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智能大數(shù)據(jù)分析范文第1篇

【關(guān)鍵詞】 “互聯(lián)網(wǎng)+” 大數(shù)據(jù) “三角服務(wù)”模型 智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)

在人口快速老齡化、家庭規(guī)模日益小型化和機(jī)構(gòu)養(yǎng)老發(fā)展不足等多重因素的影響下，發(fā)展社區(qū)養(yǎng)老逐漸成為一種必然選擇。建立起基于“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)，在市區(qū)大醫(yī)院、社區(qū)醫(yī)療站以及社區(qū)老年人三者之間建立起信息網(wǎng)絡(luò)，使社區(qū)老年人的健康問(wèn)題得到更好的保障。

一、系統(tǒng)概述

現(xiàn)如今，大型醫(yī)院普遍存在床位緊張、人員調(diào)配效果不佳、管理體系不健全等問(wèn)題。建立社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)是完善現(xiàn)有醫(yī)療體系急需解決的主要問(wèn)題，同時(shí)，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，將互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)用于社區(qū)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)，已成為該方面的一項(xiàng)新技術(shù)。

二、技術(shù)分析

根據(jù)上述分析，需要開(kāi)發(fā)一套基于“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)，此系統(tǒng)可以最優(yōu)化利用資源，幫助老人方便、快捷的解決突發(fā)狀況。為滿(mǎn)足需求，該方案需要具備以下技術(shù)：1）概率統(tǒng)計(jì)。收集社區(qū)老人的體溫、心率等生命體征數(shù)據(jù)。以河師大社區(qū)為例，運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)技術(shù)采集社區(qū)老人的生命體征數(shù)據(jù)。2）大數(shù)據(jù)分析。分析老人生命體征數(shù)據(jù)。在信息協(xié)作平臺(tái)上，利用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能中不確定性推理技術(shù)，對(duì)采集到的老年人信息進(jìn)行分析及推斷。3）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。構(gòu)建“三角服務(wù)”模型。運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)以老人為中心，社區(qū)家庭、社區(qū)醫(yī)療站、市區(qū)醫(yī)院三大子系統(tǒng)相互連接的“三角服務(wù)”模型，實(shí)現(xiàn)智能管理。

三、設(shè)計(jì)方案

1、總體流程。整個(gè)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)可分為線(xiàn)上和線(xiàn)下兩種服務(wù)方式。線(xiàn)上：系統(tǒng)按照固定方案進(jìn)行老人身體數(shù)據(jù)采集；線(xiàn)下：社區(qū)醫(yī)療站會(huì)定期派專(zhuān)業(yè)人士到老人家里對(duì)其進(jìn)行全方位檢查以及相關(guān)醫(yī)療知識(shí)的普及。

2、數(shù)據(jù)采集與處理。首先利用智能手環(huán)采集社區(qū)部分老年人的身體數(shù)據(jù)，通過(guò)社區(qū)中建立的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C(jī)APP以及信息協(xié)作平臺(tái)上。分析老人生命體征數(shù)據(jù)。在信息協(xié)作平臺(tái)上，利用大數(shù)據(jù)分析和不確定性推理技術(shù)，對(duì)采集到的老年人信息進(jìn)行分析及推斷。

3、“三角服務(wù)”模型?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”社區(qū)養(yǎng)老中最為核心的就是系統(tǒng)模型的構(gòu)建，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)以老人為中心，社區(qū)家庭、社區(qū)醫(yī)療站、市區(qū)醫(yī)院三大系統(tǒng)相互連接的“三角服務(wù)”模型（如圖1所示）。

若采集到的老人的身體數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，則會(huì)通過(guò)報(bào)警系統(tǒng)反饋到社區(qū)醫(yī)療站，社區(qū)醫(yī)療站則做出最快的反應(yīng)，一方面，會(huì)到老人家中對(duì)老人進(jìn)行急救，另一方面，會(huì)及時(shí)將老人的存檔發(fā)送給醫(yī)院，并聯(lián)系醫(yī)院進(jìn)行一系列的急救措施，從而節(jié)約了救援時(shí)間。

4、構(gòu)建智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)。開(kāi)發(fā)社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)。即開(kāi)發(fā)一個(gè)集智能醫(yī)療設(shè)備、智能醫(yī)護(hù)終端設(shè)備和帶有功能模塊的智能醫(yī)護(hù)平臺(tái)為一體的服務(wù)系統(tǒng)。將采集到的老人身體數(shù)據(jù)存于專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，在信息協(xié)作平臺(tái)上將社區(qū)老人、社區(qū)醫(yī)療站和市區(qū)大醫(yī)院三者建立成一個(gè)相互共享的網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的共享。手機(jī)APP與信息協(xié)作平臺(tái)相聯(lián)系，能夠通過(guò)移動(dòng)設(shè)備查看網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的信息，市區(qū)大醫(yī)院的醫(yī)療系統(tǒng)與社區(qū)醫(yī)療站的數(shù)據(jù)庫(kù)相連接，從而便于實(shí)現(xiàn)信息的共享。

