第一節(jié) 簡(jiǎn)介

近年來(lái)“物聯(lián)網(wǎng)”(IoT)和“大數(shù)據(jù)”是兩個(gè)最受矚目的話題。在物聯(lián)網(wǎng)的概念里，有關(guān)任何開和關(guān)切換到網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備皆會(huì)彼此連接，它們之間都彼此相互連結(jié)。這包括了手機(jī)、咖啡機(jī)、洗衣機(jī)、耳機(jī)、臺(tái)燈以及可穿戴的設(shè)備，很多物品都是屬于這個(gè)范疇(圖 11.1)。這也適用于機(jī)器零件，例如：飛機(jī)的噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)或石油鉆井平臺(tái)的鉆頭。無(wú)論有沒有意識(shí)到這一點(diǎn)，我們的生活周圍已經(jīng)被這些依賴于大數(shù)據(jù)的東西所包圍了，不過(guò)這也使得生活更美好。

 

 

圖 11.1 物聯(lián)網(wǎng)在連接設(shè)備的應(yīng)用 (來(lái)源: the IPSO Alliance)

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是目前大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的最新趨勢(shì)。在未來(lái)十年內(nèi)，估計(jì)會(huì)出現(xiàn)約兩百五十億個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備，比個(gè)人計(jì)算機(jī)、手機(jī)和平板計(jì)算機(jī)等的數(shù)量加起來(lái)還多，這是一個(gè)很龐大的連接(有人甚至估計(jì)這個(gè)數(shù)字還要高得多，超過(guò)一千億)。物聯(lián)網(wǎng)是連接 “物品” 的巨大網(wǎng)絡(luò)。這關(guān)系是在人與人、人與事、物與物之間。因此，影響物聯(lián)網(wǎng)最大的因素之一就是數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的管理和使用，如圖11.2 所示。

 

 

圖 11.2 物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)據(jù)的數(shù)量 (來(lái)源:IHS 2013)

第二節(jié) 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是指大量的數(shù)據(jù)，它是非結(jié)構(gòu)化和沒有組織性的，指的是不斷增加的數(shù)據(jù)，且需要收集、儲(chǔ)存、管理和分析的技術(shù)。這是個(gè)復(fù)雜的和多層面的現(xiàn)象，影響到人員、流程和技術(shù)。從技術(shù)的角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)整合了組織、管理、分析和顯示數(shù)據(jù)，這些都是“Seven V’S”的特點(diǎn)。

 

 

圖 11.3 在 Seven V’S 里面的大數(shù)據(jù)演變?yōu)閿?shù)據(jù)的價(jià)值

一、資料量

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，是指從這些來(lái)源(文字、聲音、視頻、社交網(wǎng)絡(luò)、調(diào)查研究、醫(yī)療數(shù)據(jù)、空間意象、犯罪報(bào)導(dǎo)、氣象預(yù)報(bào)和自然災(zāi)害等等)所收集到的各個(gè)數(shù)據(jù)。而在處理大數(shù)據(jù)的問題時(shí)，數(shù)量的多寡是一個(gè)關(guān)鍵的因素。

二、數(shù)據(jù)輸出輸入的速度

這個(gè)速度影響負(fù)責(zé)大量數(shù)量和數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái)的速度。例如，當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)有時(shí)間上的緊迫、需要立即處理并迅速保存的時(shí)候。

三、數(shù)據(jù)類型，多樣性

多樣性是指數(shù)據(jù)的不同數(shù)據(jù)資源和格式，而它不能將自己儲(chǔ)存在結(jié)構(gòu)化的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)的多樣性直接影響數(shù)據(jù)的完整性。數(shù)據(jù)中的多樣性越復(fù)雜，就越容易產(chǎn)生錯(cuò)誤。

四、真實(shí)性

由于非結(jié)構(gòu)化和大數(shù)據(jù)的處理應(yīng)考慮其準(zhǔn)確性 - 數(shù)據(jù)的真實(shí)性。而“真實(shí)性”將成為最受關(guān)注的一項(xiàng)因素，尤其是對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理、相關(guān)分析以及最后結(jié)果這些方面而言。

五、有效性

數(shù)據(jù)的有效性可能聽起來(lái)相似于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，但概念上卻是不同的。有效性意味著數(shù)據(jù)的正確性和精確度。

六、能見度

能見度指的是能夠看到或被看到–它是隱含的。來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)需要合并在一起，而它們是由可見的技術(shù)層所組成的大數(shù)據(jù)。

