大数据物流平台架构(大数据应用与哪些行业)

大数据应用与哪些行业

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

扩展资料

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

大数据中心是什么

问题一：大数据中心是什么？中国最大的大数据中心在哪里？你好！大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

目前，国内新建了许多大数据中心，规模不一。其中，百度和阿里巴巴的大数据中心名气较大，此外，罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势，建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心，是目前亚洲最大的云计算中心。

问题二：大数据是什么意思？目前具体有些什么应用？大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题三：什么是大数据和大数据平台大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：中国的大数据中心有哪些没什么不同，只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题，ITjob网有大数据的相关介绍，博客和论坛也有大数据的讨论和观点，你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。

大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国***在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。

而美国***将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马***宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国***认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。

Marketsand Markets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元。

问题五：什么是大数据服务中心？我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据帮助***实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；

大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。

比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：

医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；

教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；

服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；

社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；

***能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；

金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；

道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；

……

目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统，主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。

问题六：数据中心，云计算，大数据这三个词之间有什么区别和联系数据中心，简称机房，就是防止服务器用的，其中云计算的母服务器（物理服务器）也需要放置到机房。

云计算，就是虚拟服务器，也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。

大数据，是指手上拥有的海量的数据信息，比如用户购买记录，用户注册记录等等。

问题七：现在说的大数据是什么意思大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。

数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物，数联网依托大数据，是大数据的应用模型，通过数联网，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。

问题八：中国大数据中心在哪个城市你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。

这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。

听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你

问题九：大数据中心配几个交换机一般情况下有两个核心交换机，然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机，接入交换机的数量不确定，对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头，里面放接入交换机。

问题十：国内大数据公司有哪些？大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

大数据技术的应用

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

1、电商领域：

电商领域是大数据技术应用最为广泛的领域之一，如个性化推荐，精准广告推送，其中抖音，快手就是很好的例子。此外还有大数据杀熟等技术，但是大数据杀熟技术已经被法律明令禁止了。

2、传媒领域：

传媒领域得益于大数据技术的应用，可以做到精准营销，直达目标群体，不仅如此，在交互推荐，猜你喜欢上大数据技术也有着关键作用。

3、金融领域：

金融领域也是大数据应用的一个重要领域，比如信用评估，风险管控，客户细分，精细化营销，都是很好的例子。可以根据用户的行为大数据对用户进行评估，根据当时的金融形势大数据进行风险评估。

4、交通领域：

交通领域与我们息息相关，预测交通拥堵状况，最优导航规划，路况分析，给出最优路线。此外还有智能红绿灯等，都是大数据技术应用的典型。

5、电信领域：

电信领域也有大数据技术的身影，如电信基站的选址就要用到用户地址大数据，舆情监控等。

6、安防领域:

大数据也可以应用于安防领域，如犯罪预防，通过对大量犯罪细节的分析总结，帮助警察找到犯罪证据，犯罪嫌疑人。此外还有天网监控等。

7、医疗领域：

医疗领域的大数据应用主要体现在智慧医疗，疾病预防，病源追踪等方面。典型的例子就是现在的新冠疫情防控。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

物流互联网平台“车货匹配” - 业务模式整理(一)

(写在前面--此文是第一部分，先整理下产业链中的各个角色及其痛点；第二部分，整理各家的模式；文中大部分信息来自互联网，由于利益相关性，不做"好坏"评论；)

为什么要做一个物流互联网平台'车货匹配'业务模式上的整理？

-本人非专职产品和运营，但个人认为作为技术负责人/架构师（一直在做车货匹配），需要透彻的理解行业，理解业务，才能有全局观

-理解用户痛点，助力工作上“价值观”的形成，这样才能明白每天所做的工作是否有真的在帮助用户解决问题，是否在产业链中创造着价值

-“模式”的不同，技术应用的演进方向也会不同。之前没有体系化的培训，且物流行业整体上需求不一，较为复杂，多看看、多学习一下其他家的玩法，对于构建知识框架，有帮助

先看看车货匹配平台服务的产业链上下游有哪些角色（人群）？

-货主角色

1.直客--百度百科写到属于物流术语，即指工厂或是贸易公司或是直接有货物需要出口的人。也是最终支付物流运费的。依照物流运输的货品的类别，直客是分布在各个行业

2. 3PL--第三方物流，即合同物流的意思，是指在物流渠道中由中间商提供的服务。服务包含中间商以合同的形式在一定期限内，提供企业所需的全部或部分物流服务。比较知名的如，顺丰、招商物流、嘉里大通、日日顺、百世、圆通、德邦、安能、宅急送、荣庆等等。为什么这些物流公司会成为‘货主’角色，是因为这些公司，在自有运力不能满足货源运输需求的情况下，会外包部分货源。比如，顺风、德邦等，他们对接了很多用户快递，但对于干线运输，却越来越有外包的倾向。而来自这些大型物流公司的货源，信息真实、可靠，一般都比较受司机欢迎

