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数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用-_数字签名技术能够解决什么问题

ysladmin 2024-05-12 人已围观

简介数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用?_数字签名技术能够解决什么问题       非常感谢大家对数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用?问题集合的关注和提问。我会以全面和系统的方式回答每个问题,并为大家提

数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用?_数字签名技术能够解决什么问题

       非常感谢大家对数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用?问题集合的关注和提问。我会以全面和系统的方式回答每个问题,并为大家提供一些实用的建议和思路。

1.区块链技术有哪些应用?

2.RFID与物联网发展趋势?物流行业有哪些应用_rfid技术在物流行业的应用

3.大数据在电子商务中应用体现在哪些方面

4.RFID技术的应用

5.四大领域、十大趋势,数字科技化身未来的新动能

6.大数据在哪些领域有应用前景?

数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用?_数字签名技术能够解决什么问题

区块链技术有哪些应用?

       《关于深化公共资源交易平台整合共享的指导意见》(国办函〔2019〕41号)文件指出需优化见证、场所、信息、档案、专家抽取等服务。但目前公共资源交易过程见证以人工现场见证为主,见证力度有限,对人力资源占用高,见证效果有限。传统的数字化见证系统因其中心化特点事后数据容易被篡改,且数据在存储、迁移过程容易损坏或丢失,从安全性可用性上都存在一定缺陷。

       利用区块链分布式、难篡改、可追溯的特点对每个交易环节产生的数据进行固化存证,通过时间戳技术、摘要算法、电子签名技术准确记录数据产生的时间、内容、数据来源。根据区块链的技术特性对于简单的结构化数据可直接将数据保存在区块链上,对于非结构化的版式文件、视频、音频的等大文件通过区块链保存其摘要信息,原文件通过分布式文件存储服务进行保存。当交易存在纠纷或者问题的时候,区块链可提供一套可信的交易过程数据,厘清交易主体各方的责任。实现全环节风险防控、全过程可溯可查、全方位服务提升的目标。

       促进电子保函费率合理化

       促进投标企业金融服务和企业融资

       促进电子保函费率合理化

       目前电子投标保证金担保保函已在招投标领域有一定的应用,为投标企业解决了投标保证金方面的资金占用问题。但因目前各家金融机构没有可靠的投标人历史投标行为数据,无法对不同投标人的违约风险进行判别,导致对投标人收取的担保服务都采用固定费率,使少部分违约风险高的投标人担保成本被分摊到大部分违约风险低的投标人身上,在一定程度上提高了大部分投标人保函费率。

       目前是否使用电子保函由投标人自主选择,而费率又是投标人的主要选择依据,若通过区块链汇聚共享投标人履约记录,分析不同投标人履约风险,为不同投标人提供不同担保费率,既降低金融机构风险,又可降低大部分投标人的使用成本促进投标保函的使用,在一定程度上也可促进投标人重约定守信用,维护招投标市场秩序。

       促进投标企业金融服务

       投标人的投标行为分散在各个交易中心,单纯地将数据汇聚至一个中心化的信息系统又存在数据被篡改风险(不可信),有价值的投标人交易行为数据无法安全可靠地汇聚、共享。通过区块链技术汇聚多个交易中心投标人,历史投标、中标、违约、违规等行为记录为金融机构对投标人的在招投标细分行业的信用评估提供数据支撑。

       解决中标企业融资问题

       传统的企业贷款主要通过评估企业偿债能力:抵押物、审计过的报表、持续性盈利等有要求,但是大多数中小企业根本拿不出这些“证明”,融资难、融资贵成为招投标活动中许多中小企业面临的问题。使用过去的方法已经走不通了,要破解中小企业融资难问题,唯有依靠新技术和新工具。借助区块链不可篡改的特点,汇聚多个交易中心一手业务数据,结合大数据分析技术构建可信投标人画像。一方面提金融机构高风控水平,挖掘优质投标企业,另一方面为投标企业降低贷款门槛,优化服务体验。