結(jié)語(yǔ)：本系統(tǒng)是基于“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)老人智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)，是物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，目的是為社區(qū)老人提供更便捷的醫(yī)療服務(wù)。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)相結(jié)合，在概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，將手機(jī)APP與信息協(xié)作平臺(tái)相聯(lián)系，通過(guò)移動(dòng)設(shè)備查看網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的信息，便于實(shí)現(xiàn)信息的共享與交流，醫(yī)療服務(wù)更趨于智能化。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 趙靜. 基于物網(wǎng)發(fā)展的智能化社區(qū)醫(yī)療服務(wù)研究[D].燕山大學(xué)，2013.

[2]潘峰，宋峰. 互聯(lián)網(wǎng)+社區(qū)養(yǎng)老：智能養(yǎng)老新思維[J]. 學(xué)習(xí)與實(shí)踐，2015，09：99-105.

[3]王蔚，邵磊，楊青. 基于大數(shù)據(jù)體系下的城市住宅區(qū)養(yǎng)老模式研究[J]. 住區(qū)，2016，01：35-41.

智能大數(shù)據(jù)分析范文第2篇

【關(guān)鍵詞】人工智能 機(jī)器視覺(jué) PCB 機(jī)器人生產(chǎn)線(xiàn)

隨著《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》的和國(guó)家對(duì)制造業(yè)的高度重視，2016年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到239億，其中智能硬件平臺(tái)為152.5億，占比達(dá)到63.8%，高于86.5億的軟件集成平臺(tái)。未來(lái)三年人工智能市場(chǎng)將迎來(lái)新興機(jī)遇點(diǎn)，預(yù)計(jì)2017年產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到295.9億，2018年將達(dá)到381億元，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)26.3%。

很顯然，人工智能正處于爆發(fā)式的發(fā)展階段，作為對(duì)于先進(jìn)科技最為敏感的工業(yè)界，會(huì)有大批量的技術(shù)更新?lián)Q代的需求。人工智能可以從各種方面優(yōu)化制造業(yè)，提高流水線(xiàn)效率，精進(jìn)制造工藝，解放技術(shù)工人生產(chǎn)力等等。人工智能的發(fā)展將會(huì)重塑萬(wàn)億級(jí)別的產(chǎn)業(yè)，激發(fā)工業(yè)界的潛在創(chuàng)新能力。

1 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)層智能高速檢測(cè)排錯(cuò)設(shè)備設(shè)計(jì)方案

印刷電路板（PCB）是集成各種電子元器件的信息載體，由于貼片元器件體積小，安裝密度大，這就要求PCB板的集成度進(jìn)一步提高。為了保證電子產(chǎn)品的性能，PCB板缺陷檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為電子行業(yè)中非常關(guān)鍵的技術(shù)。電路板缺陷檢測(cè)包括兩部分：焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)和元器件檢測(cè)，傳統(tǒng)的檢測(cè)采用人工檢測(cè)方法，容易漏檢、檢測(cè)速度慢、檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、成本高，已經(jīng)逐漸不能夠滿(mǎn)足生產(chǎn)需要。因此，設(shè)計(jì)一種高效精準(zhǔn)搭載工業(yè)相機(jī)以取代人眼的機(jī)器視覺(jué)電路板檢測(cè)系統(tǒng)，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是建立在圖像處理算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的人工檢測(cè)技術(shù)相比，提高了缺陷檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確度。

本系統(tǒng)將視覺(jué)設(shè)備設(shè)置于電子設(shè)備（如PCB板，單片機(jī)，電腦主板）安裝的末端，采用高速工業(yè)攝像頭，對(duì)裝配好的器材進(jìn)行拍照，并出傳輸?shù)脚佩e(cuò)設(shè)備的主機(jī)進(jìn)行高速的分析，在毫秒級(jí)單位的時(shí)間內(nèi)，分析出正在檢測(cè)的設(shè)備是否正確安裝及正確排版等一系列視覺(jué)層可分析的錯(cuò)誤（電容大小是否正確，排線(xiàn)順序是否正確，電路板虛焊是否存在等問(wèn)題）。

本系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)視覺(jué)的分支：深度學(xué)習(xí)的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在主板中實(shí)現(xiàn)，根據(jù)檢測(cè)設(shè)備的不同，在前期進(jìn)行大量的圖片訓(xùn)練，調(diào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)層次之間的參數(shù)權(quán)重，構(gòu)建專(zhuān)屬的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將圖片轉(zhuǎn)換成像素級(jí)的矩陣，并對(duì)其進(jìn)行多層次卷積，得到該像素矩陣的得分函數(shù)，返回該圖片的分類(lèi)，確定是否為正確的組裝設(shè)備，如圖1所示。