七、價(jià)值

這是一個(gè)非常重要、具有價(jià)值或很有用的數(shù)據(jù)。這個(gè)“價(jià)值”是大數(shù)據(jù)處理后所期望的結(jié)果。實(shí)際上，數(shù)據(jù)的價(jià)值必須超過(guò)成本。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一項(xiàng)新的技術(shù)和結(jié)構(gòu)，意指在從各種非常大量的數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，并透過(guò)使用快速采集來(lái)發(fā)現(xiàn)和/或分析大數(shù)據(jù)技術(shù)層，包括：

(一) 基礎(chǔ)設(shè)施，如儲(chǔ)存系統(tǒng)，服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

(二) 數(shù)據(jù)組織和管理軟件

(三) 分析和搜尋軟件

(四) 決策輔助和自動(dòng)化軟件

(五) 服務(wù)器包含業(yè)務(wù)咨詢、業(yè)務(wù)流程外包、IT 外包、以 IT 項(xiàng)目為基礎(chǔ)的服務(wù)、IT 輔助和培訓(xùn)有關(guān)大數(shù)據(jù)如何運(yùn)用。

 

 

圖 11.4 大數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)中的角色 (來(lái)源:IHS 2013)

如果沒有適當(dāng)?shù)陌褦?shù)據(jù)收集到位，對(duì)企業(yè)而言將不能排序所有在嵌入式傳感器(圖 11.4)中流動(dòng)的信息流。這意味著，如果沒有大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)僅可提供企業(yè)一點(diǎn)點(diǎn)東西。要引進(jìn)先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)使用案例，其關(guān)鍵在于：在一般情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、要能從想象中到實(shí)際上可以實(shí)施、借助進(jìn)入到數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，來(lái)達(dá)到經(jīng)濟(jì)實(shí)惠和易維護(hù)性。

八、大數(shù)據(jù)架構(gòu)

新大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是彌補(bǔ)傳統(tǒng)系統(tǒng)中的不足之處，但也增加了整體的復(fù)雜性。這種技術(shù)使公司能夠分配數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與數(shù)據(jù)的分析，并分析有效性以及辨識(shí)模式、趨勢(shì)等。公司不僅能夠進(jìn)行歷史分析和回饋導(dǎo)向的報(bào)告，同時(shí)也期待著，預(yù)測(cè)商業(yè)的見解，從而積極支持未來(lái)的決策。多數(shù)專業(yè)系統(tǒng)需要處理不同的需求和方法。特別是對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)而言，M2M 和傳感器的數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析是必要的，而且傳統(tǒng)系統(tǒng)無(wú)法提供其所需，因此內(nèi)存和流動(dòng)式數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用程序是必要且不可少的。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)結(jié)構(gòu)可以分成六個(gè)不同的重點(diǎn)領(lǐng)域，以專業(yè)技術(shù)為主軸：數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)整合、分析處理、視覺和數(shù)據(jù)管理。

 

 

圖 11.5 簡(jiǎn)易大數(shù)據(jù)架構(gòu)

九、云端運(yùn)算

而物聯(lián)網(wǎng)真正的創(chuàng)新來(lái)自于它與云端運(yùn)算的完美結(jié)合。當(dāng)連接設(shè)備之間相互發(fā)生作用時(shí)，大量的數(shù)據(jù)將產(chǎn)生于此。這些數(shù)據(jù)很容易地被捕捉到以及儲(chǔ)存，但需要將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的知識(shí)和可執(zhí)行的情報(bào)–而這是云端真實(shí)的實(shí)力所在。實(shí)際上，云端運(yùn)算是一個(gè)模型，為了足夠方便、并依據(jù)網(wǎng)絡(luò)需求權(quán)限，來(lái)配置運(yùn)算資源的共享池(如網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，儲(chǔ)存，應(yīng)用和服務(wù))，它可快速配置和發(fā)布最小的管理工作或服務(wù)提供商互動(dòng)。[5]有三種云端服務(wù)模式如下(圖 11.6)：

(一)云端軟件服務(wù)(SaaS)

多數(shù)的 SaaS 應(yīng)用程序，是用來(lái)涵蓋在所有情況的范圍之下企業(yè)用戶的所需。

(二)云端平臺(tái)服務(wù)(PaaS)

PaaS 提供開發(fā)人員工具和知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、測(cè)試、配置和在云端基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行這個(gè)應(yīng)用程序。PaaS 借助無(wú)需配置和擴(kuò)展 Hadoop 的元素來(lái)實(shí)現(xiàn)降低管理的工作量，并作為先進(jìn)分析應(yīng)用程序的開發(fā)平臺(tái)。

