据进行处理和训练，提供更准确的商品推荐。
2. 航空公司客户关系管理- 分析乘客购票和航班数据，了解乘客偏好和行为模式，为航空公司提供精准的客户关系管理策略。
- 基于大数据预测乘客的需求，优化航班安排和座位分配，提高客户满意度和营收。
3. 银行风险控制和欺诈检测- 利用大数据技术监控和分析银行系统中的交易数据，快速识别潜在风险和欺诈行为。
- 借助机器学习和模型算法，预测金融市场动态，提高银行的风险控制能力。
4. 零售业供应链优化- 通过分析和整合销售数据、库存数据和供应商数据，实现精细化的供应链管理，减少库存成本和运营风险。
- 基于大数据分析，预测销售趋势和需求变化，在合适的时间点调整补货和分配策略，提高销售效率。
5. 健康医疗领域的数据分析应用- 利用大数据分析技术，挖掘医疗机构的海量数据，提取隐藏的医疗知识，支持医疗决策和治疗方案的制定。
- 基于大数据的健康监测和预测模型，提供个性化的健康管理建议和预防措施，提高医疗效果和患者满意度。
总结：以上是大数据领域中的五个经典案例，这些案例展示了大数据在各行各业的广泛应用，无论是个性化推荐、客户关系管理、风险控制、供应链优化还是医疗领域，大数据都发挥了重要的作用。
随着大数据技术的不断发展和应用范围的扩大，我们相信会有更多的经典案例涌现，为各行各业带来更多的机遇和挑战。
大数据分析的实际案例
大数据分析的实际案例数据从来不是孤立的存在，它们背后总是有一个故事，讲述着人们的生活、社会的变迁。
大数据是当今互联网时代的一个重要词汇，它所带来的不仅仅是数据的增量，更是数据的改变和呈现方式的更新。
各个产业领域都在乘风破浪，试图用大数据技术来变革自己的商业模式和服务方式。
下面，我们来看看大数据分析在实际商业中的应用。
案例一：亚马逊的推荐算法在网购时，我们常常耳熟能详的“看了本书的人也看了……”是怎么实现的呢？亚马逊的推荐算法就是一种基于大数据的人工智能算法。
亚马逊通过分析大量的交易和用户数据，来准确地预测用户的购物喜好和需求，并将推荐列表个性化地展现给不同用户。
该算法的好处不仅在于提高了用户购买率，还可以减少商品的滞销和回收，提高了商家品牌的知名度。
案例二：滴滴大数据驱动的智慧出行随着经济的发展，城镇化进程加速，交通拥堵成了日常生活中的一大问题。
滴滴大数据的智慧交通方案的出现，真正为解决这个问题提供了一条可行之路。
滴滴依托庞大的用户交易和位置数据，分析出不同地区的交通拥堵状况，并把这些信息反馈给司机，驾驶员便可根据最佳路径规划进行行驶和接送。
除此之外，滴滴还可以基于用户出行数据和天气状况，预测出车辆需求和交通高峰时间，为用户和司机提供更加便利和高效的交通服务。
案例三：浴室卫浴界的大数据在传统的卫浴行业中，产品的生产和销售往往仅基于人的直觉或者经验，缺乏科学而系统的方法。
以艾美特浴室的实践为例，该公司在产品研发和销售过程中，依托大数据技术开展了深入分析，从产品设计、生产制造、营销策略、服务体系全面提升企业的竞争力。
从智慧生产到智慧物流，从精准营销到售后服务，由此形成了一套完整、科学的数字管理模式，为制造企业实现高质量发展提供了有力保障。
结语大数据分析技术为商业提供了更加精细、便捷、高效的服务，它的应用范围是非常广泛的。
无论是从卫浴企业到交通出行，再到电商购物领域，每一种行业都可以通过大数据技术对自己的业务进行创新和优化。
大数据分析师行业的成功案例和职业典范
大数据分析师行业的成功案例和职业典范在当前信息化和数字化的时代，大数据成为了企业决策和发展的重要依据，而大数据分析师的职业也由此应运而生。
大数据分析师通过对海量数据的收集和分析，为企业提供有价值的洞察和决策支持。
本文将介绍几个成功的大数据分析师案例，以及他们的职业典范，从中我们可以看到大数据分析师行业的发展前景和重要性。
案例一：黄天笔 - 全球知名零售企业大数据分析师黄天笔毕业于某著名大学的计算机专业，他对大数据分析技术有着浓厚的兴趣。
大学期间，他利用课余时间自学数据分析相关知识，并积极参与相关实践项目。
毕业后，黄天笔加入了一家全球知名零售企业，成为了该企业的大数据分析师。
黄天笔的工作职责是负责分析该公司的销售数据、客户数据和市场数据，为企业的市场营销、产品策略和供应链管理等提供决策支持。
他利用数据挖掘和统计分析等技术，对大量的数据进行整理和分析，发掘出了一些有价值的洞察，比如消费者购买习惯的变化趋势、产品销售渠道的优化方案等。
这些洞察让企业能够更加准确地识别市场需求，优化产品结构，并且实现了销售和利润的增长。
黄天笔在行业内积极参与技术交流和分享，他经常在大数据分析相关的会议和研讨会上做报告，分享自己的经验和思考。
他的优秀工作表现也获得了业内的认可，多次获得行业奖项。
案例二：李明月 - 创业公司大数据分析师李明月是一位自由职业的大数据分析师，她曾经在一家大型互联网公司工作，拥有丰富的大数据分析经验。
然而，李明月对传统公司的官僚体系感到不适应，她追求更多自由和创新的工作环境，于是决定创业。
李明月在创业初期遇到了许多困难，但她凭借自己的专业技能和经验，快速建立了一支高效的大数据团队。
他们为初创企业提供数据分析和业务咨询服务，帮助企业在市场定位、用户需求挖掘和产品优化等方面得到突破。
李明月注重自己的个人品牌建设，她经常在行业博客发表自己的见解和观点，吸引了众多关注者的目光。
她还积极参与行业圈子的交流活动，与其他创业者和专业人士进行交流和合作。
八个典型的大数据应用案例
八个典型的大数据应用案例一、面部识别技术在安防领域的应用面部识别技术是一种基于图像分析的大数据应用方案，通过对摄像头捕获的人脸图像进行特征提取和比对，可以快速准确地识别出目标人物。
在安防领域，面部识别技术已广泛应用于视频监控系统中，有助于实时识别可疑人员、追踪嫌疑犯等，提高了安全防范能力。
二、智能物流系统智能物流系统是一种利用大数据技术对物流环节进行优化的方案。
通过采集货物信息、交通信息等大量数据，系统可以实时监测货物的运输情况、交通拥堵情况等，快速调整物流路径和运输计划，提高物流效率和准确性。
