我个人和一些朋友一直觉得大数据就好比一口油井，因为里面蕴含着非常丰富的价值，如果企业能有效利用其内部存储的海量数据，那么将会改善其自身的产品和服务，从而提升客户和受众的体验，从而在大数据时代获取竞争优势，并且随着本身分析和挖掘技术不断地提升，可以在之前的基础上提供新的决策模式，从而支持管理者进行快速和精确地决策，这样能够超越对手，抢占市场先机，独领风骚。
　
　　下面通过几个行业来和大家举例讲解一下大数据有那些意义和作用？

　　互联网企业

　　我们有一些客户，他们主要是做网络舆情或者网络广告，他们明天都会处理和收集TB级别日志或者网页，结构化和非结构化都有，他们就是通过分析这些数据来给其客户提供价值，比如分析一下一个男性护肤品广告是在世界杯期间投放好，还是在亚洲杯那段时间播出好？还有，在电子商务方面，国外eBay的分析平台每天处理的数据量高达100PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量。为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析，并且通过这些分析促进eBay自身的业务创新和利润增长。

　　智能电网

　　我们有一个合作伙伴，他们是做智能电网相关的解决方案。对那些电网而言，如果无法准确预估实际电力的使用情况，将会使电网要求电厂发出过量的电力，虽然这些过量电力可以通过某种模式进行保存，但是大量的电力浪费已不可避免。而通过他们智能电网的解决方案，每隔一刻钟会采集一个省几千万用户的用电数据，之后他们会根据这些数据来精确分析用户的用电模型，最后通过这个用电模型来优化电力生产，从而有效地减少电力资源的浪费。

　　车联网

　　在车联网方面，我们也有一个客户，他们在一个城市有几十万台基于Android的终端，而这些终端会每隔一段时间会发送具体位置的GPS消息给后端的数据集群，接着这些集群会分析一下这些海量的GPS信息，分析出那些路段在什么时候比较堵，之后将这些非常有价值的信息不断地推送给客户，从而帮助用户减少在路上所消耗的时间。

　　医疗行业

　　在这个方面，大数据的用例有很多。首先，通过分析大量的病例信息，将有效地帮助医生治病；其次，假设在一个病人身体的多个节点加入探针设备，而且每个探针每天会采集GB级别关于人体细胞和血液运行状态的数据，之后计算集群可以根据这些数据来来进行分析，这样能更精确地判断病因，从而让医生对病人进行更具针对性地治疗。

　　机器学习

　　在这方面，最出名的例子莫过于最近很火的Siri，它后台有一个庞大的HBase集群来对类似语言这样的文本数据进行分析和管理，从而使Siri变成一位越来越老练的个人助手，为iPhone 4S的用户提供了日期提醒、天气预报和饭店建议等服务。除此之外，还有IBM的Watson，它通过一个基于Hadoop UIMA框架的集群来挖掘海量的文本信息来实现一定程度的人工智能，并在美国著名知识问答节目Jeopardy中战胜多位出色的人类选手。

　　国家安全

　　这方面最出名的例子，莫过于美国的联邦情报局（CIA）。在过去10年中，他们通过无人侦察机收集了大量阿富汗那边地理相关的视频资料，之后通过分析这些海量视频资料，来对极具危害性的恐怖组织团伙进行定位。

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