2 基于視覺(jué)機(jī)器人智能生產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)方案

建立在3D視覺(jué)引導(dǎo)下的，機(jī)器人與機(jī)器人間，機(jī)器人與供料機(jī)構(gòu)間的定位聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以機(jī)器人為主體，供料機(jī)構(gòu)與機(jī)器人可任意組合。采用手眼識(shí)別的定位原理，首先通過(guò)CCD攝像機(jī)、圖像信號(hào)接收與A/D轉(zhuǎn)換模塊、圖像處理模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像信息的獲取、采集、轉(zhuǎn)化、分析、提取和邊界特征識(shí)別，分析出供料機(jī)構(gòu)的空間坐標(biāo)信息，并傳送給總控模塊，總控模塊做出智能判斷并指導(dǎo)控制執(zhí)行模塊，將供料機(jī)構(gòu)的坐標(biāo)系與自己建立的坐標(biāo)系關(guān)聯(lián)。通過(guò)供料機(jī)構(gòu)的電路接口與主控機(jī)器人的電路接口。

該生產(chǎn)線(xiàn)包括傳送帶和高精度的搬運(yùn)、注膠、焊接和裝配機(jī)器人等。在機(jī)械臂的末端裝置CCD攝像機(jī)，使得機(jī)器人能夠精準(zhǔn)快速的查找裝備目標(biāo)，極大地節(jié)約設(shè)備運(yùn)行效率。

使用OPENCV編譯的可執(zhí)行文件，對(duì)攝像機(jī)傳輸回處理器的圖像進(jìn)行，線(xiàn)性切分，轉(zhuǎn)換像素矩陣，灰度化圖像。并在毫秒級(jí)環(huán)境下，準(zhǔn)確提取圖片特征，對(duì)圖片進(jìn)行分析，找到操作點(diǎn)。

各功能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)工作，生產(chǎn)線(xiàn)傳送帶將空殼體傳送至該工位，裝配機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)設(shè)備將殼體固定于裝配工位，并根據(jù)視覺(jué)系統(tǒng)的分析，準(zhǔn)確的將零件逐一安裝在殼體上，而后通過(guò)傳送帶將其傳送至打螺絲工位，打螺絲機(jī)器人，通過(guò)視覺(jué)設(shè)備快速定位螺絲口，快速精準(zhǔn)選取所對(duì)應(yīng)的的螺絲，從而實(shí)現(xiàn)高度智能化，自動(dòng)化。然后螺絲振動(dòng)盤(pán)上抓取螺絲安裝于殼體上，并進(jìn)行固定；完成安裝后傳送帶將殼體運(yùn)送到下一個(gè)工位。

3 基于大數(shù)據(jù)深度挖掘的工業(yè)智能腦決策系統(tǒng)

隨著大規(guī)模定制和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的發(fā)展，制造業(yè)企業(yè)還需要實(shí)時(shí)從網(wǎng)上接受眾多消費(fèi)者的個(gè)性化定制數(shù)據(jù)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同配置各方資源，組織生產(chǎn)，管理更多各類(lèi)有關(guān)數(shù)據(jù)。

本系統(tǒng)構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)深度挖掘及潛在價(jià)值分析的智能決策模型，定義為數(shù)字工廠(chǎng)智能腦模型，系統(tǒng)體系由以下四個(gè)方面組成。

（1）數(shù)據(jù)流收集系統(tǒng)。數(shù)據(jù)從設(shè)備不同的傳感器生成后被通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)缴a(chǎn)商的服務(wù)器上。

（2）數(shù)據(jù)豐富系統(tǒng)。利用其他外部數(shù)據(jù)來(lái)豐富已有的機(jī)器日志，比如說(shuō)人口數(shù)據(jù)，地址數(shù)據(jù)。

（3）變量生成系統(tǒng)。在一段時(shí)間內(nèi)，為每個(gè)測(cè)量值，每臺(tái)設(shè)備生成幾千個(gè)變量特征的范式。

（4）機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。具有預(yù)測(cè)力的變量被自動(dòng)選擇，分類(lèi)模型已經(jīng)建立創(chuàng)建完成，并用于后期收集的數(shù)據(jù)。

（5）商業(yè)行動(dòng)系統(tǒng)。生產(chǎn)商以及銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)可以執(zhí)行或者建議對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)器進(jìn)行預(yù)防性維修，如圖2所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

人工智能在國(guó)內(nèi)外處于一個(gè)黃金階段且正在高速發(fā)展，但國(guó)內(nèi)的發(fā)展相對(duì)滯后，本文旨在電子行業(yè)首創(chuàng)運(yùn)用AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)機(jī)器人與智能視覺(jué)的協(xié)同，利用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，指導(dǎo)企業(yè)的生產(chǎn)優(yōu)化，對(duì)電子行業(yè)的智能化發(fā)展具有一定的指導(dǎo)作用。

參考文獻(xiàn)

[1]丁林祥.電子制造業(yè)機(jī)器人智能化解決方案[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2016（06）.