三、个性化推荐系统个性化推荐系统是一种基于用户行为数据的大数据应用方案。
通过对用户的浏览记录、购买行为、评价等进行分析，系统可以实时推荐用户可能感兴趣的商品、新闻、音乐等，提升用户体验和购买转化率。
四、智能医疗诊断与辅助决策系统智能医疗诊断与辅助决策系统是一种依托大数据技术提供快速、准确的医疗服务的方案。
通过收集和分析大量的医疗数据，系统可以为医生提供疾病诊断的参考意见，辅助医生进行决策，提高医疗服务的质量和效率。
五、金融风险控制与欺诈检测系统金融风险控制与欺诈检测系统是一种利用大数据技术对金融交易数据进行监测和分析的方案。
通过对大量的交易数据进行实时监测和分析，系统可以发现异常交易和欺诈行为，实现风险控制和欺诈检测，保障金融安全和用户权益。
六、智慧城市规划与管理智慧城市规划与管理是一种通过大数据技术优化城市运行和资源配置的方案。
通过收集和分析城市居民的出行、能源消耗、环境污染等数据，系统可以进行城市交通规划、能源调控、环境保护等，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
七、社交媒体舆情分析与管理社交媒体舆情分析与管理是一种通过大数据技术对社交媒体上的舆情信息进行监测和分析的方案。
通过对用户在社交媒体上的言论、评论等进行分析，系统可以发现公众对其中一事件、产品或者服务的看法和态度，提供相关的数据支持和管理建议，维护公众关系和品牌形象。
大数据十大经典案例
大数据十大经典案例随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
大数据分析可以为企业提供更准确的市场预测、个性化推荐、客户细分等方面的支持。
在这篇文章中，我将介绍十个经典的大数据案例，展示大数据技术在多个行业中的应用。
1. 亚马逊个性化推荐系统亚马逊是大数据应用的典范之一。
他们利用大数据技术分析用户的购物习惯、点击行为、浏览历史等信息，为每个用户提供个性化的产品推荐。
这不仅提升了用户购物体验，也增加了销售额。
2. 谷歌搜索算法优化谷歌搜索引擎利用大数据分析来不断优化搜索结果的排名算法。
通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据，谷歌可以更好地理解用户的意图，为他们提供更精准的搜索结果。
3. 滴滴出行的智能调度系统滴滴出行利用大数据技术分析用户的出行需求、交通状况等信息，通过智能调度算法将乘客和司机进行匹配，提高了乘客的等待时间和司机的工作效率。
4. 美团点评的用户画像分析美团点评通过大数据分析用户的点评、消费记录等信息，对用户进行画像分析。
这些画像可以帮助商家更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
5. 脸书的社交关系分析脸书运用大数据技术分析用户的社交行为，找出用户之间的关联和兴趣，为广告商提供更有针对性的广告定向投放。
6. 捷信金融的风险评估模型捷信金融利用大数据分析用户的借贷历史、资产状况等信息，建立风险评估模型，提高贷款审批的准确性和效率。
7. 瑞典的城市规划优化瑞典利用大数据分析交通状况、人口分布等信息，优化城市规划。
他们通过分析数据，提出了改进交通流动性、节约能源等方面的具体举措。
8. 亚太航空的客户关系管理亚太航空利用大数据技术分析客户的飞行历史、偏好等信息，为客户提供个性化的服务和优惠，增强客户忠诚度。
9. 法国医院的医疗预测法国一家医院使用大数据分析医疗数据，建立模型预测患者的住院时间和治疗方案，帮助医生做出更好的决策，提高医疗效率。
10. 哈佛大学的科学研究哈佛大学利用大数据分析海量的科学文献、实验数据等，挖掘潜在的科研关联和发现。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事1500字大数据应用案例:1. 亚马逊的个性化推荐系统：亚马逊利用大数据分析用户行为和购买历史数据，为每个用户推荐个性化的商品，提高用户满意度和购买率。
2. 人脸识别技术：通过大数据分析和深度学习算法，人脸识别技术可以被用于安全监控、身份验证和客流分析等领域。
3. 谷歌的搜索算法：谷歌利用大数据分析用户搜索行为和网页内容，不断优化搜索算法，提供更准确和个性化的搜索结果。
4. 滴滴打车的动态价格调整：滴滴打车利用大数据分析车辆位置、乘客需求和交通状况等信息，实时调整车费，提高了乘客的出行效率和司机的收益。
5. Facebook的社交图谱：Facebook通过大数据分析用户的社交关系和兴趣，构建了庞大的社交图谱，为广告商提供个性化的广告定向。
6. 云服务提供商的资源调度：云服务提供商通过大数据分析用户的资源需求和使用情况，实现资源动态调度，提高资源利用率和用户满意度。
7. 物流公司的智能配送系统：物流公司通过大数据分析交通状况、预测需求和优化路线，实现智能化的配送管理，提高送货效率和减少成本。
8. 银行的信用评估系统：银行通过大数据分析用户的财务数据、信用记录和行为模式，实现自动化的信用评估，提高贷款申请处理效率。
9. 医疗诊断系统：医疗机构利用大数据分析患者的临床数据、基因信息和医学文献，帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。
10. 酒店的客户关系管理系统：酒店通过大数据分析客户的预订历史、偏好和评价，实现个性化的客户关系管理，提高客户忠诚度和满意度。
11. 零售商的销售预测系统：零售商通过大数据分析产品销售数据、市场趋势和顾客反馈，预测需求，优化库存管理和进货计划。
12. 媒体公司的内容推荐系统：媒体公司通过大数据分析用户的阅读和观看行为，为用户推荐适合的内容，提高用户黏性和广告收入。
13. 城市交通管理：城市交通管理部门利用大数据分析交通状况、道路负载和乘客需求，优化交通规划和公共交通调度，提高交通效率和减少拥堵。
大数据十大经典案例
07