       借鉴供应链金融模式,招标人是政府部门、国家企事业单位具有很好信用的核心企业,中标人作为供应商获得的中标合同被金融机构认为是一种优质的资产向金融机构申请贷款。传统纸质模式下存在订单合同造假风险且流程烦琐,中心化系信息系统又需要运营方有极强的权威性。区块链的分布式账本及难篡改特点将有助于上述问题的解决,将招标人与投标人的合同签署及后续金融服务环节都在区块链上实现,既解决数据可信问题又降低了整个系统对中心化权威机构的依赖。

RFID与物联网发展趋势?物流行业有哪些应用_rfid技术在物流行业的应用

       大数据技术在电子政务领域的应用

       随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。

       近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显著成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显著提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。

       1、大数据技术的特征概述

       相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:

       (1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。

       (2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。

       (3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。

       (4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。

       2 、大数据技术的关键

       所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。

       2.1 大规模并行处理数据库技术

       为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。

       2.2 分布式数据库技术

       所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。

       从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。

       2.3 分布式存储技术

       在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。

       2.4 云计算技术

       对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。

       3、大数据技术在电子政务领域的应用

       基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。

       3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析

       为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。

       以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。

       通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。

       3.2 大数据技术支持下的信用平台建设

       为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。

       政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。

       3.3 大数据交换共享平台与电子政务

       随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。

       然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。

       为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。

       3.4 电子政务决策系统中的大数据技术

       在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。

       利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。

       例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。

       对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。

       4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析

       通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。

       4.1“数据孤岛”现象的存在

       大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。

       地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。

       导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。

       4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题

       单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显著的正相关关系。然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。

       (1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。

       (2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。

       5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议

       针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。

       (1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。

       (2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显著提高。如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。

       (3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。

       总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。

       6、总结

       尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。

大数据在电子商务中应用体现在哪些方面

       现状:我国已形成基本齐全的物联网产业体系,部分领域已形成一定市场规模,网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小,传感器、RFID等感知端制造产业、高端软件和集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模,但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。

       我国已形成了较完整的敏感元件与传感器产业,产业规模稳步增长。我国形成了RFID低频和高频的完整产业链以及以京、沪、粤为主的空间布局,2009年市场规模达到85亿元并成为全球第3大市场。我国仪器仪表产业连续多年实现20%以上的增长,2009年产值超过5000亿元,企业数量为5000多个,小型企业数量占比达到90%。

       在物联网网络通信服务业领域,我国物联网M2M网络服务保持高速增长势头,目前M2M终端数已超过1000万,年均增长率超过80%,应用领域覆盖公共安全、城市管理、能源环保、交通运输、公共事业、农业服务、医疗卫生、教育文化、旅游等多个领域,未来几年仍将保持快速发展,预计“十二五”期间将突破亿级。三大电信企业在资源配置方面积极筹备,加紧建设M2M管理平台并推出终端通信协议标准,以推进M2M业务发展。国内通信模块厂商发展较为成熟,正依托现有优势向物联网领域扩展。国内M2M终端传感器及芯片厂商规模相对较小,处于起步阶段。尽管我国在物联网相关通信服务领域取得了不错的进展,但应在M2M通信网络技术、认知无线电和环境感知技术、传感器与通信集成终端、RFID与通信集成终端、物联网网关等方面提升服务能力和服务水平。

       在物联网应用基础设施服务业领域,虽然不是所有云计算产业都可纳入物联网产业范畴,但云计算是物联网应用基础设施服务业中的重要组成部分,物联网的大规模应用也将大大推动云计算服务发展。国内云计算商业服务尚在起步,SaaS已形成一定规模,而真正具有云计算意义的IaaS和PaaS商业服务还未开展。目前,我国在云计算服务的基础设施(IDC中心)建设、云计算软硬件产业支持和超大规模云计算服务的核心技术方面与发达国家存在差距。云安全方面,我国企业具有一定的特点和优势。随着物联网应用的规模推进、互联网快速发展和国家信息化进程的不断深入,我国云计算服务将形成巨大的市场需求空间,“十二五”期间将呈现快速发展态势。