[2]吳云峰，邱華，胡華強(qiáng).面向設(shè)計(jì)與制造的數(shù)字化工廠(chǎng)平臺(tái)[J].中國(guó)制造業(yè)信息化，2011（01）.

智能大數(shù)據(jù)分析范文第3篇

[關(guān)鍵詞]Hadoop;大數(shù)據(jù);分布式計(jì)算;HDFS;MapReduce

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.20.032

[中圖分類(lèi)號(hào)]TP308;TP311.13 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2015）20-0041-01

1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)需要新處理模式才具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測(cè)，它把數(shù)學(xué)算法應(yīng)用到海量數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)測(cè)事件發(fā)生的可能性。大數(shù)據(jù)同時(shí)意味著思維的變革：①小數(shù)據(jù)分析的是隨機(jī)樣本，而大數(shù)據(jù)分析的是全體數(shù)據(jù)，全面展示樣本無(wú)法表達(dá)的細(xì)節(jié)信息;②小數(shù)據(jù)分析追求精確性，而大數(shù)據(jù)分析具有混雜性，這意味著大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比采樣數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效;③小數(shù)據(jù)分析關(guān)注因果關(guān)系，而大數(shù)據(jù)分析更關(guān)注相關(guān)關(guān)系，通過(guò)分析事物之間的關(guān)聯(lián)性，來(lái)預(yù)測(cè)事件的發(fā)展趨勢(shì)。

2 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)

Hadoop是Apache的開(kāi)源分布式計(jì)算平臺(tái)。受Google大數(shù)據(jù)論文的啟發(fā)，Doug Cutting用JAVA實(shí)現(xiàn)了以MapReduce和HDFS為核心的Hadoop，并將源代碼完全貢獻(xiàn)出來(lái)。Hadoop充分發(fā)揮集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，快速完成海量數(shù)據(jù)的處理。Hadoop采用分布式存儲(chǔ)來(lái)提高讀寫(xiě)速度和擴(kuò)大存儲(chǔ)容量;采用MapReduce整合分布式文件系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高速處理;采用存儲(chǔ)冗余數(shù)據(jù)來(lái)保證數(shù)據(jù)的安全性。

2.1 HDFS

HDFS是基于流模式訪(fǎng)問(wèn)和處理超大文件的需求而開(kāi)發(fā)的，它可以運(yùn)行于廉價(jià)的商用服務(wù)器上，HDFS的主要特點(diǎn)有以下3個(gè)方面。①處理超大文件：在實(shí)際應(yīng)用中，HDFS已經(jīng)能夠用來(lái)存儲(chǔ)管理PB級(jí)的數(shù)據(jù)了。②流式訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)：請(qǐng)求讀取整個(gè)數(shù)據(jù)集要比讀取一條記錄更加高效。③運(yùn)行于廉價(jià)的商用機(jī)器集群上：HDFS對(duì)硬件要求較低，無(wú)需昂貴的高可用性機(jī)器。

HDFS體系結(jié)構(gòu)中有兩類(lèi)節(jié)點(diǎn)：NameNode和DataNode，NameNode負(fù)責(zé)管理集群中的執(zhí)行調(diào)度，DataNode是具體任務(wù)的執(zhí)行節(jié)點(diǎn)。當(dāng)執(zhí)行任務(wù)時(shí)，客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)NameNode獲取文件數(shù)據(jù)信息，與DataNode進(jìn)行交互以訪(fǎng)問(wèn)整個(gè)文件系統(tǒng)。HDFS向用戶(hù)提供類(lèi)似POSIX的文件接口，開(kāi)發(fā)者在編程時(shí)無(wú)需考慮NameNode和DataNode的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

2.2 MapReduce

MapReduce是Google公司的核心計(jì)算模型。在Hadoop中，用于執(zhí)行MapReduce任務(wù)的機(jī)器有兩種角色：JobTracker和TaskTracker，一個(gè)Hadoop集群中只有一個(gè)JobTracker，用于任務(wù)管理和調(diào)度。一般來(lái)說(shuō)，為了減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膲毫?，?shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上，就由哪個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行這部分?jǐn)?shù)據(jù)的計(jì)算。JobTracker監(jiān)控任務(wù)運(yùn)行情況，當(dāng)一個(gè)TaskTracker出現(xiàn)故障時(shí)，JobTracker會(huì)將其承擔(dān)的任務(wù)轉(zhuǎn)交到另一個(gè)空閑的TaskTracker重新運(yùn)行。TaskTracker用于執(zhí)行具體的工作。

3 大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用構(gòu)想

通過(guò)Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，技術(shù)人員可實(shí)時(shí)觀(guān)察到全網(wǎng)范圍內(nèi)的電能流動(dòng)狀態(tài)、電能負(fù)載熱區(qū)、設(shè)備故障高發(fā)區(qū)和客戶(hù)集中區(qū)等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更加智能化的電網(wǎng)。具體包括以下4個(gè)方面。