大数据经典案例六：沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商，拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况，沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素，沃尔玛能够预测各 分店的商品需求，从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率，减少了 滞销和缺货现象，还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一：Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二：亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四：阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五：腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六：沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七：Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整，有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略，缩 短了配送时间，提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本，提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度，增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎，每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术，谷歌能够实时分析用户搜索行 为，提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法，提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统， 将海量数据分散存储在多 个节点上，确保数据可靠 性和可扩展性。
大数据十大经典案例
引言概述：本文将介绍大数据领域的十个经典案例，并探讨它们在不同领域的应用，这些案例涵盖了金融、医疗、零售、交通和市场营销等领域。
通过详细阐述这些案例，读者将了解到大数据技术对于提高业务效率和创新的重要性。
正文内容：1.金融领域的大数据案例1.1.金融风控：通过大数据分析大量的用户数据，金融机构可以更好地评估借贷风险，提高风控能力，降低违约概率。
1.2.欺诈检测：利用大数据技术，金融机构能够快速发现可疑的交易模式，及时采取措施避免欺诈行为。
2.医疗领域的大数据案例2.1.个性化医疗：利用大数据分析患者的基因数据和病历资料，医疗机构可以根据个体差异制定个性化的治疗方案，提高医疗效果。
2.2.疾病预测：通过分析大规模的医疗数据，可以发现潜在的疾病模式，提前预测患者可能的健康问题，及早干预治疗。
3.零售领域的大数据案例3.1.消费者行为分析：通过对消费者购买记录和行为数据的分析，零售商可以了解消费者的偏好和购买习惯，从而进行更精确的市场定位和产品推广。
3.2.库存管理优化：通过对销售数据和库存数据的分析，零售商能够做出更准确的库存预测，减少库存积压和缺货现象，提高利润率。
4.交通领域的大数据案例4.1.交通流量优化：通过对车流量和道路状况的实时数据进行分析，交通管理部门可以合理调度交通信号灯和路线规划，减少交通拥堵。
4.2.共享交通：通过运用大数据技术，共享交通平台可以更好地预测和满足乘客需求，实现更高效的交通资源利用。
5.市场营销领域的大数据案例5.1.目标市场定位：通过对大量市场数据的分析，企业可以了解不同市场的消费者需求和趋势，从而精确地定位目标市场。
5.2.营销策略优化：通过对市场活动和广告效果的追踪分析，企业可以优化营销策略，提高广告投放的回报率。
总结：通过对这十个大数据经典案例的分析，我们可以看到大数据技术在各个领域的广泛应用。
它不仅能够提高业务效率，降低风险，还能够促进创新和发展。
随着技术的进步和数据规模的增加，大数据将在未来发挥越来越重要的作用。
各行业应用大数据的成功案例
各行业应用大数据的成功案例一、零售行业在零售行业，大数据的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求，并进行个性化的推荐和营销。
亚马逊就是一个典型的例子。
通过分析消费者的购买记录和浏览行为，亚马逊能够精准地推荐产品给用户，并且根据用户的兴趣和需求进行定制化的营销活动。
这种个性化推荐和定制化营销不仅能提高用户的购买满意度，还增加了企业的销售额。
二、医疗健康行业在医疗健康行业，大数据的应用可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
例如，谷歌DeepMind与伦敦的一家医院合作，利用大数据分析和机器学习算法，构建了一个可以预测病人肾衰竭风险的模型。
这个模型通过分析病历数据和实时监测数据，能够及时发现潜在的风险，提醒医生采取相应的措施，从而减少肾衰竭的发生率。
三、教育行业在教育行业，大数据的应用可以帮助学校和教师更好地了解学生的学习情况，从而提供个性化的教学服务。
例如，在芬兰的一所中学，学生每天使用电子学习平台进行学习，并产生大量的学习数据。
学校通过分析这些数据，可以得出每个学生的学习偏好和学习进度，并根据这些信息调整教学内容和方法，使每个学生都能在适合自己的节奏下学习。
四、交通运输行业在交通运输行业，大数据的应用可以帮助提高运输效率和安全性。
