大數(shù)據(jù)案例分析產(chǎn)生背景進(jìn)入2012年，大數(shù)據(jù)（bigdata）一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專(zhuān)欄封面，進(jìn)入美國(guó)白宮官網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國(guó)內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺(jué)靈敏的國(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報(bào)告。什么是大數(shù)據(jù)隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作?！按髷?shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營(yíng)中生成、累積的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用G或T來(lái)衡量。數(shù)據(jù)價(jià)值一分鐘內(nèi)，微博推特上新發(fā)的數(shù)據(jù)量超過(guò)10萬(wàn)；社交網(wǎng)絡(luò)“臉譜”的瀏覽量超過(guò)600萬(wàn)……這些龐大數(shù)字，意味著什么？它意味著，一種全新的致富手段也許就擺在面前，它的價(jià)值堪比石油和黃金。事實(shí)上，當(dāng)你仍然在把微博等社交平臺(tái)當(dāng)作抒情或者發(fā)議論的工具時(shí)，華爾街的斂財(cái)高手們卻正在挖掘這些互聯(lián)網(wǎng)的“數(shù)據(jù)財(cái)富”，先人一步用其預(yù)判市場(chǎng)走勢(shì)，而且取得了不俗的收益?！皵?shù)據(jù)是新的石油?！眮嗰R遜前任首席科學(xué)家AndreasWeigend說(shuō)。Instagram以10億美元出售之時(shí)，成立于1881年的世界最大影像產(chǎn)品及服務(wù)商柯達(dá)正申請(qǐng)破產(chǎn)。大數(shù)據(jù)是如此重要，以至于其獲取、儲(chǔ)存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現(xiàn)，都成為了當(dāng)前重要的研究課題[。大數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)量大（Volume）第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1000個(gè)T）、E（100萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）。類(lèi)型繁多（Variety）第二個(gè)特征是數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類(lèi)型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。價(jià)值密度低（Value）第三個(gè)特征是數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低。如隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低，如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。速度快時(shí)效高（Velocity）第四個(gè)特征是處理速度快，時(shí)效性要求高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例案例一步步高集團(tuán)借OracleExadata大大提高了IT投資回報(bào)率步步高集團(tuán)采用OracleExadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器搭建信息化平臺(tái)，憑借OracleExadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器的高擴(kuò)展性、安全性和冗余性，步步高集團(tuán)得以在該基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行一系列Oracle零售行業(yè)以及Oracle的應(yīng)用軟件。此外，基于OracleExadata的步步高IT新架構(gòu)比傳統(tǒng)架構(gòu)擁有更好的性?xún)r(jià)比，最大限度地增加了IT的投資回報(bào)率。案例二華為大數(shù)據(jù)方案在福建移動(dòng)的應(yīng)用為進(jìn)一步提升外呼成功率，從2014年初開(kāi)始，福建移動(dòng)聯(lián)合華為公司開(kāi)展基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)工作，采用大數(shù)據(jù)分析的方法選擇外呼目標(biāo)價(jià)值用戶(hù)。基于大數(shù)據(jù)分析方法和傳統(tǒng)外呼方法分別提供20萬(wàn)目標(biāo)客戶(hù)清單，在前臺(tái)無(wú)感知下進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，確保對(duì)比效果不受人為因素影響，經(jīng)過(guò)外呼驗(yàn)證，基于大數(shù)據(jù)分析方法較傳統(tǒng)方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動(dòng)4G用戶(hù)發(fā)展戰(zhàn)略。案例三北京市人民政府“12345”便民電話中心選擇OracleExadata實(shí)現(xiàn)便攜服務(wù)為進(jìn)一步提升部門(mén)的調(diào)度能力、辦理水平和群眾滿(mǎn)意度，北京市人民政府“12345”便民電話中心選擇OracleExadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器，升級(jí)為北京市非緊急救助服務(wù)綜合受理調(diào)度平臺(tái)，通過(guò)OracleExadataDatabaseMachine支撐起新平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)需求。新平臺(tái)能夠整合全市的便民呼叫服務(wù)，不僅支撐公眾的各類(lèi)訴求、求助、批評(píng)和建議，并為公眾提供快捷的公共信息服務(wù)，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。案例四中信銀行信用卡實(shí)施EMCGreenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案中信銀行信用卡中心選擇實(shí)施EMCGreenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。該方案為中信銀行信用卡中心提供了統(tǒng)一的客戶(hù)視圖，借助客戶(hù)統(tǒng)一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解客戶(hù)價(jià)值體系，從而為客戶(hù)提供更有針對(duì)性和相關(guān)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)?；跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，中信銀行信用卡中心現(xiàn)在可以從交易、服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)、權(quán)益等多個(gè)層面分析數(shù)據(jù)，從而根據(jù)銀行整體經(jīng)營(yíng)策略積極地提供相應(yīng)的個(gè)性化服務(wù)。案例五百度大腦PK人腦大數(shù)據(jù)押高考作文題為了幫助考生更好地備考，百度高考作文預(yù)測(cè)通過(guò)對(duì)過(guò)去八年高考作文題及作文范文、海量年度搜索風(fēng)云熱詞、歷年新聞熱點(diǎn)等原始數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)更新的“活數(shù)據(jù)”進(jìn)行深度挖掘分析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導(dǎo)出作文主題及關(guān)聯(lián)詞匯，為考生預(yù)測(cè)出2014年高考作文的六大命題方向。案例六微軟助上海市浦東新區(qū)衛(wèi)生局更加智能化作為上海市公共衛(wèi)生的主導(dǎo)部門(mén)，浦東新區(qū)衛(wèi)生局在微軟SQLServer2012的幫助之下，積極利用大數(shù)據(jù)，推動(dòng)衛(wèi)生醫(yī)療信息化走上新的高度：公共衛(wèi)生部門(mén)可通過(guò)覆蓋區(qū)域的居民健康檔案和電子病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，快速檢測(cè)傳染病，進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測(cè)，并通過(guò)集成疾病監(jiān)測(cè)和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。與此同時(shí)，得益于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也使得臨床決策支持系統(tǒng)更智能。大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展前景既有的技術(shù)架