3.1 電網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化

在未來(lái)智能電網(wǎng)中，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析融合調(diào)度、配電、輸電、發(fā)電和用電客戶(hù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高度信息化集成，通過(guò)實(shí)時(shí)可視化運(yùn)算分析，全面展示完整和精細(xì)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)圖，為管理層提供輔助決策支持和依據(jù)。

3.2 電網(wǎng)負(fù)載趨勢(shì)預(yù)測(cè)

在未來(lái)智能電網(wǎng)中，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析電網(wǎng)負(fù)載的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，展示全網(wǎng)實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)，預(yù)測(cè)電網(wǎng)負(fù)載變化趨勢(shì)，通過(guò)現(xiàn)代化管理技術(shù)的綜合應(yīng)用，提高設(shè)備的使用效率，降低電能損耗，使電網(wǎng)運(yùn)行更加經(jīng)濟(jì)和高效。

3.3 設(shè)備故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)

在未來(lái)智能電網(wǎng)中，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析電網(wǎng)中部分故障設(shè)備的故障類(lèi)型、歷史狀態(tài)和運(yùn)行參數(shù)之間的相關(guān)性，預(yù)測(cè)電網(wǎng)故障發(fā)生的規(guī)律，評(píng)估電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，開(kāi)展實(shí)時(shí)預(yù)警，提前做好設(shè)備巡檢和消缺工作，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行保駕護(hù)航。

3.4 客戶(hù)電力需求預(yù)測(cè)

在未來(lái)智能電網(wǎng)中，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析電網(wǎng)客戶(hù)的用電數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)區(qū)域用電和大客戶(hù)用電需求變化趨勢(shì)，針對(duì)客戶(hù)需求提前制訂高質(zhì)量的服務(wù)計(jì)劃，提升社會(huì)滿(mǎn)意度。

4 結(jié) 語(yǔ)

Hadoop充分發(fā)揮集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，完成海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。在未來(lái)的智能電網(wǎng)中，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用到電網(wǎng)運(yùn)行全景可視化、電網(wǎng)負(fù)載預(yù)測(cè)、設(shè)備故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)和客戶(hù)需求趨勢(shì)預(yù)測(cè)等需求，充分挖掘海量數(shù)據(jù)的價(jià)值，為智能電網(wǎng)提供技術(shù)參考。

智能大數(shù)據(jù)分析范文第4篇

智慧油田是在數(shù)字油田的基礎(chǔ)上，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心，以降低成本，安全、環(huán)保地提升油氣產(chǎn)量為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)油田的勘探開(kāi)發(fā)、油氣生產(chǎn)、資產(chǎn)管理、流程再造等環(huán)節(jié)的科學(xué)化、透明化及智能化。

【關(guān)鍵詞】智慧油田 大數(shù)據(jù) 應(yīng)用

隨著時(shí)代的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)與信息行業(yè)不斷地進(jìn)步，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。隨著國(guó)際油價(jià)持續(xù)低迷，石油企業(yè)利潤(rùn)大幅降低， 以降低成本，安全、環(huán)保地提升油氣產(chǎn)量為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)油田的勘探開(kāi)發(fā)、油氣生產(chǎn)、資產(chǎn)管理、流程再造等環(huán)節(jié)的科學(xué)化、透明化及智能化，成為石油行業(yè)信息化發(fā)展新的突破點(diǎn)。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析就是在信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及科學(xué)技術(shù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)多元化的渠道與途徑，對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、歸納、整理，進(jìn)而形成具有龐大信息數(shù)據(jù)的體系。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析存在明顯的差異，這主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息量、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析的方式等幾個(gè)方面，數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存量變大了，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)在信息量，在數(shù)據(jù)信息量增加的過(guò)程中，數(shù)據(jù)處理模式也在不斷地變化中，將大量的數(shù)據(jù)作為新的資源來(lái)源方式，大數(shù)據(jù)分析具有更強(qiáng)的靈活性，可以因時(shí)而變。

1.2 大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的規(guī)模性、數(shù)據(jù)處理速度高、處理方式多樣等特點(diǎn)，迅速成為信息領(lǐng)域顛覆性技術(shù)之一。數(shù)據(jù)處理量大、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、價(jià)值密度低、數(shù)據(jù)處理速度快是大數(shù)據(jù)分析的主要優(yōu)點(diǎn)，這不僅改變了人們生活以及工作的方式，也推動(dòng)了各行各業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)時(shí)代有三大轉(zhuǎn)變：

（1）可以分析更多的數(shù)據(jù)，可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，通過(guò)更高的精確性能夠發(fā)現(xiàn)更多的細(xì)節(jié)。

