软考 系统架构设计师系列知识点之大数据(3)

2023-12-10 11:28

本文主要是介绍软考 系统架构设计师系列知识点之大数据(3),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

接前一篇文章:软考 系统架构设计师系列知识点之大数据(2)

所属章节:

第11章. 未来信息综合技术

        第6节. 云计算和大数据技术概述

大数据和云计算已成为IT领域的两种主流技术。“数据是重要资产”这一概念已成为大家的共识,众多公司争相分析、挖掘大数据背后的重要财富。同时学术界、产业界和政府都对云计算产生了浓厚的兴趣:全球范围内讨论云计算技术学术活动如火如荼;谷歌、亚马逊、IBM、微软等IT巨头大力推动云计算的宣传和产品的普及。各国政府斥巨资纷纷打造大规模数据中心与计算中心。

3. 大数据的应用领域

(1)制造业的应用

制造业目前正向信息化自动化的方向发展。在产品的设计、生产和销售中,越来越多的企业使用计算机辅助设计(CAD)计算机辅助制造(CAM)等软件;数控机床、传感器等设备;物料需求计划(MRP)企业资源计划(ERP)等系统。这些信息技术的应用大大提高了工作效率和产品质量。

然而,随着信息化的不断深入,制造业目前所面临的挑战是在产业信息化之后,如何提升获取和开拓市场需求的能力,从而创造出更有价值的商品。如今,企业管理信息系统中存储的信息,各种工业传感器和数控设备中产生的数据,都将汇集到一起形成大数据,以提高生产效率为目标的信息化制造业转变成已掌握用户需求为目标的智慧化制造业大数据为制造业的创新转型(无论是精益化提升还是服务化转型提供了新的路径和方式

另一方面,海量数据扩大了算法和运筹学的应用领域。例如,在部分制造企业,算法对生产线的传感器信息进行分析,形成了自我调节的流程,从而减少了浪费,避免了代价高昂(有时还十分危险)的人为干预,最终提升产量。

现在,从复印机到喷气式发动机等各种产品都可以产生能跟踪器使用情况的数据流。制造商能够分析输入数据,并有可能主动纠正软件缺陷或派遣服务代表到现场维修。一些计算机硬件供应商正在收集和分析这些信息,在发生故障导致客户运营中断前未雨绸缪、提前维护。这些信息还可以用于实施产品变化、预防未来问题的发证、提供客户使用信息等方面,为下一代产品开发提供灵感和思路。

(2)服务业的应用

传统的服务业有着悠久的历史。当信息时代到来的时候,服务业就衍化出了两种形态:一种是信息技术与服务业相结合的信息服务业;另一种是应用信息技术改造传统服务业而来的服务业。前者包括计算机软件、通信服务、信息咨询服务等;后者包括信息化改造后的商业、金融业、旅游业等。大数据恰恰就在这两者之间起到了牵线搭桥的作用:一方面,它使得信息服务业从提供软硬件技术服务升级到提供智慧解决方案;另一方面,它将改变现有的服务业业态模式,将关注点转向数据

  • 在信息服务业,最常见的大数据分析当属网络公司收集用户的网页点击行为,从而提供个性化的广告与信息推送服务,需要注意的是这些行为需要考虑用户隐私的保护问题。
  • 在信息化改造后的服务业,大数据更是无处不在。在零售行业,厂商可以通过互联网点击流实时跟踪客户行为、更新客户偏好、建立可能行为的模型。在此基础上,厂商能够确定客户下次购买的时间,通过捆绑优选产品、提供省钱的奖励性计划、对交易实施微调等措施,最终使得整个销售圆满结束。在金融行业中,银行可以从大量数据中发现信用卡欺诈和盗用;理财网站从统计的消费数据中来预测宏观的经济趋势;保险公司通过大数据能够找出可以的权利要求;在旅游行业,企业致力于旅游预订数据的收集、分析与处理,例如,微软的Bing搜索引擎能够根据其存储的机票历史数据,帮助用户决定购买航班的最佳时间和最优惠价格。

(3)交通行业的应用

当前,出行难问题对各大城市来说都亟待解决。当前,可以利用先进的传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术,对道路和交通进行全面感知。而在大数据时代下的智慧交通,需要融合传感器、监视视频和GPS等设备产生的海量数据,甚至与气象监测设备产生的天气状况等数据相结合,从中提取出人们真正需要的信息,及时而准确地进行发布和推送,通过计算直接提供最佳的出行方式和路线。

(4)医疗行业的应用

医疗健康问题是当前社会普遍关注的焦点问题。以往,人们总是在发现自己生病时才看病就医,而且到了医院还要经历挂号、求诊、配药等复杂流程,整个过程需要耗费大量时间,容易形成就医难的困境。如今,基于电子医疗记录技术,电子病历正逐渐被各大医疗机构所采用的。在去医院前,可以通过网上预约挂号;在就医时,仅用一张IC卡就能付费;医生还可以将问诊过程中的记录、病人的化验单、医疗影像数据(拍片)等诊断数据输入电脑以备随时调用。

在大数据时代,可以将医疗机构的电子病历记录标准化,形成全方位、多维度的大数据仓库。系统首先全面分析患者的基本资料、诊断结果、处方、医疗保险情况和付款记录等诸多数据,再将这些不同的数据综合起来,在医生的参与下通过决策支持系统选择最佳的医疗护理解决方案。

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