       在物联网相关信息处理与数据服务业领域,信息处理与数据分析的关键技术主要是数据库与商业智能。我国数据库产业非常薄弱,知名企业只有三四家,只占国内市场10%左右的份额。商业智能(BI)领域我国虽然技术相对落后,但已形成了一定规模,国内现有BI厂商有近500家,但高端市场仍由国际厂商垄断。整体而言,我国拥有自主知识产权的数据库产品、BI产品和掌握关键技术的软件企业少,产业链不完整,缺乏产品线完整、软硬结合、竞争力强的国际企业。

RFID技术的应用

       1、通过大数据进行市场营销

       通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本,还能够通过大数据来实现营销的精准化,达成精准营销。

       通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析,在消费者输入关键词之后,提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品,节约了消费者的寻找商品的时间成本,使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代,针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销,提升产品的下单率,提升电子商务 的营销效率。

       2、实现导购服务的个性化

       对于电子商务的平台来讲,往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息,对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析,根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。

       大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响,提升竞争力,挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好,进行适宜的广告推广,提升产品的广告转化率,同时提供个性化的导购服务。

       对于一些大型的电子商务平台来讲,产品种类繁多,想要提升消费者的消费量,提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好,主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量,还能针对消费者的消费需求提供商品的推送,提升消费者的用户体验,进而提升消费者的忠诚度。

       3、为商家提供数据服务

       大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额,还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益,还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息,来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态,针对产品的性能等进行研发和调整。

扩展资料:

       大数据的应用:

       1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

       2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

       3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

       4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

       5、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。

       6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

       百度百科-大数据

四大领域、十大趋势,数字科技化身未来的新动能

       1、物流:物流仓储是RFID最有潜力的应用领域之一,UPS,DHL,Fedex等国际物流巨头都在积极试验RFID技术,以期在将来大规模应用提升其物流能力。可应用的过程包括:物流过程中的货物追踪,信息自动采集,仓储管理应用,港口应用,邮政包裹,快递等

       2、零售:由沃尔玛、麦德隆等大超市一手推动的RFID应用,可以为零售业带来包括降低劳动力成本、商品的可视度提高,降低因商品断货造成的损失,减少商品偷窃现象等等好处。可应用的过程包括:商品的销售数据实时统计,补货,防盗等。

       3、制造业:应用于生产过程的生产数据实时监控,质量追踪,自动化生产,个性化生产等。在贵重及精密的货品生产领域应用更为迫切。

       4、服装业:可以应用于服装的自动化生产,仓储管理,品牌管理,单品管理,渠道管理等过程,随着标签价格的降低,这一领域将有很大的应用潜力。但是在应用时,必须得仔细考虑如何保护个人隐私的问题。

       5、医疗:可以应用于医院的医疗器械管理,病人身份识别,婴儿防盗等领域。医疗行业对标签的成本比较不敏感,所以该行业将是RFID应用的先锋之一。

       6、身份识别:RFID技术由于天生的快速读取与难伪造性,而被广泛应用于个人的身份识别证件。如现在世界各国现在开展的电子护照项目,我国的第二代身份证,学生证等其它各种电子证件。

       7、防伪:RFID技术具有很难伪造的特性,但是如何应用于防伪还需要政府和企业的积极推广。可以应用的领域包括:贵重物品(烟,酒,药品)的防伪,票证的防伪等。

       8、资产管理:各类资产(贵重的或数量大相似性高的或危险品等)随着标签价格的降低,几乎可以涉及到所有的物品。

扩展资料:

       

       射频识别(RFID)是一种无线通信技术,可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。

       无线电的信号是通过调成无线电频率的电磁场,把数据从附着在物品上的标签上传送出去,以自动辨识与追踪该物品。

       某些标签在识别时从识别器发出的电磁场中就可以得到能量,并不需要电池;也有标签本身拥有电源,并可以主动发出无线电波(调成无线电频率的电磁场)。标签包含了电子存储的信息,数米之内都可以识别。与条形码不同的是,射频标签不需要处在识别器视线之内,也可以嵌入被追踪物体之内。

