大数据 智能物流22课件.ppt
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1、大数据及智能物流物联网,大数据及智能物流物联网,什么是大数据?,具有4V特性的数据:Volume(巨大的数据量):Variety(数据类型多):文本/图片/视频 等非结构化/半结构化数据Velocity(处理速度快):要求系统在短时间内做出反应Value(价值密度低):单条数据无价值,无用数据多,综合价值大,3亿用户,每天上亿条微博.,巡天望远镜,已收集140兆兆字节数据,2015年全球移动终端产生的数据量6300PB,案例 两年半前海地地震,海地人散落在全国各地,援助人员为弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上,他们只能通过飞往灾区上空来查找需要援助的人群。 一些研究人员采取了一种不同的做法:他们
2、开始跟踪海地人所持手机内部的SIM卡,由此判断出手机持有人所处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述,此举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港之后的目的地。”后来,当海地爆发霍乱疫情时,同一批研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点,阻止了疫情的蔓延。,什么是大数据?具有4V特性的数据:3亿用户,每天上亿条微博.,非结构化数据,相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。,非结构化数据相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来,技术
3、演进历史揭示未来是大数据驱动的智慧型经济模式,技术演进历史揭示未来是大数据驱动的智慧型经济模式,用途?,以上介绍的互联网上的数据看起来数量庞大却用处寥寥,但事实上,只要处理好这些数据,就能给商家带来巨大的利益。举一个简单的例子:,商家,针对性地给客户提供,广告与优惠信息,消费服务,用途?以上介绍的互联网上的数据看起来数量庞大却用处寥寥,但事,大数据的意义-为每位用户量身打造,用户在线的每一次点击,每一次评论,每一个视频点播,就是大数据的典型来源。互联网企业之所以取得令人瞩目的成绩,其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据,进行记录和分析,比用户自己更了解用户,从而洞悉用户的潜在的、真实的需求,
4、形成预判。这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。,大数据的意义-为每位用户量身打造用户在线的每一次点击,,大数据-现状,2012年各行业大数据市场规模,2012年政府、互联网、电信、金融的大数据市场规模较大,四个行业将占据一半市场份额。由于各个行业都存在大数据应用需求,潜在市场空间非常可观。,2011年是中国大数据市场元年,一些大数据产品已经推出,部分行业也有大数据应用案例的产生。2012年-2016年,将迎来大数据市场的飞速发展。2012年中国大数据市场规模将达到4.7亿元,2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞跃,到2016年,整个市场规模逼近百亿。,大数据-现状2012年各行业
5、大数据市场规模2012年政,大数据-国外已经投资应用,美国国务院采用大数据技术开发新的美国护照系统。,IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究;,美国IT公司开始意识到大数据技术能够为公司创造价值;,大数据公司引入汽车行业高管人员扩展营销业务;,大数据-国外已经投资应用美国国务院采用大数据技术开发新,大数据-问题,大数据-问题数据的爆炸式增长为全球各行业均带来了管理上,大数据技术将被设计用于在成本可承受(economically)的条件下,通过非常快速(velocity)的采集、发现和分析,从大量化(volumes)、多类别(variety)的数据中提取价值(value),将是IT 领域新一代的技
6、术与架构,什么技术是Big大数据技术Data技术,企业用以分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实。大数据分,大数据_智能物流22课件,大数据前景-互联网,互联网行业拥抱大数据的关键因素,互联网行业对数据实时分析要求较高,例如广告监测、B2C业务,往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析,从而达到不影响用户体验和快速准确营销的目的。目前互联网企业面对大数据,会普遍感觉到实时分析能力差、海量数据处理效率低、缺少分析方法、分析软件能力差等问题。,互联网行业大数据分析面临的主要问题,互联网大数据技术的应用,会首先带动社会化媒体、电子商务的快速发展,其他的互联网分支也会紧追其后,整个行业在大数据的推动下
7、将会蓬勃发展。,大数据前景-互联网互联网行业拥抱大数据的关键因素网络终,大我的近期研究: 智能文本分析支持的金融风险预警系统行信用卡中心),13,大我的近期研究: 智能文本分析支持的金融风险预警系统行信用卡,14,2,1,互联网行业大数据主要应用在社交和网购方面,结合位置数据、消费数据进行实时营销信息推送是电信行业大数据应用主要场景,3,金融行业大数据应用场景主要集中在投资方面,4,制造行业具有多环节、多地域特色,各个环节的优化是制造行业最关注的大数据应用场景,大数据应用领域,1421互联网行业大数据主要应用在社交和网购方面结合位置数据,智能物流物联网,Industry-level trans
8、formation to new logistics (新型物流产业转型):e-commerce based logistics information integration across industries to reduce national logistics cost (GDPs 18% in China v.s. 9% in US) Firm-level information sharing: inter-firm ERP interface to reduce the rate of empty returnsProblems still unsolved:High cost
9、 of logistics information sharing and integration: especially inter-firm ERP transactions (due to incompatibility) High cost of infrastructure-dependent logistics technologies and operations (due to inflexibility),2022/12/17,15,智能物流物联网Industry-level transfor,Our approach Internet of Logistics Things
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