(三)云端基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)(IaaS)

IaaS 在共享資源服務(wù)器中能分配或拖延時(shí)間，這往往是虛擬化，處理的運(yùn)算和儲(chǔ)存需求的大數(shù)據(jù)分析。

 

 

三個(gè)主要的云架構(gòu)模型已經(jīng)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展; 私有、公共和混合云(圖 11.7)。它們都共享資源商品化的想法，并為此常常虛擬化的計(jì)算和抽象的儲(chǔ)存層。

(四)私有云

私有云是專用于一個(gè)組織，不共享物理資源。此資源可由公司內(nèi)部或外部提供。私有云配置的典型要求是安全性，嚴(yán)格區(qū)分企業(yè)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和處理是否被無(wú)意或是惡意進(jìn)入共享資源。

(五)公共云

公共云的數(shù)據(jù)傳輸、儲(chǔ)存和處理共享實(shí)體資源。然而，客戶有隱私的可見運(yùn)算環(huán)境和獨(dú)立儲(chǔ)存。安全方面的問題，采用一些私有云或自定義的配置，對(duì)絕大多數(shù)的客戶和項(xiàng)目不相關(guān)。

 

 

圖 11.7 私有和公共云端運(yùn)算之間的區(qū)別

(六)混合云

混合云架構(gòu)合并私有和公共云的配置。通常是為了實(shí)施安全性和彈性，或提供更便宜的基本負(fù)載和脈沖能力。

云端運(yùn)算模式提高 IT 的靈敏性，就能節(jié)省很多成本。此外，云端運(yùn)算是一個(gè)自由的大數(shù)據(jù) - 任何企業(yè)都能在規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)里與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起運(yùn)作。云端運(yùn)算和云端數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的興起，對(duì)于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)而言，將成為一個(gè)前兆和推動(dòng)者。云端運(yùn)算借助標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)方法，來(lái)計(jì)算時(shí)間和數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，并商品化。它比傳統(tǒng)的物理配置有更顯著的優(yōu)勢(shì)。然而，云端平臺(tái)有好幾種形式，有時(shí)不得不與傳統(tǒng)架構(gòu)一起整合。云端運(yùn)算運(yùn)用可視化在同一臺(tái)實(shí)體機(jī)器上，來(lái)運(yùn)算資源來(lái)以運(yùn)行許多標(biāo)準(zhǔn)化的虛擬服務(wù)器。云端提供者允許低價(jià)格和根據(jù)短的時(shí)間間隔來(lái)計(jì)費(fèi)，以實(shí)現(xiàn)這一經(jīng)濟(jì)規(guī)模效益。這種標(biāo)準(zhǔn)化使得計(jì)算需求，具有彈性和高可用性的選項(xiàng)。

借助增加附加的實(shí)例與服務(wù)他們每個(gè)人一部份的需求，來(lái)垂直擴(kuò)展以實(shí)現(xiàn)彈性。像 Hadoop 的軟件是專門為分布式系統(tǒng)來(lái)利用垂直擴(kuò)展，他們?cè)诖笃叫幸?guī)模里處理小的獨(dú)立任務(wù)。分布式系統(tǒng)也可以作為數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，例如 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，或文件系統(tǒng)像是 Hadoop 的 HDFS。透過(guò)與復(fù)雜工作流程的機(jī)器集群，可用風(fēng)暴在接近實(shí)時(shí)之下提供協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)流的處理來(lái)替代。典型的云端大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理重點(diǎn)放在縮放或采用 Hadoop。像 Hive 和 Pig 這兩個(gè)工具已經(jīng)在 Hadoop 之上，這使得它可行輕松地處理龐大的數(shù)據(jù)。

三、HADOOP

Hadoop 是一個(gè)強(qiáng)大的開放架構(gòu)，它幾乎是由整個(gè)大數(shù)據(jù)堆中許多不同的技術(shù)所組成，借著利用正在使用的幾個(gè)組織，并透過(guò)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)來(lái)收集分析和處理數(shù)據(jù)。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)收集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這僅僅成功了一半，另一半處理批量，是使用 Hadoop 分析數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)的成功或失敗取決于大數(shù)據(jù)，隨著企業(yè)步入物聯(lián)網(wǎng)的世界里，物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)之間的共生關(guān)系被廣泛利用在盈利的業(yè)務(wù)決策上。物聯(lián)網(wǎng)大部分是關(guān)于數(shù)據(jù)而不是設(shè)備中的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)就像是戰(zhàn)略合作伙伴，因?yàn)樗鼈儾恢皇菑奈锫?lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，還必須進(jìn)行處理和分析，以爭(zhēng)取改善業(yè)務(wù)營(yíng)運(yùn)。因數(shù)據(jù)的特性，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備適合用于采用分析大數(shù)據(jù)的方法。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)達(dá)到了成熟的水平：