       许多行业都运用了射频识别技术。将标签附着在一辆正在生产中的汽车,厂方便可以追踪此车在生产线上的进度。

       组成部分

       1 应答器:由天线,耦合元件及芯片组成,一般来说都是用标签作为应答器,每个标签具有唯一的电子编码,附着在物体上标识目标对象。

       2 阅读器:由天线,耦合元件,芯片组成,读取(有时还可以写入)标签信息的设备,可设计为手持式rfid读写器或固定式读写器。

       3 应用软件系统 :是应用层软件,主要是把收集的数据进一步处理,并为人们所使用。

       射频识别系统主要有以下几个方面系统优势:

       1 读取方便快捷:数据的读取无需光源,甚至可以透过外包装来进行。有效识别距离更大,采用自带电池的主动标签时,有效识别距离可达到30米以上;

       2 识别速度快:标签一进入磁场,解读器就可以即时读取其中的信息,而且能够同时处理多个标签,实现批量识别;

       3 数据容量大:数据容量最大的二维条形码(PDF417),最多也只能存储2725个数字;若包含字母,存储量则会更少;RFID标签则可以根据用户的需要扩充到数10K;

       4 使用寿命长,应用范围广:其无线电通信方式,使其可以应用于粉尘、油污等高污染环境和放射性环境,而且其封闭式包装使得其寿命大大超过印刷的条形码;

       5 标签数据可动态更改:利用编程器可以向标签写入数据,从而赋予RFID标签交互式便携数据文件的功能,而且写入时间相比打印条形码更少;

       6 更好的安全性:不仅可以嵌入或附着在不同形状、类型的产品上,而且可以为标签数据的读写设置密码保护,从而具有更高的安全性;

       7 动态实时通信:标签以与每秒50~100次的频率与解读器进行通信,所以只要RFID标签所附着的物体出现在解读器的有效识别范围内,就可以对其位置进行动态的追踪和监控。

       

参考资料:

百度百科——射频识别技术

大数据在哪些领域有应用前景?

        好奇心与 探索 ——人类进步的阶梯。

        19世纪的最后一天,世界上所有的知名物理学家齐聚一堂,准备为经典物理画上一个完美的句号,所以当时的议题是如何消除经典物理这座漂亮大厦上的两朵乌云。这两朵乌云第一朵是经典物理中已知地球的空间中是有空气的,因为声音便是通过空气这一介质传播的,那么宇宙中又存在怎样的介质能够让阳光穿越真空照耀大地的?第二朵乌云则是人们在做实验的时候发现辐射能量很可能是不连续的。

        后来的故事大家也都知道,科学家们在好奇心的驱使下提出了各种看似荒诞的理论,例如波尔提出了惊世骇俗的波尔模型、薛定谔提出了薛定谔波动方程……在一个个荒诞的理论的迭代与互补下,第一朵乌云诞生了相对论,第二朵乌云诞生了量子物理,它们共同将完美的经典物理推翻,也一手构建了现在的信息时代、数字时代。

        2021年也是不平凡的一年,虽其分量远不及“两朵乌云”,但在疫情这一针猛烈的催化剂下,人工智能、云原生等数字 科技 融合多种技术、多个行业、多个产品,正前所未有地渗透到医疗、自动驾驶、安全等经济 社会 的方方面面,那么近未来有望落地的 科技 趋势是怎样的?

        近期,在腾讯 科技 向善创新周发布《2022年十大数字 科技 前沿应用趋势》(后简称“报告”),通过访谈重点领域的科学 探索 奖获奖人、业界权威专家,凝练出了IT重塑、智能世界、虚实共生、网络革命四大领域,数字孪生、量子计算等十大数字 科技 前沿应用趋势。

