1.4
大数据应用

1.4.1
大数据应用层次

大数据应用可以分为如下三个层次。

第一层：描述性分析应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。描述性分析主要用于挖掘历史数据，描述已经发生的事情，并从中总结出经验和知识。例如，美国的DOMO公司从其企业客户的各个信息系统中抽取、整合数据，再以统计图表等可视化形式将数据蕴含的信息推送给不同岗位的业务人员和管理者，帮助他们更好地了解企业现状，进而做出更科学的决策。

第二层：预测性分析应用，是指利用大数据中分析事物之间的关联关系、发展模式等，并据此对事物发展的趋势进行预测。例如，微软公司纽约研究院研究员David Rothschild通过收集和分析赌博市场、好莱坞证券交易所、社交媒体用户发布的帖子等大量公开数据，建立预测模型，对多届奥斯卡奖项的归属进行预测，准确率高达87.5%。

第三层：指导性分析应用，是指在前两个层次的基础上分析不同决策将导致的后果，并对决策进行优化。指导性分析基于大数据进行智能决策，用来指导复杂情况下应该怎么做。例如，无人驾驶汽车通过分析高精度地图数据和海量的激光雷达、摄像头等传感器收集的实时感知数据，对车辆不同驾驶行为的后果进行预判，并据此指导车辆的自动驾驶。

1.4.2
大数据应用领域

目前，人们对大数据的关注焦点已经从概念炒作转向实际应用。大数据在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用。表1-3给出了国外统计的大数据十大行业应用。

在过去几年，大数据已成为许多行业的规则改变者。大数据与各领域的融合应用在不断拓展，如网络化协同、个性化定制和智能化生产成为工业生产的新模式，精准营销、智能推荐在互联网和金融领域日益成熟，疫情监测、资源调配成为大数据的创新应用场景。赛迪顾问统计显示，2020年中国大数据产业规模为6388亿元，同比增长18.6%，近几年一直保持15%以上的年增长速度，预计到2023年产业规模将超过10000亿元。随着云计算、物联网、5G等行业的快速发展，未来大数据将拥有更为广阔的应用市场。

大数据的典型应用举例如下。

1.云南白药品牌营销

应用大数据技术，很多平台和商家能够根据用户的社交行为、生活习惯和消费记录对用户进行画像，然后针对不同的消费者进行个性化推荐，从而达到精准营销的目的。2017年，云南白药牙膏官方旗舰店在淘宝开业，为了迅速提升品牌曝光度和认知度，云南白药联合阿里巴巴进行了一场大数据技术加明星效应的精准营销。借助阿里巴巴的生态平台及大数据技术对淘宝用户进行数据采集和分析，通过对用户的搜索、浏览、单击、购买、分享等行为的深层次分析，了解淘宝用户的习惯和偏好，结合云南白药自身特性和用户年轻化的主要特点，确定了将明星粉丝转化为店铺粉丝的营销思路，进而针对两位明星代言人的粉丝组织营销活动。为了激发两大明星粉丝群体的参与热情，云南白药发起了帮偶像上头条的活动，通过对战方式增强粉丝和品牌的互动。活动一推出就取得了非常好的效果，在短短几天内就吸引了数十万粉丝参与，云南白药牙膏销量也得到显著提升。

2.疫情防控

早在2008年，谷歌根据对用户搜索“流感”关键词的追踪，成功预测并跟踪了当年的流感大暴发。2020年初，新型冠状病毒引发的肺炎疫情在全球范围内迅速扩散，防控形势复杂严峻。国内通过社会上下的共同努力，在这场疫情阻击战中取得了令人瞩目的成果，其中大数据技术在疫情检测分析、人员管控、医疗救治、复工复产等方面被广泛应用，为疫情防控提供了强大支撑。例如，微信或者支付宝根据用户的身份标识、定位信息、行程记录、支付历史、密切接触人员、疫苗接种等信息形成特定的健康码，为疫情防控提供了有力的支持。中国信息通信研究院联合通信运营商推出了“通信大数据行程卡”，为全国用户免费提供14天内所到城市信息的查询服务。另外，通过对这些数据进行建模和数据挖掘，能够实现高危人群识别、人员健康追踪、区域检测等功能。在疫情诊断和医疗救治方面，大数据和智能技术也得到了应用。例如，百度研究院开放线性时间算法LinearFold，提升了病毒RNA空间结构的预测速度；浙江省疾控中心基于阿里巴巴达摩院研发的人工智能算法上线基因组检测分析平台，有效缩短了疑似病例的基因分析时间，且能精准检测出病毒的变异情况。

3.精准农业

美国农业生物技术公司孟山都在2018年被德国拜耳收购以前就十分注重大数据技术的应用，他们利用种子、农药、土壤、气象等大数据信息为农业提供精准服务。该公司首先发起“绿色数据革命”运动，让普通农民不必精通大数据技术也能享受大数据的成果，从而帮助农民提高收入。其典型的应用情景是农民在驾驶室里拿出平板电脑，收集农作物监视器传来的各种数据，然后将数据上传给服务器，农场设备制造商经过数据处理和分析提供相应决策服务，可以将化肥的配方和用量直接发送到农场的平板电脑上。该公司还力推开放的农业数据联盟，致力于设置统一的数据标准，实现不同制造商的系统互通，从而创建一个无界的农业大数据平台。