(一) 無(wú)所不在 - 現(xiàn)在傳感器已經(jīng)很便宜，并可被包含在任何系統(tǒng)內(nèi)。

(二) 向外擴(kuò)展集中計(jì)算-Hadoop 可被用于分析、處理和儲(chǔ)存所有 IoT 所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并具有成本效益的可擴(kuò)展分布式計(jì)算系統(tǒng)。

Hadoop 運(yùn)用企業(yè)級(jí)儲(chǔ)存處理層，可儲(chǔ)存接近一兆的文件。各種相關(guān)性可以在不同類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間，借助利用 Hadoop 和物聯(lián)網(wǎng)，從而為企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提升到另一個(gè)層級(jí)。下圖所示的相互作用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，說(shuō)明數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和大數(shù)據(jù)分析引擎之間是如何發(fā)生的，如圖 11.8。

 

 

圖 11.8 物聯(lián)網(wǎng)三要素之間的相互作用

第三節(jié) 物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和大數(shù)據(jù) HADOOP

一、迪斯尼世界獨(dú)有的流行魔術(shù)手環(huán)

迪斯尼世界獨(dú)有的魔術(shù)手環(huán)，是物聯(lián)網(wǎng)如何利用大數(shù)據(jù)的最佳范例之一。魔術(shù)手環(huán)是一種可穿戴式的手環(huán)，游客可以戴在手腕上，從辦理報(bào)到手續(xù)到他們的房間開始、購(gòu)買食物、進(jìn)入主題公園的旋轉(zhuǎn)門。迪斯尼收集有關(guān)游客在主題公園內(nèi)活動(dòng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以將其用于分析，幫助他們 - 工作人員的吸引力和游樂設(shè)施的有效性，調(diào)節(jié)餐廳在尖峰時(shí)段的存貨，容納更多的客人進(jìn)入飯店。

二、受到大眾喜愛的珠寶店 Alex and Ani

Alex and Ani 這兩家受到大眾喜愛的珠寶店，它們?cè)诘陜?nèi)使用 Beacon 的技術(shù)來(lái)追蹤商店內(nèi)的游客數(shù)量和發(fā)送特定的折扣券，使顧客一進(jìn)入到商店中就能發(fā)送給他們。

三、Beacon 技術(shù)在麥當(dāng)勞食品供應(yīng)鏈

麥當(dāng)勞是用 Beacon 技術(shù)透過(guò)顧客的手機(jī)應(yīng)用程序，知道誰(shuí)在麥當(dāng)勞餐廳附近，以提供優(yōu)惠券給客戶。顧客收到有個(gè)人化種類的訊息，并使用手機(jī)應(yīng)用程序找出最有關(guān)聯(lián)的交易。

四、UPS(聯(lián)合包裹服務(wù)公司)

UPS 是美國(guó)最大的運(yùn)輸公司，他們正在利用傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以提高辦事效率來(lái)節(jié)省資金，并減少對(duì)環(huán)境的影響。UPS 在送貨車輛上安裝傳感器來(lái)追蹤油量行駛里程數(shù)，停止和加速的發(fā)動(dòng)機(jī)狀況。這些物聯(lián)網(wǎng)傳感器從每個(gè)車隊(duì)的每一臺(tái)車輛采集近 200 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每一天將近 80,000 個(gè)。UPS 已成功地減少有害排放燃料的消耗和減少車輛的空閑時(shí)間。

第四節(jié) 運(yùn)用大數(shù)據(jù)的案例

現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了各種不同的能力。它已經(jīng)用來(lái)創(chuàng)造新產(chǎn)品、預(yù)測(cè)行為和趨勢(shì)，并優(yōu)化銷售活動(dòng)。大數(shù)據(jù)正在改變各種行業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式，它能提供量身打造的醫(yī)療保健，使得我們的城市更智慧、更安全。本節(jié)的其余部分將討論，大數(shù)據(jù)被用于一些特定的情況。

一、利用大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)犯罪地點(diǎn)

