.大數據的十大應用領域,看看你用到了哪個?

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來源:51CTO.com 作者:风车云马编译

如果提到「大數據」時,你會想到什麼


  圖蟲創意
  
如果提到「大數據」時,你會想到什麼也許大部分人會聯想到龐大的伺服器集群或者聯想到銷售商提供的一些個性化的推薦和建議。

如今大數據的深度和廣度遠不止這些,大數據已經在人類社會實踐中,發揮著巨大的優勢,其利用價值也超出我們的想像。本文就來介紹大數據的十大應用領域。
  

1.瞭解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集,透過大數據技術創建預測模型,從而更全面地瞭解客戶,以及他們的行為、喜好。
  
利用大數據,美國零售商Target公司甚至能推測出,客戶何時會有Baby電信公司可以更好地預測客戶流失沃爾瑪可以更準確的預測產品銷售情況汽車保險公司能更真實的瞭解客戶實際駕駛情況。
  
滑雪場利用大數據,來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者,想像一下,你會收到最喜歡的度假勝地的邀請或者收到客製化服務的簡訊提醒或者告知你最合適的滑行線路⋯⋯。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡,多少次翻越等等,在社交媒體上分享這些資訊,與家人和朋友相互評比和競爭。
  
除此之外,政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為,奧巴馬在2012年總統大選中獲勝,歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
  

2.瞭解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程,比如供應鏈或配送路徑優化。透過定位和辨識系統,來跟蹤貨物或運輸車輛,並根據即時交通路況數據優化運輸路線。
  
人力資源業務流程,也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司透過在員工工牌裡,植入感測器,檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動,與誰交談,甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現,呼叫中心表現最好的員工——他們制訂了小組輪流休息制度,平均業績提高了23%。
  
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上,粘貼RFID標籤,萬一不小心丟失,就能迅速定位它們。假想一下未來,可能創造出貼在任何東西上的智慧標籤。

它們能告訴你的不僅是物體在哪裡,還可以反饋溫度、濕度、運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代,「大數據」領域尋求共性的資訊和模式,那麼孕育其中的「小數據」,著重關注單個產品。
  

3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府,也適用於我們每個人,比如從智慧手錶或智慧手環等,可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智慧手環,可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠品質等。

Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據,從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」,大多數婚戀網站,都使用大數據分析工具和算法,為用戶匹配最合適的對象。
  

4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力,可以在幾分鐘內解碼整個DNA序列,有助於我們找到新的治療方法,更好地理解和預測疾病模式。試想一下,當來自所有智慧手錶等可穿戴設備的數據,都可以應用於數百萬人及其各種疾病時,未來的臨床試驗,將不再局限於小樣本,而是包括所有人
  
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit,有效將手機變成醫學研究設備。透過收集用戶的相關數據,可以追蹤你一天走了多少步,或者提示你化療後感覺如何,帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化,吸引更多的參與者,並提高數據的準確度。
  
大數據技術也開始用於監測早產兒,和患病嬰兒的身體狀況。透過記錄和分析,每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式,提前24小時預測出身體感染的症狀,從而及早干預,拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
  
更重要的是,大數據分析有助於我們監測和預測,流行性或傳染性疾病的暴發時期,可以將醫療記錄的數據,與有些社交媒體的數據結合起來分析。

比如,谷歌基於搜索流量預測流感爆發,儘管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了,但是這種大數據分析的影響力,越來越為人所知。
  

5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事,都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具,透過影像分析跟蹤,美式足球落點,或者棒球比賽中每個球員的表現。

許多優秀的運動隊也在訓練之外,跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台,幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現,做出最佳決策,以減少球員不必要的受傷。
  
還有一件非常酷的事情是智慧瑜伽墊:嵌入在瑜伽墊中的感測器,能對你的姿勢進行反饋,為你的練習打分,甚至指導你在家如何練習。
  

6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性,正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心,有65,000個處理器,能同時分析30pb的數據量,這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等,變的更容易獲取和分析,從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
  

7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智慧化、自動化。例如,豐田普銳斯配備了攝影機、全球定位系統,以及強大的電腦和感測器,在無人干預的條件下,實現自動駕駛。

Xcel Energy在科羅拉多州啓動了「智慧電網」的首批測試,在用戶家中安裝智慧電表,然後登錄網站,就可即時查看用電情況。「智慧電網」還能夠預測使用情況,以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃,並防止出現電力耗盡的情況。

在愛爾蘭,雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工,佩戴專用臂帶,追蹤貨架上的商品分配,甚至預測一項任務的完成時間。
  