（2）大量的數(shù)據(jù)分析處理，適當(dāng)忽略微觀(guān)層面的精確度，能夠帶來(lái)更佳的分析結(jié)果和更大的利益價(jià)值。

（3）無(wú)需挖掘因果關(guān)系，而是更注重事物之間的相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的邊界，改變了以往大多數(shù)依靠行業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的局面，充分利用了數(shù)據(jù)資源，不僅包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，也包括企業(yè)外部數(shù)據(jù)，尤其是和消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)。

2 大數(shù)據(jù)在石油行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景

在石油行業(yè)的上游和中游應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有十分重要的意義。對(duì)石油開(kāi)采過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多維度的深入分析，將有助于快速發(fā)現(xiàn)石油、降低生產(chǎn)成本、提高鉆井安全性、增大產(chǎn)量等。大數(shù)據(jù)將在下列石油生產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)揮巨大作用。

勘探：通過(guò)應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)，比如模式識(shí)別，在地震采集過(guò)程中得到一個(gè)更全面的數(shù)據(jù)集，地質(zhì)學(xué)家可以識(shí)別在使用大數(shù)據(jù)之前可能被忽略了的潛在的富有成效的地震數(shù)據(jù)。

開(kāi)發(fā)：大數(shù)據(jù)分析可以幫助石油天然氣公司評(píng)估生產(chǎn)過(guò)程。這些分析涉及到地理空間信息、信息推送、油氣信息報(bào)道等可以讓集團(tuán)可以更智能的開(kāi)發(fā)油氣水井、更富有競(jìng)爭(zhēng)力的領(lǐng)域發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的作用。

鉆井：除了基于有限的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行監(jiān)控和告警，大數(shù)據(jù)分析可以使用真正的實(shí)時(shí)“鉆井大數(shù)據(jù)”來(lái)基于多個(gè)條件異常或預(yù)測(cè)鉆井成功的可能性。

生產(chǎn)作業(yè)：提高采收率是很多石油天然氣生產(chǎn)公司的目標(biāo)。大數(shù)據(jù)可以同時(shí)使用地震、鉆井和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，將儲(chǔ)層的變化情況實(shí)時(shí)的提供給儲(chǔ)層分析工程師，為生產(chǎn)人員提供舉升方法改造方案。大數(shù)據(jù)也可以用來(lái)引導(dǎo)頁(yè)巖氣壓裂。

維護(hù)：預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)于油氣田公司來(lái)說(shuō)已經(jīng)不是一個(gè)新的概念了。但是它并沒(méi)有得到應(yīng)有的關(guān)注和預(yù)算。在上游生產(chǎn)過(guò)程中，如果壓力、體積、溫度可以被一起采集和分析，并且與以往的設(shè)備損壞歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，那么預(yù)測(cè)就是可以自動(dòng)化的。在中游輸油管道的情況也是類(lèi)似的。這種方法在需要探測(cè)故障，尤其是故障會(huì)影響健康，安全和環(huán)境的時(shí)候顯得尤為必要。

3 典型應(yīng)用

3.1 智能化井場(chǎng)

在井口部署單井綜合測(cè)控柜和壓力、溫度等多種傳感器，實(shí)現(xiàn)單井生產(chǎn)參數(shù)的采集以及對(duì)抽油機(jī)的遠(yuǎn)程啟停及變頻控制。井場(chǎng)所有數(shù)據(jù)上傳至中心控制室的采集服務(wù)器顯示、存儲(chǔ)及應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)單井生產(chǎn)全過(guò)程、全天候的遠(yuǎn)程管理，實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守，井場(chǎng)只需要定期巡檢。單井綜合測(cè)控柜主要針對(duì)油井、氣井、水井等目標(biāo)實(shí)施智能監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程控制。本產(chǎn)品主要實(shí)現(xiàn)油井采集示功圖、載荷、回壓、井口溫度、電流、電壓有效值、有功功率、無(wú)功功率、功率因數(shù)、上下沖程最大電流值、上下沖程功率、平衡率、日用電量、累計(jì)電量、沖次、系統(tǒng)狀態(tài)與采集時(shí)間等數(shù)據(jù)；遠(yuǎn)程控制抽油機(jī)的啟停。另外，在每座井場(chǎng)內(nèi)邊緣樹(shù)立監(jiān)控桿，桿上安裝紅外一體化攝像機(jī)和無(wú)線(xiàn)傳輸設(shè)備，實(shí)現(xiàn)井場(chǎng)視頻圖像的采集；監(jiān)控中心通過(guò)視頻服務(wù)器實(shí)現(xiàn)井場(chǎng)視頻圖像的遠(yuǎn)程監(jiān)視、管理、儲(chǔ)存和控制。