預(yù)測(cè)未來(lái)犯罪是現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)的一部分。其中一個(gè)例子是洛杉磯警察局(LAPD)在近期利用大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)犯罪地點(diǎn)，因此降低整個(gè)大都市區(qū)的犯罪，在使用預(yù)測(cè)軟件的區(qū)域作出了以下貢獻(xiàn)，降低 33%的室內(nèi)偷竊、21%的暴力犯罪和 12%財(cái)產(chǎn)犯罪。當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生的時(shí)候，在附近會(huì)有很高的機(jī)率出現(xiàn)余震。這個(gè)數(shù)學(xué)模型，是由一位助理教授喬治莫赫所開發(fā)的，它可以用來(lái)定義和預(yù)測(cè)新余震圖案。

犯罪數(shù)據(jù)顯示類似的模式(見圖 11.9)。這些數(shù)據(jù)有助于洛杉磯警察局 LAPD了解犯罪的性質(zhì)。它表示當(dāng)犯罪發(fā)生在一個(gè)地方的時(shí)候，就會(huì)有更多的犯罪出現(xiàn)在附近，這些犯罪活動(dòng)的模式，就類似余震模式。當(dāng)他們把之前的犯罪代入方程式，就會(huì)產(chǎn)生在過(guò)去預(yù)測(cè)里發(fā)生了什么事。而現(xiàn)在該部門可以透過(guò)運(yùn)算來(lái)分析識(shí)別犯罪模式，這系統(tǒng)的分析，讓暴力犯罪在洛杉磯連續(xù)遞減。

就像遵循一個(gè)地震余震，附近的盜竊也跟著快速重復(fù)發(fā)生(從洛杉磯 2004/5 的數(shù)據(jù))

 

 

圖 11.9 犯罪余震 (來(lái)源:G.O. MOHLER)

二、以大數(shù)據(jù)作為醫(yī)療保健創(chuàng)新的源泉

大數(shù)據(jù)的發(fā)布可能會(huì)激發(fā)很多公司開發(fā)醫(yī)療保健應(yīng)用程序，或類似的創(chuàng)新。以下是大數(shù)據(jù)革命創(chuàng)造有關(guān)醫(yī)療創(chuàng)新的一些例子：

(一) MHealthCoach 支持慢性病照護(hù)的病人、提供教育，并透過(guò)一個(gè)互動(dòng)系統(tǒng)來(lái)治療。這個(gè)應(yīng)用程序利用醫(yī)療保健的成本和項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，這是由衛(wèi)生保健研究與質(zhì)量的機(jī)構(gòu)所贊助的，以及來(lái)自臨床試驗(yàn)的結(jié)果和警告。MHealthCoach 也可被供應(yīng)者用來(lái)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者，和提供重要的消息并提醒他們(圖 11.10)。

 

 

圖 11.10 Mhealthcoach (來(lái)源:mhealthcoach)

(二) Asthmapolis 創(chuàng)造了一個(gè)可使用 GPS 追蹤器的東西，它借助哮喘來(lái)監(jiān)測(cè)吸入器的使用情況，并在 Google Play 商店和 App Store 推出了名為Propeller Health 的應(yīng)用程序(見圖 11.11)。這個(gè) Propeller 傳感器會(huì)持續(xù)追蹤患者藥物的使用，并隨著時(shí)間和地點(diǎn)來(lái)記錄，定位病人使用的吸入器。也可同時(shí)用于救援和控制藥物癥狀追蹤。這些訊息會(huì)被放到中央數(shù)據(jù)庫(kù)，并用于識(shí)別個(gè)人、團(tuán)體，并基于人口的趨勢(shì)，合并哮喘催化劑 CDC訊息(例如，在東北花粉計(jì)數(shù)和火山霧在夏威夷的影響)，以幫助醫(yī)生制定個(gè)別化的治療方案，并預(yù)防突發(fā)的狀況。該 Propeller 無(wú)線傳感器與患者的智能手機(jī)，會(huì)使用內(nèi)置藍(lán)牙的技術(shù)與手機(jī)同步。為 iOS(如iPhone 和 iPod Touch)和 Android 設(shè)備的 Propeller 手機(jī)應(yīng)用程序可以讓病人來(lái)查看數(shù)據(jù)，給他們個(gè)人化的回饋和教育的方法，來(lái)改善他們的哮喘控制或慢性阻塞性肺病。

 

 