8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面,得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術,檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯,預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據,來檢測詐欺交易等等。
  
2014年2月,芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員,進行通告和探訪,目的是提前預防犯罪。
  

9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市,和國家的方方面面。目前很多大城市致力於建構智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所,都被整合在智慧交通網路中,以提升資源運用的效率,優化城市管理和服務。
  
加州長灘市正在使用智慧水表,即時檢測非法用水,幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器,和交通攝影機的數據,來控制交通燈信號,從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈,將交通擁堵狀況減少了約16%。
  

10.金融交易
大數據在金融交易領域,應用也比較廣泛。大多數股票交易,都是透過一定的算法模型進行決策的,如今這些算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據,以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望,這些算法模型,也會隨著市場的變化而變化。

這裡列出的10個類別,代表了大數據應用最多的領域。隨著大數據分析工具成本的降低,和人們可接受度的提高,大數據會更加普及到日常生活中,未來將會出現哪些新的應用領域,我們值得期待。

.從日本全家、羅森、711,理清未來「無人便利店」的發展脈絡

Japan's 1st AI unmanned convenience store





來源:日本物语 作者:Seamo Tsai 


2018 年過去了,關於「無人便利店」 的已經遠遠不像之前那麼熱鬧了,但是,這個事兒總要給出一個答覆,或者是推論。




「無人便利店」到底值得做嗎會不會像「小黃車」 一樣只是站在風口的豬,等這陣風撤離了就留下無盡的蕭索呢

日本擁有「無人便利店」的最佳土壤
1973年,日本伊藤洋華堂公司(Ito Yokado) 與美國南方公司簽訂地區性特許加盟協議,日本第一家7-ELEVEn在東京都江東區正式開業,標誌著日本便利行業的正式開始。



  
僅僅用了短短的四十多年,即便再偏僻的鄉鎮也有產品齊全、服務優良的便利店,據不完全統計,日本特許經營協會發佈截止至2017年12月底,日本擁有55322家便利店在日本,便利店已經超過超市,成為日常用品銷售比例最大的零售模式 ,電商在日本依然沒能像中國一樣佔有一席之地。

簡單的概括日本便利店的特點就是「雨後春筍」和「麻雀雖小五臟俱全」


眾所皆知,在日本,最佳實踐就是全家、羅森、711 ,這些在日本如毛細血管里的營養組織般的存在,全天24小時不間斷的為日本社會默默地輸送養料。



 
日本總人口1.2億人,世界第三大經濟體,人均GDP世界前十以內,主要是國民受教育程度極高,擁有極其豐富的便利店管理經驗,然而以主打「實體店」和「小型化」為主的「無人便利店」在日本也只是「雷聲大雨點小」


例如前段時間在東京JR赤羽站內試運行的AI無人商店 ,將「無人便利店」的概念炒熱後,之後就沒再掀起大的波瀾了。



  
「無人便利店」無了誰?
個人並不看好無人便利店,從「無人便利店」在日本的無人問津,可以看出,「無人便利店」並沒有以一個高科技的面目,長期的存在於人類社會中,而是以「丟失靈魂」 為代價而存在的。

「高科技」沒有能夠讓「無人」高於「有人」,就在於,這項發明可能對於「人力」沒有清楚的認知,覺得「便利店」是因為「人力消耗」,它本可以發展的更好,殊不知,「便利店」是依靠「人力」,「人」才是便利店的靈魂,永遠不是商品



  

我們可以算一筆「清楚賬」 ,都說零售行業的人力成本高,那估計是沒有單獨將「便利店」作為一個「獨立個體」 抽離出來造成的。

日本的7-ELEVEn,是全世界最大的便利店連鎖品牌,它的總人工成本只佔總營收的1.8%,店面租金佔據總營收的3.4%,也就是說店面租金,加上人工成本,佔據總營收不到5%, 可能在有些經濟發達的地區,的確面臨著人力成本上漲的趨勢,但基本上不太會因為人力成本上升而苦惱。

如果說有些便利店行業,還在拿人力成本上漲來說的話,即便是轉型成為「無人便利店」照樣會經營不下去,問題絕對不在人力成本上,多半是其他的原因導致的

你說,我們便利店就在乎這兩個點的人力,我想徹底砍掉可以嗎的確可以,但是算了一筆「糊塗賬」


去過便利店的所有人都會有這樣的經歷,小傷口破了皮開始流血,不需要去醫院,但是急需一個OK蹦,附近就有一家便利店,找了半天找不到,這個時候店員的存在就相當重要。



既然目標緻力於徹底砍掉人力,那麼和人有關的一切活動都要取消掉,因為便利店不光是收銀和擺貨,需要保潔、檢查補貨情況、檢查食品日期避免食物中毒。



  

