1.3 大數據技術當前狀態

隨著大數據在各個行業的廣泛應用，各個行業在得到大數據帶來的收益的同時，也在推動著大數據技術的飛速發展。

不同的行業有著不同的業務特征，進而也有不同的需求。如何滿足這些不斷涌現的需求，成為推動大數據技術發展的動力。

1．零售行業

（1）業務特征

零售行業同類產品的差異小，可替代性強，提高銷售收入離不開出色的購物體驗和客戶服務。同時，零售行業需要增強產品流轉率，實現快速營銷。

（2）需求分析

提升客戶購物體驗的一個關鍵途徑是精準營銷，而精準營銷的核心是用戶消費行為分析，即用戶識別。這個過程涉及消費歷史記錄、電話/WEB/電子郵件等數據中折射出的用戶消費習慣識別。

快速營銷的分析和決策基于對產品產、銷、存及物流各個環節的大數據分析，涉及條碼技術、標簽技術、全息掃描技術、RF技術等技術。

2．互聯網行業

（1）業務特征

互聯網行業主要特征之一是數據量呈爆炸性增長，數據結構類型日趨復雜。各種類型的信息和數據都呈現爆炸式地增長。全球90%的數據都是在過去兩年中生成的。在未來幾年，數字信息會呈現更加驚人的增長，預計到2020年，信息和數據總量將增長44倍。

另一個特征是用戶行為豐富，WEB社群關系復雜。互聯網已經不再是單純地瀏覽網頁信息，互動已經成為主要方式。用戶行為和網絡中的社會群體變得更加多樣化、復雜化。

（2）需求分析

用戶粘性對于互聯網公司來說是至關重要的測評指標。而從爆炸性增長的數據和復雜的用戶行為中，提取有價值的信息，分析用戶行為，建立用戶模型，來提高用戶體驗、增加用戶粘性，是大數據技術發展的挑戰和動力。

3．電信行業

（1）業務特征

數據量激增，保存時間長。近些年，由于無線上網和智能手機的推廣，導致電信行業數據量呈現爆炸性增長。從全球移動網絡中語音和數據流量的狀況來看，2009年末，數據流量超過了語音流量，到2011年數據流量已經超過語音流量的兩倍。根據研究預測，到2015年全球移動數據流量將比2010年上升26倍。電信行業不僅僅數據量大，而且保存時間長，一般電信行業要求數據保存2年6個月。

受眾群體大，市場飽和度高。電信業務已經是人們生活中的必需品，用戶數量非常巨大，整體市場飽和度高。

（2）需求分析

一方面，流量和用戶的激增，給現有網絡帶來了巨大的壓力。如何保持現有網絡的穩定高效運轉，成為各大運營商首先需要考慮的問題。而大數據技術能解決這一問題，例如中興通訊提出的“基于大數據技術的電信系統反饋環理念”。

另一方面，運營商面臨著從業務提供者到管道提供者的轉變。如何在這個轉變過程中，高效、合理地優化網絡建設，同時能夠發現潛在的信息應用需求并轉變為商業價值，也需要大數據技術的支撐。

4．金融行業

（1）業務特征

金融業有著數據池積累巨大的天然優勢，但同時如何挖掘數據價值也成為挑戰。另外，金融業是高風險行業，有著其他行業不可比擬的安全性要求。

（2）需求分析

從大量數據中挖掘有價值的信息，并將其作為判斷的依據，及時準確地進行金融智能決策，是金融業迫切的需求。

金融業對安全的苛刻要求，成為大數據技術的挑戰。

5．交通行業

（1）業務特征

1）數據量大，數據類型多。隨著車輛保有量的不斷攀升，交通綜合監控呈多維、立體化趨勢，數據分析面對的是文本、語音、圖片、視頻等多種類型數據的飛速增長。

2）實時性要求高。交通系統受很多因素的影響，時間、天氣、路況、突發事件等都讓交通狀況產生突然并且累積性的變化。

（2）需求分析

面對多種類型的海量數據加上極高的實時性要求，大數據技術需要在存儲、計算、分析、處理等方面表現出超強的性能，才能滿足對瞬息萬變的交通狀況進行及時調度和快速響應的要求。