3.2 油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)是通過(guò)部署井場(chǎng)數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)生產(chǎn)井、站、管線(xiàn)的全過(guò)程、全天候、全業(yè)務(wù)、全覆蓋，達(dá)到對(duì)井場(chǎng)自動(dòng)感知、無(wú)人值守、重點(diǎn)巡查、組織維修的效果，實(shí)現(xiàn)提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率和安全生產(chǎn)的目標(biāo)；對(duì)參與油饃產(chǎn)的各類(lèi)資源（人員、設(shè)備、儀表等）形成實(shí)時(shí)管控；構(gòu)建扁平化綜合管理平臺(tái)，減少管理層級(jí)，應(yīng)用先進(jìn)、綜合技術(shù)手段提高管理實(shí)效。目前，華北油田油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)已建成了近2000口油井的數(shù)字油田；在山西晉城成功建成了我國(guó)第一個(gè)數(shù)字化、規(guī)?；簩託馓?；在長(zhǎng)慶蘇里格氣田建成了新一代天然氣生產(chǎn)自動(dòng)化測(cè)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程24小時(shí)不間斷對(duì)各類(lèi)井站進(jìn)行可視化監(jiān)控、生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)錄入、遠(yuǎn)程設(shè)備控制、報(bào)表自動(dòng)生成、遠(yuǎn)程批量啟停單井、自動(dòng)巡井等一系列操作及管理。

隨著信息通信技術(shù)發(fā)展積極累至今，大數(shù)據(jù)作為新發(fā)明和新資源，正通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展，讓我們有機(jī)會(huì)更加深入走進(jìn)信息社會(huì)，正在逐漸改變我們的生活方式和思維模式，其所帶來(lái)的巨大價(jià)值正被人們認(rèn)可，而且在社會(huì)整體建設(shè)中的信息孤島現(xiàn)象將大幅消減，數(shù)據(jù)共享將成為可能，大數(shù)據(jù)的發(fā)展，有利于提高科學(xué)決策能力，有利于管理模式的改變，有利于節(jié)約社會(huì)資源和成本，提升公共服務(wù)保障能力。

參考文獻(xiàn)

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智能大數(shù)據(jù)分析范文第5篇

三年前從阿里離開(kāi)、創(chuàng)立同盾科技以來(lái)，蔣韜近段時(shí)間感受到了前所未有的壓力和機(jī)會(huì)――“宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)下行，各機(jī)構(gòu)都在加大防控金融風(fēng)險(xiǎn)，各行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求倍增”。

2016年12月，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，要把防控金融風(fēng)險(xiǎn)放到更加重要的位置，下決心處置一批風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

出身大數(shù)據(jù)風(fēng)控和反欺詐的同盾，也由此迎來(lái)了高速擴(kuò)張期。自然，蔣韜加班的時(shí)間也在倍增。

截至2017年1月，同盾提供服務(wù)的各類(lèi)機(jī)構(gòu)已近6000家，主要分布在風(fēng)險(xiǎn)集中區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè)，合作銀行近100家，其風(fēng)控云系統(tǒng)累計(jì)實(shí)時(shí)處理100億+場(chǎng)景化數(shù)據(jù)，儼然成為行業(yè)“獨(dú)角獸”。其跨行業(yè)聯(lián)防聯(lián)控、建立智能誠(chéng)信網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控理念，或?yàn)槲覈?guó)金融系統(tǒng)乃至全社會(huì)信用體系的建設(shè)，提供有益參考。

那么，金融風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)前，這類(lèi)大數(shù)據(jù)公司能為金融穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)怎樣的契機(jī)？

“我們會(huì)‘三步走’――從反欺詐到信用建設(shè)，再到智能數(shù)據(jù)分析?！笔Y韜的布局，是最終成為一個(gè)給各行各業(yè)提供大數(shù)據(jù)分析能力的基礎(chǔ)服務(wù)商，包括為信用體系、公共交通、物聯(lián)網(wǎng)等諸多領(lǐng)域提供大數(shù)據(jù)分析解決方案，而近三年，會(huì)專(zhuān)注大數(shù)據(jù)防控風(fēng)險(xiǎn)，切實(shí)提升企業(yè)的風(fēng)控運(yùn)營(yíng)效率。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》：大數(shù)據(jù)概念異常火爆，各領(lǐng)域紛紛試水。你從事大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)多年，如何描繪產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖譜？

蔣韜：在我國(guó)，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的機(jī)構(gòu)多達(dá)數(shù)千家，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈可分為三個(gè)層面：

第一層即基礎(chǔ)層，主要是數(shù)據(jù)源和基礎(chǔ)設(shè)施。

第二層是賦能大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的機(jī)構(gòu)。包括從事圖像分析、視頻分析、數(shù)據(jù)可視化、文本分析等公司，也包括提供基礎(chǔ)算法框架、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)等能力的公司。

再上一層，是數(shù)據(jù)應(yīng)用公司，如提供輿情監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、金融風(fēng)控、智慧城市等服務(wù)的機(jī)構(gòu)。