例如，Uber利用大数据分析实时交通状况和用户需求，优化车辆调度和路线规划，提高了车辆利用率和乘客等待时间。
此外，Uber还使用大数据分析乘客的乘车历史和评价，建立了一个信用评级系统，提高了乘客和司机的安全感。
五、金融行业在金融行业，大数据的应用可以帮助银行和投资机构更好地识别风险和机会。
例如，花旗银行利用大数据分析客户的交易记录和个人背景，建立了一个风险评估模型，能够及时识别潜在的信用违约风险，降低贷款损失。
此外，对交易数据的分析还能够帮助投资机构预测市场走势，做出更准确的投资决策。
六、制造业在制造业，大数据的应用可以帮助提高生产效率和产品质量。
例如，通用电气利用大数据分析关键设备的运行状况和生产数据，发现了一些与产品质量相关的隐藏因素，进而进行了改进措施，提高了产品的合格率。
大数据应用成功案例
大数据应用成功案例咱先来说说电商平台啊，像淘宝、京东这些，那大数据在它们那儿可是玩得贼溜。
就拿个性化推荐来说吧。
以前啊，咱们在网上买东西，就像大海捞针似的，得在海量的商品里自己慢慢找。
现在可不一样喽。
平台知道你之前买过啥，浏览过啥。
比如说你前段时间买了一堆健身器材，那大数据就像个小机灵鬼儿一样，它就开始分析啦，“这家伙肯定是在健身呢，估计还需要健身服、蛋白粉啥的。
”然后呢，下次你打开APP，首页就给你推荐各种炫酷的健身服，还有不同品牌的蛋白粉。
这就好像平台钻进了你的脑袋里，知道你想要啥，大大提高了咱购买的可能性。
再说说价格预测。
你有没有发现，有时候某些商品的价格就像坐过山车一样，忽高忽低的。
电商平台就利用大数据来监控这些价格波动。
它们收集了各种数据，像商品的成本、市场的供需关系、竞争对手的价格啥的。
然后经过复杂的分析，就能大致预测出这个商品啥时候价格会降，啥时候会涨。
比如说，你一直想买个高端的单反相机，平台通过大数据分析告诉你，“再等一个月，根据历年数据和现在的市场情况，那时候价格会降不少呢。
”这对咱消费者来说，就像有了个省钱小助手。
还有库存管理这一块。
电商平台上的商家可多了，每个商家又有各种各样的商品。
要是没有大数据，那库存管理可就乱套了。
大数据能准确地告诉商家，哪个商品在哪个地区卖得好，哪个时间段需求量大。
就像有个魔法水晶球一样。
比如说，某商家发现大数据显示，他们家的某款雪地靴，在北方的冬季销量超级高，而且每年11月到次年1月是销售高峰期。
那商家就可以提前准备好充足的库存，避免出现断货的情况，同时也不会积压太多库存导致资金周转不开。
这大数据在电商平台上，就像是一个超级智能的管家，把各个环节都管理得井井有条。
现在出门啊，交通那叫一个方便，这里面大数据可立了大功。
就说打车软件吧，像滴滴。
你每次打开软件叫车的时候，有没有想过为啥车来得那么快呢？这就是大数据在背后捣鼓呢。
滴滴收集了海量的出行数据，包括每个时间段每个地区的打车需求，司机们的分布情况等等。
大数据有关的案例
大数据有关的案例大数据已经在各个领域得到广泛应用，为企业和组织带来了巨大的价值。
以下是符合标题要求的10个大数据案例：1. 零售业：某家大型零售商利用大数据分析顾客购买历史和行为模式，为每个顾客提供个性化的推荐产品。
这种个性化推荐系统大大提高了销售额和顾客满意度。
2. 金融业：一家银行利用大数据分析客户的交易记录、信用评分和社交媒体数据，构建了一个风险评估模型。
该模型能够准确预测客户的违约风险，帮助银行降低不良贷款率。
3. 医疗保健：一家医院利用大数据分析患者的病历、基因数据和医疗设备数据，发现了一种新的疾病诊断模式。
这种模式能够帮助医生更早地发现疾病，提高治疗效果。
4. 物流业：一家物流公司利用大数据分析货物运输数据和交通状况，优化了货物配送路线。
这种优化方案减少了运输时间和成本，提高了客户的满意度。
5. 市场营销：一家互联网公司利用大数据分析用户的搜索记录和购买行为，为广告商提供精准的广告投放服务。
这种精准投放能够提高广告的点击率和转化率。
6. 城市规划：一座城市利用大数据分析交通流量、人口分布和环境数据，优化了城市的交通规划和基础设施建设。
这种优化方案提高了交通效率和城市的可持续发展。
7. 能源管理：一家能源公司利用大数据分析能源消耗数据和天气数据，优化了能源供应链。
这种优化方案减少了能源浪费和碳排放，提高了能源利用效率。
8. 农业领域：一家农业公司利用大数据分析土壤数据、气象数据和作物生长数据，为农民提供精准的农业管理建议。
这种建议能够提高农作物的产量和质量。
9. 教育领域：一所学校利用大数据分析学生的学习数据和行为数据，为教师提供个性化的教学方案。
这种个性化教学能够提高学生的学习效果和兴趣。
10. 社交媒体：一家社交媒体平台利用大数据分析用户的社交关系和兴趣偏好，为用户推荐相关内容和好友。
这种个性化推荐能够提高用户的使用体验和留存率。
以上是10个不同领域中应用大数据的案例。
这些案例展示了大数据分析在提高效率、降低成本、优化决策和改善用户体验方面的巨大潜力。
企业运用大数据成功的案例
企业运用大数据成功的案例随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始运用大数据来提高业务效率和实现商业价值。
本文将介绍几个企业运用大数据成功的案例，以供参考。
下面是本店铺为大家精心编写的4篇《企业运用大数据成功的案例》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《企业运用大数据成功的案例》篇1一、亚马逊亚马逊是一家全球知名的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高用户体验和销售额。
亚马逊通过收集用户的历史购买记录、搜索记录和点击行为等数据，运用机器学习算法进行分析和预测，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
此外，亚马逊还通过分析用户的评论和反馈来优化产品和服务，提高用户满意度。