另外,便利店會被一些小偷小摸盯上,是十分正常的現象,這還是有人的情況,如果小偷盯上了「無人便利店」,偽造了一些購物卡和二維碼進行消費盜刷 ,這樣的手法會更加可怕。

便利店覆蓋早就過飽和
在日本很早就有「便利店五萬家飽和論」 的說法,即本土只能容下5萬家的便利店,這是經過嚴密計算後得出的結論。

基本上在日本本土上,多出的五千多家便利店,只是去彌補「應急」的漏洞,從牙縫中分食物,因此對於現如今的便利店來說,輻射範圍基本上就是以「街區」為單位的,每天的人流量早就成為了「定數」 ,絕對不會出現大幅度波動。



  

而「無人便利店」誕生的理念就是:拿了就走,走了自動付賬,減少顧客的「存留時間」,以此來提升客流量。

「無人便利店」的這一理念,從總邏輯上來看就已經錯了,客流量根本不會因為付款快捷而增多,依照輻射範圍來看,基本上就是「定量」了。


還有人搬出了「無人便利店」理貨員的概念,即一個理貨員能夠服務近三十家便利店,這樣的確可行,但數據過於龐雜,如果出現食品安全的問題 ,這可是這一個理貨員,所遠遠不能承擔的責任 ,那如果理貨員雇用過多,是不是能夠歸為「有人便利店」呢?




所以,「無人便利店」的願景,不能是朝向「無人」為奮鬥目標,而是典型的「小而美」的日本便利店,才是奮鬥目標。


以日本全家為例,全家平均在店就二個人,這兩個人沒有明確的收銀員和理貨員的區別,而是這兩個人並肩戰鬥,有什麼活就幹什麼活,靈機應變,負責起瑣碎的收銀、理貨、做鮮食、做熟食、打掃衛生、做廣告、整理貨架、檢查日期等等一切事物 ,真正的做到「化零為整」



  
「鮮食」難以「無人」
許多「便利店」主打的便利就是能讓上班族能夠吃到物美價廉的「中午飯」或者是茶歇時間的「點心」。

而且每家便利店的特色不一樣,比如全家的關東煮,羅森的可樂殼,711的吸冰樂



  

「無人便利店」就面臨「鮮熟食業務」的困擾,「無人便利店」無法為大家提供「鮮食業務」,因為只要有「鮮食」就需要有人來負責食品安全問題,如果需要有人,「無人」將不可能,如果壯士斷腕砍掉「鮮食業務」,那根本無法與其他「普通便利店」抗衡。

「打掃」更得有人
放上一張乾淨到潔癖 的「日本便利店」,地面都能反光,和鏡面一樣。



  
對的,便利店店面的保潔相當重要,等同於「食品安全」,如果是保潔不過關,導致生蟲,爬出蟑螂等問題,那就等同於關門了 ,而對於店面的保潔和食物檢查日期一樣重要,這是時時刻刻都需要注意的「大問題」,如果沒有專門的人加以看管,將是一件非常「失算」 的決定。



  
「無人便利店」技術比人工費便宜嗎?
問題來了,現在的「無人便利店」真的比人工費便宜嗎?

這事兒不一定,單從無人便利店中每個商品都要貼上的RFID標籤 來看,每張RFID標籤的成本為0.3元 ,而每張高頻RFID成本是1元




這樣高的單價,便利店根本用不起,超市賣大件的也用不上

綜上,關於便利店,許多人一直將它劃歸為「零售業」 ,或者乾脆在「無人便利店」來臨之時暴力的將之劃歸為「倉儲業」 ,其實這與便利店誕生的初心是剛好背道而馳的。



  
日本便利店無論多小的門面,會耐心、平等的對待每一位客人,仔細分析每一個月的貨物銷量情況,以應對下個月的物品情況,每天給員工開早晚會,及時的收到用戶的反饋。


  
如果說要給日本便利店定義一個行業,我更希望將其劃歸為「服務業」和「文化業」 ,這一點恐怕是只有被譽為「精神食糧」的圖書館才能做到吧!

.LED 植物照明市場火熱 歐司朗加碼佈局

BEST LED GROW LIGHTS ON AMAZON 2018!