        在解析报告之前需明白一点,数字 科技 化身未来新动能的应用大爆发不是单一技术的突破,而是多种技术循序渐进式的增量与融合的结果。正如腾讯研究院院长司晓在“ 科技 向善之夜”中《离线-在线-在场》的主题演讲所言:“元宇宙等概念本身是一种技术渐进式发展的趋势,就像我们在30年前说信息高速公路,10 年前说移动互联网一样,概念本身叫什么并不重要,它只是一个巨大的技术应用和孵化的池子,任何一项技术单点的突破或炒作,都不会把我们瞬间带入到新时代。”

        举个例子,在演讲中司晓表示腾讯计划在深圳大铲湾的一个半岛上,建立一个全新的未来总部——企鹅岛(非正式名称),在“企鹅岛”上,我们有可能看到腾讯在智慧城市上的种种积累和设想。

        司晓介绍,“企鹅岛”的设计方案在一款沙盒 游戏 中被复制出来。这个数字孪生一方面体现出 游戏 所积累的AI 、方针等技术在建筑设计等场景的应用,另一方面,在这个虚拟仿真环境下,可以以更低成本来验证一系列交通、能源等系统的规划以及设计是否合理。

        其实,刚在前文中提到的数字孪生亦是融合多种数字技术的一个概念池子,例如在数字孪生中拟出真实的智慧城市的交通控制系统,让公交和现实中的一样,等红灯、自动避让、等人上下车,所以在数字孪生城市中引入自动驾驶仿真系统,而这个系统则是基于 游戏 引擎,通过机器学习不断优化,让 游戏 里的载具去真的感知周围的环境,从而最大限度的还原现实生活场景。

        也许我们已经在逐渐进入更加智慧的“在场办公”时代。在移动互联网之前,我们是离线办公,工作需要去实实在在的办公室、沟通需要面对面交流或打电话、发邮件;移动互联网普及后,办公方式再次迎来变革,特别是在疫情加速下,基于腾讯会议、Zoom、飞书等在线协作工具大家可以在线办公;而随着XR(混合现实)、感知交互、虚拟仿真等技术发展,“在场办公”未来可期。

        在场时代其实并不遥远,例如Meta公司(原Facebook)前不久发布了一款VR虚拟办公室程序Horizon Workrooms,用户使用 Oculus 这样的 VR 设备便能进入这个虚拟办公室进行交互式办公,就好像是在真实的办公室办公一样。而这些随着XR等技术与触觉手套等硬件技术的发展,未来会有越来越多场景与公司从在线时代步入在场时代,即虚实共生。

        司晓在演讲中还举到过一个大开脑洞的例子——火星移民。如果未来人类“火星在场”,在远程去往火星上派机器人建基地之前,我们可能会首先实现在虚拟世界中对“火星”在场,也就是给火星建一个超拟真的模型,去模拟各种可能出现的情况。

        可以看到,无论是一个智慧城市概念体——企鹅岛,还是星辰大海的火星移民,其都是基于现有数字技术不断进化、融合而来,它们并不会因为某一项技术的突破便将人类带入“未来”时代,正如司晓在演讲中谈到的那样:“元宇宙这些概念本身就是一种技术渐进式发展的趋势,而这个过程需要的技术可能源自于完全不同领域的技术涌现与应用,但这两个应用方向并不必然冲突,甚至有可能是相互依存的。”

        前文中提到,“未来”新时代的实现过程必然是不同领域的技术涌现与应用,而在风云诡谲的2021年,我们可以看到人工智能等数字技术在医疗、自动驾驶、安全等领域的应用深入开展,沉浸式媒体、数字虚拟人、虚实集成亦打开了全真数字世界的大门,那么在2022年数字 科技 在IT重塑(云原生、量子计算、云安全)、智能世界(人工智能、复杂机器人、星地协同智能化)、虚实共生(万物孪生、扩展现实)、网络革命(云网融合、能源互联网)四个领域又会有怎样的应用趋势呢?