二、谷歌谷歌是一家全球领先的互联网公司，它通过运用大数据技术来提高搜索质量和广告效果。
谷歌通过收集用户的搜索记录和行为数据，分析用户的需求和兴趣，向用户提供更精准的搜索结果和广告推荐。
此外，谷歌还通过分析用户的浏览行为和点击行为，来优化网站的布局和内容，提高用户体验。
三、沃尔玛沃尔玛是一家全球最大的零售商之一，它通过运用大数据技术来提高供应链效率和销售量。
沃尔玛通过收集销售数据、库存数据和消费者需求数据等，运用数据分析和预测算法，精准预测市场需求和销售趋势，优化供应链管理和库存管理。
此外，沃尔玛还通过分析消费者的购买行为和偏好，提供个性化的促销和优惠活动，提高销售量和客户忠诚度。
四、阿里巴巴阿里巴巴是一家全球领先的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高业务效率和商业价值。
阿里巴巴通过收集用户的购买记录、支付记录和物流记录等数据，运用数据分析和机器学习算法，提供个性化的推荐和服务，提高用户满意度和购买转化率。
此外，阿里巴巴还通过分析用户的行为和需求，优化网站和移动应用的功能和布局，提高用户体验和销售量。
以上是几个企业运用大数据成功的案例，它们通过运用大数据技术来提高业务效率和实现商业价值，取得了良好的经济效益和社会效益。
《企业运用大数据成功的案例》篇2亚马逊是一家成功的企业，它运用大数据取得了巨大的成功。
13个经典大数据应用案例
13个经典大数据应用案例
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行咋骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及百度等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
摘自：中国大数据。
大数据运用到企业的成功案例
大数据运用到企业的成功案例
大数据在企业的成功应用案例有很多，以下是一些具体的例子：
1. 农夫山泉：通过大数据分析销售数据，农夫山泉能够更好地预测市场需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
2. 神州租车：SAP利用在农夫山泉场景中积累的大数据经验，帮助神州租
车优化车辆调度和租赁服务，提高了车辆使用率和减少了空置率。
3. 阿迪达斯：阿迪达斯与厦门育泰贸易有限公司合作，基于门店销售数据和消费者调研数据，进行库存管理和销售策略制定。
通过大数据分析，阿迪达斯能够更好地理解消费者需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
这些案例表明，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产和销售计划、提高运营效率。
通过大数据分析，企业可以更好地掌握市场趋势、发现潜在商机、改进产品和服务、提高客户满意度和忠诚度。
大数据十大经典案例
2 数据新闻 让英国撤军
2010年10月23日《卫报》 利用维基解密的数据做了一篇 “数据新闻”。将伊拉克战争 中所有的人员伤亡情况均标注 于地图之上。地图上一个红点 便代表一次死伤事件，鼠标点 击红点后弹出的窗口则有详细 的说明：伤亡人数、时间，造 成伤亡的具体原因。密布的红 点多达39万，显得格外触目惊 心。一经刊出立即引起朝野震 动，推动英国最终做出撤出驻 伊拉克军队的决定。
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可 视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通 过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜” 帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业 科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提 高了收益。
6 Google成功预测冬季流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁 检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年 间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个 特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流 感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7 大数据与乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA 进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费 用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文 档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助 乔布斯延长了好几年的生命。
8 奥巴马大选连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也 被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模 与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉 与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大 数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天 盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已， 无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