圖 11.11 Propeller 應(yīng)用

Ginger.io 提供了一個(gè)手機(jī)應(yīng)用程序，即患者(如糖尿病患者)同意，與他們的供貨商合作，透過(guò)他們的手機(jī)進(jìn)行追蹤和協(xié)助應(yīng)用程序記錄呼叫訊息、簡(jiǎn)訊、位置，甚至是移動(dòng)的訊息(圖 11.12)。患者也響應(yīng)了智能手機(jī)的調(diào)查。Ginger.io應(yīng)用程序整合了從美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院取得的公共研究，和其他健康數(shù)據(jù)訊息。獲得可揭示的見解;例如，缺乏運(yùn)動(dòng)或其他活動(dòng)，可能預(yù)示著患者感覺身體不適，和不規(guī)則的睡眠模式可能預(yù)示著焦慮發(fā)作迫在眉梢。

 

 

圖 11.12 Ginger i.o 的應(yīng)用 (來(lái)源:https://ginger.io/)

第五節(jié) 大數(shù)據(jù)為企業(yè)和消費(fèi)者帶來(lái)的好處

大數(shù)據(jù)為企業(yè)和客戶創(chuàng)造價(jià)值，這些好處可以在廣泛的領(lǐng)域中感受到，不論是大型或小型公司。在大型公司中，有投資大數(shù)據(jù)技術(shù)的幾個(gè)驅(qū)動(dòng)因素; 分析業(yè)務(wù)和交易數(shù)據(jù)，能夠收集深入了解網(wǎng)絡(luò)上顧客的行為，并采用先進(jìn)的分析來(lái)發(fā)現(xiàn)，其中 BTO 模式的制造商可以用影響最小的現(xiàn)有生產(chǎn)計(jì)劃到調(diào)度機(jī)、工作人員來(lái)銷售。大數(shù)據(jù)正由制造商提高保修管理和設(shè)備監(jiān)控，以及優(yōu)化他們的產(chǎn)品投入市場(chǎng)的物流。零售商正在利用各種各樣的客戶互動(dòng)，在線和線下，以提供更有針對(duì)性的建議和最優(yōu)定價(jià)。科技公司正在利用大數(shù)據(jù)來(lái)分析數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)，以提供更可靠，更準(zhǔn)確的語(yǔ)音接口。銀行使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提高欺詐檢測(cè)。

對(duì)于顧客而言，大數(shù)據(jù)創(chuàng)造的產(chǎn)品和服務(wù)，影響他們的日常生活。使網(wǎng)絡(luò)安全專家透過(guò)利用大量的網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用數(shù)據(jù)，并用它來(lái)識(shí)別異常情況和威脅，以保護(hù)信用卡系統(tǒng)。近 29%的美國(guó)人誰(shuí)是“無(wú)銀行賬戶”或“已經(jīng)開戶”有資格獲得信貸額度的使用范圍更廣，如支付租金、水電費(fèi)、移動(dòng)電話用戶、保險(xiǎn)、兒童保健和學(xué)費(fèi)。

當(dāng)企業(yè)采用大數(shù)據(jù)作為其商業(yè)戰(zhàn)略的一部分，第一個(gè)問題通常大數(shù)據(jù)會(huì)啟動(dòng)什么樣的價(jià)值? 有助于高層或低層，或者會(huì)有一個(gè)非金融類驅(qū)動(dòng)? 從一個(gè)價(jià)值點(diǎn)來(lái)看，對(duì)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序可分為三個(gè)維度(見圖 11.13)之一。

第一項(xiàng)也就是最明顯的是營(yíng)運(yùn)效率。在這種情況下，數(shù)據(jù)是被用在做出更好的決策，以優(yōu)化資源消耗，并提高過(guò)程的質(zhì)量和性能，這是自動(dòng)數(shù)據(jù)處理一直在提供的，不過(guò)也有一個(gè)增強(qiáng)的功能集。第二個(gè)維度是客戶體驗(yàn); 典型的目標(biāo)是提高顧客的忠誠(chéng)度，進(jìn)行精確的顧客細(xì)分，優(yōu)化客戶服務(wù)。包括公共互聯(lián)網(wǎng)龐大的數(shù)據(jù)資源，大數(shù)據(jù)推動(dòng) CRM 技術(shù)的下一個(gè)發(fā)展階段，這也使新的商業(yè)模式，從現(xiàn)有產(chǎn)品的補(bǔ)充收入來(lái)源，并創(chuàng)建全新的(數(shù)據(jù))產(chǎn)品的額外收入。

 

 

圖 11.13 價(jià)值維度的大數(shù)據(jù)用例