        一、IT重塑

        如果说第一次工业革命的蒸汽机把人们带入了蒸汽时代、第二次工业革命的电力应用把人们带进了电气时代,那么第三次 科技 革命IT技术则将人们带入了互联网时代,从PC互联、移动互联到如今万物互联初现雏形,IT正在被重塑。

        IT架构被重塑的最直接的表现便是“云化”,随着数字化的普及和深入,海量数据实时、灵活处理的情况日益普遍,传统IT架构越来越难以适应,许多企业都会将自己的网站部署在云端(包括公有云、混合云等),这就是所谓的企业“上云”。而随着上云进程的加快,一种基于分布部署和统一运管的分布式云——云原生开始带领企业进入全云时代(云原生是以容器、微服务、DevOps等技术为基础建立的一套云技术产品体系,可使松散耦合的系统具有弹性、可管理性和可观察性,能够更低成本、高效地调用各类云计算资源向业务交付应用)。

        首先,无服务器计算(Serverless)兴起,正在成为云原生加速发展的新路径;其次,分布式云将有效拓展云原生业务构建的物理边界,大幅减轻用户多云管理负担;最后,异构计算将促进软硬件相互定义和融合发展,推动云原生基础设施性能持续突破瓶颈。

        不过云原生涉及IT体系的整体变革仍面临不少挑战,例如云原生资源的多变性影响IT体系全链条的可观测性、实践过程中迁移和管理复杂度较高,其中数据隐私和安全风险则是影响云原生发展的关键问题。

        《报告》认为,新一代网络攻击技术使攻击变得更加隐蔽、快速,攻击范围从个人向企业、基础设施蔓延,造成的攻击损失成指数增长。在此背景下,零信任将重塑云原生的安全新边界,成为远程办公时代有效地安全解决方案;面对攻击更加复杂、赎金不断增长的勒索攻击,云上安全防御将成为最优解;面对快速的网络攻击,全面覆盖网络、 端点以及云基础架构的扩展威胁检测与响应(XDR)升级,将促进更多的组织增强“主动免疫力”。

        当前IT被重塑的不仅仅只有架构,还有算力。2021年是量子计算备受瞩目的一年,国际国内均有较为明显的科研成就,《报告》认为2021年量子计算已步入了NISQ(含噪声中等规模量子)时代,同时《报告》还认为2022年将是量子计算继续积蓄力量之年。

        在硬件方面,主流量子计算硬件技术(如超导、离子阱、光量子等)将并行发展,两到三年内,量子计算有望突破1000量子比特,届时量子计算与经典计算相结合的混合计算体系或将成为更加有效的应用方案;而软件算法方面,预计在2023年前后,量子计算有希望开始在若干领域(例如组合优化、量子化学、机器学习等)实现具有应用价值的专用量子模拟机,如用于小规模的分子模拟和蒙特卡罗模拟(分子模拟是新药物、新材料开发的基础,蒙特卡罗模拟在金融领域有广泛应用),且量子计算产业链将随科研及应用发展逐步形成。

        二、网络革命

        IT被重塑的同时,得益于信息通信技术的快速发展,互联网从发端时主要聚焦在科研逐步向消费型网络发展,目前正向生产型网络不断演进,未来网络将从信息传输向产业服务转变,网络将更加智能化、便捷化,即云网融合构建“连接升维”。

        在此背景下,当下感知与智能将成为网络技术演进的新趋势。具体而言,一方面,无线通信与无线感知加速融合可实现通信感知一体化,使网络具备原生感知能力,即从连接信息变成连接行为,从交互认知延伸到交互感知,通感一体正塑造全真全感互联;另一方面,新型无线AI网络架构和协议可以高效捕获信道特征、适应未知环境,带来物理层面的性能提升,AI构建智慧化网络已成为行业公认的发展趋势;此外,空天一体化组网(即天基、空基等网络与地基网络在系统层面实现地面与非地面网络的全面一体化)还将实现人联与物联、 无线与有线、广域和近域、空天和地面等的智能全连接,不仅可以在全球实现宽带和物联网通信,为用户提供泛在通信服务,还可以将增强定位导航、实时地球观测等新能力集成到网络系统中。