3.信息部/货黄牛--这批人中大多数是一个人或夫妻搭档，在停车场租一个门面，摆一张桌子，挂一块黑板，装一台电话，安一个电脑，带一张嘴巴（号称，中国最早的‘无车承运人’）。这些人占据了中国物流行业里很多（网上文章有说是70%，不知数据是否准确）的货源（和当地产业强相关（如大米、蔬菜等农副产品，煤炭、树苗、大型工业设备等等），靠当地人脉组织来的货源），并掌握着熟车关系。这些人的赚钱方式是运费差价、炒货（有些黄牛自身没货，从其他有真实货源的货主中买货信息）、信息费

-车主角色

1. 3PL专线物流公司（综合运输服务提供商）。这些公司一般较为成规模，有自己的车队、仓储基地、各类标准、精细化的运输方案（适合家电的、家居的、3c/快消行业不同的揽货、配送且针对不同类用户不同服务标准）。这类公司，养护自有车辆，集中管理，一般不接受社会车辆。

2.干线物流公司，俗称专线（80万家左右，比上述3PL综合专线物流公司稍弱）通常自有车辆和挂靠签约车辆的配比约为3:7，通常干线物流公司只有在自身运力不足的情况下才将货物安排给挂靠签约车辆运输。

3.个体司机。在全国1400万左右的卡车运力，其中约有500万的个体司机。这部分司机，以乡里乡亲、家族亲朋好友的形式组成了中国的运输“车队”，有的加盟到大型干线物流公司来寻求相对固定的货源；也有选择自由自在、不受拘束的“趴活”者，风餐露宿，四处游走。

这些人都各自有哪些痛点？

说到痛点，其实和中国目前物流环境货源散乱，运输资源不集中有关。而这也是物流互联网平台的价值所在（解决信息不对称、基于大数据技术等）。

-直客，他们的痛点

? 1.车源有限，找车渠道有限

? 2.运费价格压不下来

? 3.自己找车，要直接对接司机，牵扯很多精力处理运输过程中的异常情况，包括交易，支付等

因此，这些人需要的是一个运输服务商，他来负责找合适靠谱的车辆，将货物准时安全可靠的运输到目的地（甚至运输过程中间的仓储服务），并处理与真正运输司机间的运输关系（各类异常问题、事故等处理）。另外，很多大的货主都和运输公司签订长期运输合同，在一个账期后才支付运费（非现结），因此有的需要运输公司垫付司机并提供相应税票抵扣

- 3PL，他们的痛点

1.有多于货源需求，自有运力无法满足

2.对于像顺风、德邦等大型企业，需要降低购车成本和人力成本，尤其对于干线物流。国产重卡的售价基本在30-40万元，进口卡车的售价动辄达到上百万元；同时，重卡司机的月薪在1万元左右，购车成本和司机成本成为不可忽视的因素。

3.需要提高运力的弹性。由于货源存在地域不均衡和时间不均衡的问题，如果全部自建车队难免会出现运力闲置的情况，外请车则可以大幅度提高运力弹性，尤其回程货源没有时，寻求外部货源则是节约成本的好办法

-经纪人/信息部，他们的痛点

1.货源、货源、货源。这些人需要有稳定的货源。正如有句话说的好，没有拉不动的货，只有跑不动的车。有了货，就代表着钱，他们需要稳定、真实可靠的货源

2.车辆运营、组织。一旦有了货，他们需要来寻找车辆，并找到靠谱的车辆。一方面，通过给予合适的运费给司机（自己可能赚一些差价），防止司机放鸽子不来（说好的运费，司机嫌价低又不来拉货）；一方面，要能够监控到司机，防止司机将货拉跑了、或者损害（有保险需求、和潜在的垫付运费等金融需求）

-司机（包括，车队老板和个体司机），他们的痛点

1.货源、货源、货源--要有货源（去程货和回程货）。货源意味着可以继续地养车、还车贷，可以维持生活，减少空跑，减少养车成本。自己不仅开车，还要自己找货，费时费力。

2.货源要真实。个体司机，当面对不熟悉的信息部/经纪人/货黄牛，最烦的就是信任关系的打破。而建立信任，却是需要时间的一个过程。司机被骗信息费、被骗运费、拉货的时候，货源与一开始得到的信息不符（拉水果的新车，让去拉煤、拉肉；说是在北京大兴拉货，却跑到了顺义，空跑几十公里；说是30吨的货，却让拉40吨且又不给涨运费，被罚款了还要自己承担；出了事故，货物破损了，理赔无门）

3.拖欠运费。

总结一下产业链上各个角色如下图

可见，作为产业链的最下游---个体司机，虽然挣得运费，但是其上是层层关卡，足见其不易。

这部分内容，简单了解了物流行业这个产业链上的各个角色及其痛点，那么接下来，来看看现今的物流互联网平台（福佑、菜鸟、传统物流等）在其中的各个“卡位”点上的“模式”，之后再整理总结‘车货匹配’所要用到的各类技术及要解决的问题。