大数据思维成功案例
大数据思维成功案例近年来，大数据已成为许多公司致力于提高业务效率和效益的关键因素之一。
以下是几个成功应用大数据思维的案例：1. 亚马逊的卡片分类法亚马逊是全球最大的在线零售商之一，他们成功的大数据应用引领了行业发展方向。
但是在早期阶段，亚马逊面临着整理在线书籍的巨大挑战。
他们通过分析书籍出版商和读者的反馈，发现原来的分类法已经过时失效，无法满足消费者在浩瀚书海中快速找到真正需要的书籍的需求。
随后，他们运用数据挖掘技术，对书籍的内容进行大规模分析、处理和归纳，将书籍分成更加贴近消费者需求的小类别，并在书籍页面上加入了相似推荐和购买用品等附加信息。
这一创新让消费者更容易找到他们真正需要的书籍，极大地提高了消费体验和购物满意度。
2. 阿里巴巴的“魔盒”阿里巴巴是亚洲知名的电子商务公司，其特色在于其丰富的产品矩阵，阿里巴巴不仅仅卖产品，还提供经验和服务。
他们通过挖掘买家的购物历史、搜索记录以及浏览行为的大数据来学习消费者的行为习惯，制定不同人群的推广策略，提供更好的定价、物流和销售策略，有效提高消费人群的购物满意度和忠诚度。
所有的经验都在阿里巴巴的“数宿”平台上被创建和收录，这个平台鼓励售货员分享给其他用户有关销售策略和技巧的数据，复利效应还鼓励售货员将不断提高他们的销售技巧。
3. 瑞典的“数量之谜”瑞典是全球最先进的应用大数据的国家之一。
他们发明了一个类似“价格之谜”问题的“数量之谜”。
即使是一件与大数据技术相关的任务都可以运用到大数据思维中，并且能够成功。
通过数据分析和模拟计算，他们发现在瑞典的医疗系统中有90％的健康成本流向了5％的人群，这些人年龄较大，有以下病史：心脏病、肝病、乳腺癌、肺病和糖尿病等等。
为了节约成本，瑞典将目光瞄准了这些人。
他们利用大数据分析的方法找到这些病例，在他们出现病情时提供治疗，减少了大量的医疗支出，这种做法省下了瑞典约2,75亿元的医疗费用。
4. 谷歌的搜索引擎Google是全球最大的互联网公司之一，其著名的搜索引擎应用了大量的大数据技术。
媒体行业中的大数据应用案例分享
媒体行业中的大数据应用案例分享媒体行业作为信息传递与传播的重要载体，正面临着信息爆炸与观众个性化需求不断增长的挑战。
在这个背景下，大数据应用成为媒体行业发展的重要力量。
本文将分享媒体行业中几个成功的大数据应用案例。
1. NetflixNetflix是全球最大的在线视频流媒体服务提供商之一，其成功离不开对大数据的精准分析与应用。
Netflix通过收集观看历史、评分、行为等大量用户数据，建立了庞大的用户画像。
借助大数据技术，Netflix可以将用户分为不同的兴趣群体，并针对不同用户推荐个性化的影片和剧集，从而大幅提高用户满意度和观看时长。
2.阿里巴巴新闻客户端3.美国维亚康姆媒体集团美国维亚康姆媒体集团是全球领先的娱乐与通信公司。
该集团利用大数据分析来了解用户观看行为和观看习惯，以更好地满足用户需求。
例如，通过分析用户观看时段，该集团可以确定最佳的广告投放时间，并通过分析用户喜好，为电视台提供更符合用户口味的节目。
4.腾讯媒体数据中心TV智能推荐系统中国中央电视台（CCTV）利用大数据技术打造了智能推荐系统。
该系统通过分析用户的观看历史和行为，为用户推荐符合其兴趣和需求的节目。
同时，智能推荐系统还可以通过分析用户评论和社交关系，为CCTV提供节目的反馈和改进意见。
综上所述，大数据在媒体行业的应用已经成为不可或缺的一部分。
通过精准的用户画像和个性化的推荐服务，媒体机构可以更好地满足用户需求，并提高用户黏性和留存率。
随着大数据技术的不断进步和发展，相信媒体行业的大数据应用将会在未来发挥更加重要的作用。
大数据分析师行业的成功案例和职业典范
大数据分析师行业的成功案例和职业典范近年来，随着大数据时代的到来，大数据分析师职业逐渐崭露头角，成为备受关注和追捧的职业。
大数据分析师以其独特的技能和能力，在企业和行业中发挥着重要作用。
本文将介绍几位大数据分析师的成功案例和职业典范，以期给予对这一行业感兴趣的人们一些启示和参考。
案例一：王明王明在大数据分析师行业拥有丰富的经验和成功的案例。
他在一家知名互联网企业担任大数据分析师，负责分析和解读大量数据，为企业提供决策支持。
通过深入研究用户行为和市场趋势，他成功为企业提供了正确的方向和策略。
王明的成功不仅来自于他过硬的技术能力，更源于他对行业的敏锐洞察力和持续学习的态度。
他不断学习最新的数据分析方法和工具，并积极参与行业会议和研讨活动，不断提升自己的专业素养。
案例二：李娜李娜是一位大数据分析师，她在一家国际金融机构工作。
作为该机构数据分析部门的核心成员，李娜负责利用大数据分析预测市场变化，为机构提供投资建议。
她通过对大量金融数据的挖掘和分析，成功预测了多次市场变动，并吸引了众多客户的关注。
李娜的成功经验之一是她善于与团队合作，并能够将复杂的数据分析结果以简洁易懂的方式展示给非专业人士。
她还积极参与行业交流和培训，与其他领域的专业人士进行知识共享，不断提高自己的综合素质。
案例三：张涛张涛在大数据分析师行业拥有丰富的经验和卓越的业绩。
他在一家跨国科技公司担任高级数据分析师，负责分析和挖掘大数据，为企业提供战略和决策支持。
张涛通过应用人工智能和机器学习算法，成功为企业开发了一套智能推荐系统，大大提升了客户满意度和销售额。
他的成功之道在于他始终保持对新技术和新方法的敏感性，不断学习和尝试创新。
此外，张涛还注重团队合作，擅长发挥团队成员的优势，将数据分析结果转化为公司实际运营中的改进措施。