        连接升维除了体现在互联网上,还体现在能源互联网身上,双碳目标正倒逼能源互联网加快发展。随着“碳达峰、碳中和”的提出,我国能源相关产业迎来了从量变到质变突破的发展元年,首先,清洁能源大规模、高比例地接入电网成为必然趋势;其次,大规模储能技术正成为新能源推广和能源革命的基础;最后,分布式能源与储能技术的变革影响着负荷侧的身份转变。

        源、荷、储三端的快速变化,带来了对“网”端一体化、数字化的改造、优化需求,这些变化 将给能源互联网发展带来重大变革:在能量层,建设多能互补的综合能源系统以匹配多变的能源供需;在信息层,通过建设电力-交通耦合网络、电力-算力耦合网络等,实现智慧的能源管理和控制;在价值层,能源互联网的建设需要 探索 能源共享经济,引导全民参与,实现共建共享共赢。

        三、虚实共生

        经济基础决定上层建筑,底层基础技术的重塑与变革也必然会带来了应用层技术的升级与落地,在行业数字化变革进程中,数字孪生作为理解和优化物理实体的中间件,通过融合行业知识和新兴技术,从设备、产线到工厂,从街道、区域到城市,从细胞、器官到人体,正多路径并行演进推动万物孪生。

        《报告》认为,研究人员、工程人员、管理人员通过数字孪生,实现对工业设备、城市街道、人体器官等的理解、优化将成为必然趋势。一方面,行业建模工具通过融合多类技术,正向实时化、显性化和友好交互方向演进;另一方面, 游戏 引擎逐步融合行业知识和前沿技术来提升数字孪生的应用能力,凭借其模拟逼真、渲染实时、开发便捷的特点,为行业数字孪生构建提供新型路径。

        不过,当前虽然数字孪生应用需求处于爆发期,但其开发应用依赖行业知识沉淀、不同工具的融合协同、以及计算和网络支撑等多类技术条件,对高精度、多尺度、低时延等大场景的支持能力仍较为薄弱,发展仍处于初级阶段,未来还需要多项技术能力的突破和整合去推动数字孪生进一步发展。

        当然,作为虚实共生时代双子星(分别为数字孪生与扩展(XR)现实)的扩展现实,在硬件迭代的驱动下也迎来了产业的拐点。在VR领域,随着VR光学、显示、定位和交互等硬件技术发展方向和思路的明确,超短焦的光学设计、Micro-LED、更轻便的交互控制器成为未来趋势;在AR领域,由于光学模组算力、电池限制等硬件限制,短时间内多种技术路线将会并存;值得注意的是,《报告》显示以手机为显示终端的VR 360或全景视频发展迅速,其生态已初具雏形。

        总之,扩展现实已跨过了产业拐点。目前,VR在培训、教育、文旅,AR在安防巡检、工业生产等领域已经成为行业标配。《报告》认为,VR和AR作为新一代交互和计算的终端和下一代互联网的硬件入口,将带来新一轮的信息浪潮和产业链格局的重塑。

        四、智能世界

        IT重塑、网络革命、虚实共生,任数字 科技 与产业如何发生化学反应,人类最终的目的是打造一个智能世界,显然,我们当前正迈入这样一个世界。

        首先在赋予世界“智慧”的人工智能上,人工智能已经在一些特定的任务上超越了人的能力,但在大规模应用上仍存在瓶颈,限制了产业的进一步发展。《报告》认为,未来多种人工智能技术将加速演进,且人工智能将与更多的行业深度融合,向更加普适化和工业化的方向迈进。

        其一是超大模型,短期内,模型的规模会进一步提升,大模型中的数据类型将不断丰富,由目前文本为主向图像、视觉等多模态方向丰富,进而推动模型准确性和泛化能力的提升;其二是小样本学习技术,通过多任务分割网络和迁移学习,可以实现对大量异质公开数据集的利用,将学习到的知识和特征用于生成目标领域的模型,从而实现知识在不同领域之间的迁移;最后是一站式机器学习平台,通过为开发者提供从数据标注、数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持,可以帮助开发者更快完成业务模型的搭建,大幅降低机器学习的进入门槛,有望成为人工智能研发基础设施,推动模型工业化。