來源: OFweek半导体照明网

11月13日-16日,2018德國慕尼黑電子展(2018 Electronica)在德國慕尼黑舉行。在此次展會上,歐司朗除了展示半導體器件、Rinspeed Snap自動駕駛概念車、汽車照明、室內照明、戶外照明等解決方案之外,還針對智慧農業市場展示多種方案,可為垂直農業、水培溫室和小型園藝系統,提供從LED植物生長燈到完整解決方案等多項服務。




歐司朗植物照明業務拓展專家Meyer-Brenken向記者表示,「由於城市人口成長迅速,導致城市食物難以滿足人們的需求,而LED植物照明技術,可實現本地化生產,不僅可以提高效率、提高了作物產量,還能解決食品安全問題。」

LED在植物照明中的優勢
隨著現代化農業的不斷發展,植物照明的需求和能耗,在不斷擴大,對傳統植物照明燈具技術,也提出了新的挑戰。作為新一代光源,LED除了節能環保的特點外,較之傳統農業領域常用螢光燈或高壓鈉燈等光源,具有光譜可自由組合,顏色純度高,顏色豐富等優勢。

據歐司朗植物照明業務拓展專家Meyer-Brenken介紹,與傳統植物照明技術相比,LED技術具有更低的功耗,能夠節約大量的能耗成本。

基於LED的植物照明解決方案,可以幫助種植者同時實現產量需求,和可持續性的目標,此方案可幫助種植戶增加25%的產量,降低50%的能源成本。特殊照明配置不僅可以優化產量和生長時間,更能提高作物所含的營養成分,並改善其口感和風味。



可見,LED植物照明可以根據不同的植物種類、目的與需求,設計成各種樣式的光源,精準控制所需的光譜,適用於各種照射方式與型式的植物工廠,這些是傳統光源所做不到的。

植物照明前景廣闊
隨著LED植物照明技術的不斷提升,其應用領域將越來越廣泛,包括摩天大樓頂層、垂直農場、溫室大篷、家裡、商場,甚至廢棄集裝箱等,都可以發展植物照明。

據統計數據顯示,2015年至2020年LED植物照明市場CAGR將達27%。其中,到2025年食品需求增幅預計達到59%-98%。

根據對岸現有農業產業規模估算,未來5年,農用LED照明燈具及其控制裝備的需求量,將達到幾十億元,植物工廠和溫室補光,將是發展最快的LED照明領域,技術含量高,裝備智慧化系統性強,是農業半導體照明產業發展的重點。

可見,隨著全球LED應用農業照明滲透率的提升,未來市場前景廣闊。



雖然LED植物照明具有廣闊的市場空間,但目前在具體應用上仍存在一些問題。由於LED植物照明需要綜合考慮光強度、光譜、管分布均勻性、效率、發熱等要素,並且植物生長需要特定的波段,不同的品種、生長週期對光的需求也會存在差異,因此植物工廠需要綜合植物種類、生長階段等內容,適時調整出最佳生長曲線。

歐司朗加碼佈局
作為一個新興的市場,LED植物照明的市場規模持續成長,引來大批照明企業開拓。而歐司朗作為國際照明巨頭,也加速佈局這個新領域。

今年,歐司朗全資收購了美國植物照明公司Fluence,專注於高端植物照明,主要服務於溫室大篷、垂直農場和科研領域。同時,歐司朗還雇用生物專家研發技術,應用到植物照明中。 「歐司朗比競爭對手能更強的地方,在於擁有很多的生物學家,可以根據客戶的需求,研究不同的作物所需要的光譜、光照的強度、光照時長溫度、濕度等等,這樣才能使得植物取得更好的質量、產量、生物週期以及新陳代謝,最終達到客戶所想要的效果。」Meyer-Brenken向記者表示。



目前,Fluence公司已經與美國航天航空局(NASA)、拜耳農業等建立了測略合作夥伴關係,正在開拓全球市場。比如,歐司朗為NASA提供互聯植物照明研究系統Phytofy RL,在航太飛行過程中,為太空人提供色拉類新鮮蔬菜。

又如,與瑞典溫室農場合作,提高光照,將沙拉菜的生產週期縮短21%,並提高產品產量及品質,從而減少更多資源的浪費。

歐司朗植物照明系統,在今年廣泛應用於大麻及沙拉菜的種植,明年,歐司朗計劃把植物照明的應用範圍擴展到黃瓜、青椒和西紅柿的種植。

從區域看,緯度45度以上的國家和地區,由於日照較少,對植物照明的需求更大,而歐司朗也會根據植物的發育特徵,分階段、分區域結合光配方進行培育,以提高各階段的生產效率和產量。並透過營養調控和光調控等手段,提高產品品質。