以上是大数据分析师行业中的三个成功案例，从中我们可以看到这些专业人士的共同特点：首先，他们具备扎实的专业知识和技能，能够熟练运用各种数据分析工具和方法；其次，他们具备敏锐的市场洞察力和战略意识，能够将数据分析结果与实际业务相结合，为企业的发展提供有力支持；此外，他们注重团队合作，与领域内的专业人士密切合作，相互学习和共同进步。
大数据技术的应用案例
大数据技术的应用案例随着科技的发展，大数据已经成为一个极其重要的话题。
无论是在商业领域还是在社会领域，都有很多应用可以体现大数据技术的价值。
在本文中，我们将探讨一些国内外的大数据应用案例，并分析它们在实践中的效果。
一、商业领域1. 京东多点超市京东多点超市是京东利用大数据和物流体系搭建起来的一种零售模式，用户可以在APP上下单，然后选择自提或者配送服务。
京东多点超市的模式利用了京东综合数据中心的大数据分析能力，通过分析买家的购买习惯、地理位置等信息，为用户提供周边商品的优质推荐。
据2019年京东多点超市数据显示，订单平均送达时间为30分钟，而且产品的门店覆盖率达到96%。
这种便捷的服务可以提高用户的满意度，进而增加他们的忠诚度。
同时，京东数据中心的大数据分析也可以促进京东多点超市的销售量和利润水平的增加。
2. 大众点评大众点评是一个关于用户点评餐厅和旅游景点的平台，这个平台从用户评论中获取了大量的数据，然后将这些数据转化为商业价值。
首先，大众点评可以为顾客提供最新的餐厅和旅游景点信息以及用户点评。
其次，大众点评可以分析数据中餐厅和旅游景点的消费偏好和消费水平，然后向相关公司提供服务，比如餐厅可以以此为基础改善自己的服务策略、加强用户体验，而旅游景点可以根据大众点评上的所反映出来的问题改进自己的设施，提升客户满意度。
这种双赢的模式促进了大众点评的平台用户数和商业合作的上涨。
二、社会领域3. 维密水库维密水库专注于从所有可能的渠道收集水利数据、构建水文模型和水资源的评估、预测和调度决策。
其大数据技术通过传感器和远程数据传输技术可以实现实时监测，其数据库融合了气象、水文、土地利用等多种数据，为客户提供相关数据服务。
这种技术可以帮助水利系统的管理部门更好地掌握流域内水资源情况，提高水资源的利用效率，减少资源浪费。
4. 谷歌搜索推荐服务在搜索引擎中，谷歌推出的搜索推荐服务是非常有名的。
在即时搜索结果下方的搜索框里，当用户输入搜索信息时，谷歌搜索推荐服务就会推荐相关关键字和查询内容，客户可以在此基础上进行相关搜索。
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1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析•Oracle Customer: Thomson Reuters•Location: USA•Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。
汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。
在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。
随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。
汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。
因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
Oracle大数据解决方案为汤姆森路透构筑了全面涵盖互联网资讯分析和专业资讯分析的市场心理指数和新闻分析产品，帮助汤姆森路透的专业金融机构客户扩展投资视野，针对市场情绪及时修正投资战略，准确把握交易时机，以及更好的管理风险和监控交易流程，从而进一步提升汤姆森路透在金融资讯和分析服务领域的竞争力。
同时Oracle大数据解决方案中所应用的一体机产品的预优化配置和一体化集成能力，使得汤姆森路透的大数据分析平台不再需要复杂的配置、排错、调优，大大缩短了系统部署和业务扩展的时间，并能在线扩容和滚动升级，有效满足了其未来的业务发展需求。
1.1.1挑战•实现海量非结构化互联网资讯和社交媒体信息的实时捕获、组织和分析，捕捉市场情绪的变化趋势。
•关联非结构化的互联网资讯/社交媒体信息和结构化的金融行情/交易数据，形成可度量的分析体系，指导金融机构的交易、投资和风险管理。
•提供高性能、高可用性和安全性的IT基础架构，并实现更高的能源利用率和更低的空间要求，降低大数据分析平台的部署成本和维护成本•提供可快速部署并能在线扩容和滚动升级的大数据分析平台，以适应高速增长和不断变化的业务需求1.1.2解决方案•汤姆森路透大数据分析平台所应用的Oracle大数据解决方案使用Big Data Appliance大数据机对海量低价值密度的非结构化互联网信息进行采集和实时分析处理，通过Big Data Connectors将分析结果加载到基于Exadata数据库云服务器的企业级数据仓库，与路透社新闻和其他专业新闻分析结果进行关联聚合，利用Exalytics商业智能云服务器进行数据挖掘和可视化分析。
•Oracle Big Data Appliance大数据机为汤姆森路透大数据分析平台提供了一个低成本、可伸缩并享有全面支持的大数据基础架构，Big Data Appliance提供了应对大数据挑战的所有需要，它通过集成优化的硬件和最全面的软件体系，提供一个全面的、易于部署的解决方案，用于获取、组织、分析大数据以及将其加载到Oracle 数据库中，•通过Oracle Big Data Appliance大数据机为汤姆森路透大数据分析平台的所有数据类型提供极致性能的全面分析，并通过Big Data Connectors，与Oracle Exadata 数据库云服务器紧密集成，无缝实现对汤姆森路透大数据分析平台中所有数据（结构化和非结构化）的分析。