        其次,多模态融合将驱动复杂任务服务机器人深入家庭生活。在感知方面,触觉传感技术突破,以及多模态感知融合技术迭代,将提升机械臂工作的精度和准确率,实现对不同材质、形状和软硬性状物品的抓握推举;理解方面,基于计算机视觉和NLP技术的进步,机器人对复杂服务任务和家庭环境的理解将进一步深入;控制方面,柔性、仿生机器人本体技术的持续进展,将显著提升人机互动的体验和安全性。

        随着NLP、先进传感器等底层技术实现商用化,叠加新冠疫情加速家庭消费升级,服务机器人智能化程度不断提升,并下探至更为广阔的家用消费级市场,《报告》认为,未来3-5年,家庭服务机器人有望实现更自然的人机交互、完成更复杂的操作任务,逐步成为家政、 娱乐 、教育、陪伴等细分场景的生活助手。

        最后,星地协同智能化将开启“大航天”时代。当前,航天业最大的变化便是其发展模式正由国家主导向国家和企业共同推进演化,而造成这一显著变化的核心原因在于航天智能化水平快速提升,这也将成为技术创新与突破的新契机。

        《报告》认为,星地智能化协同,一方面将提升卫星海量数据智能化处理能力,通过卫星与地面站协同推理,数据计算精度可快速提升,同时卫星回传数据量大幅减少;另一方面,人工智能技术将助力卫星遥感数据融入千行百业,例如在农业领域,AI算法+卫星数据深度挖掘协助农民开展保险核保、产量预测,有望成为环境、 社会 与公司治理投资的风险预警工具;此外,航天智能化将打开航天商业化的大众服务窗口,太空旅行、空间站商业化、太空**拍摄逐步向大众市场普及,亚轨道旅行、卫星影像私人订制、时空信息数字化等新物种也将加速涌现。

        面对疫情和全球产业格局调整带来的不确定性风险,我们更需要加强 科技 预判,瞄准世界 科技 前沿,引领 科技 发展方向。透过报告我们看到数字 科技 正从四大方向、十个领域推动我们进入“新时代”,并正在转化为未来的新动能,推动我国经济与人民生活更高质量发展,正如腾讯研究院院长司晓所言:“ 科技 的发展没有终点,让 科技 融入实体经济促其高质量发展,让生活更便捷、让 社会 更美好才是永恒的趋势。”

       近年来,大数据不断向世界的各行各业渗透,影响着我们的衣食住行。例如,网上购物时,经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品,往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录,并通过大数据分析,使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐,从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

       大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

       而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用,具体如下。

       (1) 优化医疗方案,提供最佳治疗方法。

       面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

       (2)有效预防预测疾病。

       解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然,这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设,还需要群众定期去做检查,及时更新数据,以便通过大数据来预防和预测疾病的发生,做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展,以及在各个领域的应用,一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

       随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用,具体如下。

       (1) 精准营销。

       银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户360立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

       (2) 风险管控。

       应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。

       (3) 决策支持。

       通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

       (4) 服务创新。

       通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户黏性,为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

       (5) 产品创新。

       通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

       美国零售业曾经有这样一个传奇故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。

       之所以讲“啤酒-尿布”这个例子,其实是想告诉大家,挖掘大数据潜在的价值,是零售业竞争的核心竞争力,下面列举若干大数据在零售业的创新应用,具体如下。

       (1) 精准定位零售行业市场。

       企业想进人或开拓某一区域零售行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是市场定位过程。

       (2) 支撑行业收益管理。

       大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大,而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析,容易忽视整个零售行业信息数据,因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上,依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据,了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略,赢得更高的收益起到推进作用。

       (3) 挖掘零售行业新需求。

       作为零售行业企业,如果能对网上零售行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制定合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。

       好了,今天我们就此结束对“数字签名以后会在哪些领域大规模开展应用?”的讲解。希望您已经对这个主题有了更深入的认识和理解。如果您有任何问题或需要进一步的信息,请随时告诉我,我将竭诚为您服务。