•利用Oracle Exadata的智能扫描（Smart Scan）和闪存技术（Smart Flash Cache），极大地提升了汤姆森路透大数据分析平台中数据仓库的处理效率，并且能够将数据分析和联机事务处理混合部署，实现了资源整合和动态共享。
•利用Oracle Exadata的高级混合列压缩技术（EHCC），汤姆森路透大数据分析平台中数据仓库的在线数据使用查询压缩比率以及历史数据使用归档压缩比率提高数倍，大大减少使系统所需的设备和数据备份工作量，也节约了机房空间和能耗费用•汤姆森路透大数据分析平台利用Exalytics提供的一系列内存优化分析技术，在主内存中保存数据，避免了网络延迟或磁盘I/O，大幅提升数据分析的响应速度。
•汤姆森路透大数据分析平台通过Exalytics提供的针对硬件专门优化的Oracle商务智能基础以及同类最佳的报表、仪表盘、即席查询、OLAP 和记分卡等商业智能分析功能，实现高度互动和高密度可视化的数据挖掘分析，让用户以思考的速度进行分析成为现实。
•Oracle一体机产品的内外部节点都通过40Gb/秒的InfiniBand端口进行互联，提供了从互联网资讯及社交媒体信息采集到在线商业智能分析，端到端的数据交互高速通道•借助Oracle一体机产品预优化配置的功能以及开箱即用的平衡系统，汤姆森路透大数据分析平台不再需要复杂的配置、排错、调优，系统部署时间比原有数据仓库平台缩短了数倍•利用Oracle一体机产品的可在线扩容和滚动升级特性，汤姆森路透大数据分析平台实现了容量和处理性能的弹性扩充，使其获得更大的存储空间以存储更长周期的数据，同时保证了系统性能的可持续增长，从而有效提高了系统的商务智能分析能力1.1.3为什么选择Oracle汤姆森路透首席技术官Rick King表示：我们一直致力于利用一流的技术来提升汤姆森路透的产品，更好的为客户服务。
Oracle的大数据解决方案和其一体机产品为我们提供了高效的大数据处理体系，完美契合了汤姆森路透的业务发展诉求。
1.2成功案例2 –旅游和航空服务提供商大数据案例1.2.1客户背景客户介绍客户一家是总部位于美国德克萨斯州的高科技企业，它在超过60个国家和地区拥有约10,000名员工。
客户旗下的四家公司分别提供高端旅游服务，酒店解决方案，旅游网络服务和航空解决方案，为全球旅游业和航空业提供直销、分销和技术解决方案。
业务和技术服务涉及全球各地的旅客，旅行社，航空公司和旅游供应商。
其中：•旅游网络服务⏹运营世界最大的旅游网络系统⏹系统连接35万从业者，400家航空公司，93,000家酒店，25家租车行，50家铁路公司，13家游轮公司⏹系统每年出售3亿张机票•航空公司解决方案⏹运营行业最大的SaaS业务，为全球航空公司提供航空预订、商业计划及系统运营服务⏹解决方案被全球300家航空公司，100家机场采用⏹年服务空运乘客3亿人次•酒店解决方案⏹SaaS架构系统提供预订、营销供应及电子商务等业务⏹为全球12,000家酒店提供服务，年营业额达120亿元美金•高端旅游服务⏹直接提供旅行相关产品及服务的在线营销系统⏹提供多个品牌网站、呼叫中心，以及供应商及合作伙伴平台客户的技术能力客户作为行业领先的技术提供者，在2012年的Information Week TOP 500中排名第26位，它的直销/分销平台和解决方案所能提供的技术指标都是行业内首屈一指的：•每秒80,000交易数•全球100多个国家的63,000家代理商使用客户的分销系统•每日1.5亿次航班状态请求•每日10亿次应用访问请求•每日2.45亿次网络服务请求1.2.2客户遇到的挑战客户作为行业直销/分销交易平台，从航空公司、旅行社、租车公司等获得各种旅游资源，一方面通过自己的直销渠道（Travelocity），另一方面通过代理商分销为公众消费者提供这些资源。
虽然客户已经成为行业的业务和技术领跑者，但是在业务发展过程中发现其目前的业务模型和系统存在一些问题。
图表 1 客户目前的业务模型上图为客户的业务模型图，对应的支撑系统也依照此模式设计。
从中可以看出客户目前的业务模型是开环的：供应商、代理商和消费者是分离的，之间只是通过流程联系在一起，没有形成完整的闭环管理，如：客户可以了解各个供应商提供的旅游资源；直销/分销渠道了解客户的实际需求，而客户无法将它们有机的联系在一起。
图表 2 闭环管理的业务模型在当今的市场环境下，仅仅向消费者提供可供的资源信息已不能够全面满足消费者的需求，追踪消费者的消费领域、消费过程、消费习惯、消费周期，才有可能探索、挖掘潜在的客户需求，并为其提供更加贴心的全方位解决方案，形成完整的服务链。
1.2.3客户采用的Oracle大数据解决方案只依靠传统关系型架构很难解决上述问题，客户转而从大数据方面寻求突破点。
由于航空公司数据、旅客数据和历史订座数据目前都是以关系型数据的形式存储，所以客户采用了将大数据与传统关系型数据相结合的架构。
客户采用的逻辑模型图表 3 客户大数据逻辑模型客户采用的数据流程图表4 客户大数据架构的数据流客户采用的软件架构对应上述数据流程，客户采用了完整的Oracle大数据软件架构：依靠MapReduce 解析和分解原始数据，并存储在HDFS分布式文件系统中，最后将大数据的处理结果通过Sqoop导出至Oracle 11g分析平台中。
图表5 客户大数据的软件架构客户采用的硬件架构图表6 客户大数据的硬件架构客户的大数据解决方案的核心是3台Oracle Big Data Appliance（BDA），其中每台BDA的配置如下：18个计算节点通过40Gb/s的Infininband互联，每个节点包含：2 个6核Intel® Xeon® X5675 处理器(3.06 GHz)⏹48MB内存⏹12 x 3TB 3.5” 7200 RPM SAS磁盘1.2.4为什么选择Oracle大数据解决方案客户在众多的大数据解决方案提供商中选择了Oracle，是因为Oracle的大数据解决方案存在以下优势：•完整的大数据解决方案，并经过众多的客户实践⏹由于目前客户绝大部分数据都以关系型数据库的方式存储，所以大数据需要与传统关系型数据结合使用。