同盾就是典型的數(shù)據(jù)應(yīng)用公司，以數(shù)據(jù)分析來(lái)為客戶(hù)量身定做解決方案。

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》：當(dāng)前，中央高度重視防控金融風(fēng)險(xiǎn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成為防風(fēng)險(xiǎn)的有效手段。那么，同盾這樣的大數(shù)據(jù)公司如何發(fā)揮作用？

蔣韜：同盾這樣的大數(shù)據(jù)公司，能幫助一批新金融機(jī)構(gòu)降低因欺詐、信用違約導(dǎo)致的壞賬風(fēng)險(xiǎn)。

防控風(fēng)險(xiǎn)已成為2017年金融系統(tǒng)工作的重中之重。金融風(fēng)險(xiǎn)主要包含市場(chǎng)類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)如流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，操作類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)和信用類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。尤其是尚不具備銀行風(fēng)控水平的新金融機(jī)構(gòu)，這幾類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)均是致命的。對(duì)它們的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)該在于兩方面：一是關(guān)注企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)類(lèi)風(fēng)險(xiǎn);二是幫助這些新金融機(jī)構(gòu)識(shí)別個(gè)人欺詐風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。

這第二點(diǎn)，正是大數(shù)據(jù)要解決的問(wèn)題。成立三年多以來(lái)，同盾服務(wù)了大量新金融機(jī)構(gòu)，幫助其風(fēng)控水平上了一個(gè)臺(tái)階。例如，部分消費(fèi)金融公司與同盾合作前后的壞賬率，從20%-30%降到了5%-8%。

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》：不僅是新金融，銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)同樣面臨風(fēng)險(xiǎn)難題。大數(shù)據(jù)公司怎樣助力銀行風(fēng)控？

蔣韜：傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)利潤(rùn)高歌猛進(jìn)的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束，紛紛向零售業(yè)、小微企業(yè)等“薄利多銷(xiāo)”的領(lǐng)域進(jìn)軍。而這些領(lǐng)域，是高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，需要精細(xì)化的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

一方面，銀行要同時(shí)面對(duì)同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)以及第三方支付、網(wǎng)貸等新金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)，面臨傳統(tǒng)銀行客群分流、金融脫媒以及產(chǎn)品創(chuàng)新難、獲客難、風(fēng)控難等挑戰(zhàn)。

另一方面，金融領(lǐng)域的電信詐騙、網(wǎng)絡(luò)詐騙等風(fēng)險(xiǎn)愈加復(fù)雜，已經(jīng)在全球形成龐大的千億級(jí)地下黑產(chǎn)，欺詐分子已經(jīng)團(tuán)伙化、專(zhuān)業(yè)化、地域化。 Y韜

同盾作為專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)，努力打通行業(yè)間數(shù)據(jù)孤島，通過(guò)設(shè)備指紋、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等專(zhuān)業(yè)技術(shù)、行業(yè)化的風(fēng)控策略和模型、全局跨行業(yè)大數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別欺詐分子和行為，提供行為關(guān)聯(lián)和欺詐分子畫(huà)像，為銀行提供貸前準(zhǔn)入的反欺詐服務(wù)，同時(shí)，同盾也利用大數(shù)據(jù)的能力幫助銀行做貸中、貸后監(jiān)控和管理，以及貸后數(shù)據(jù)服務(wù)。

我們還與電信運(yùn)營(yíng)商、航旅等跨行業(yè)第三方數(shù)據(jù)源合作，為銀行直銷(xiāo)銀行、企業(yè)信貸、信用卡渠道拓展、個(gè)人信貸和消費(fèi)金融等業(yè)務(wù)，提供全面風(fēng)控能力。

很明顯感覺(jué)到，2016年前后，銀行對(duì)大數(shù)據(jù)風(fēng)控的需求陡增，紛紛成立消費(fèi)金融公司和個(gè)人零售部門(mén)、網(wǎng)絡(luò)金融部門(mén)，將傳統(tǒng)信貸場(chǎng)景化、細(xì)分化、線(xiàn)上化，傳統(tǒng)的風(fēng)控手段已無(wú)法滿(mǎn)足新業(yè)務(wù)需要。

從反欺詐到智能數(shù)據(jù)分析

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》：同盾創(chuàng)立之初便提出“跨行業(yè)聯(lián)防聯(lián)控”，目前這一格局搭建得如何？數(shù)據(jù)獲取、分析、管理具備怎樣的系統(tǒng)性能力？

蔣韜：同盾覆蓋客戶(hù)近6000家，要通過(guò)聯(lián)防聯(lián)控建立“智能誠(chéng)信網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)對(duì)人與人、企業(yè)與人之間的關(guān)聯(lián)分析，抓出團(tuán)伙欺詐等各種風(fēng)險(xiǎn)。

例如，我們公司大屏幕上有一面中國(guó)地圖，能夠動(dòng)態(tài)展示近期全國(guó)車(chē)貸領(lǐng)域的個(gè)人欺詐情況。這就能充分展現(xiàn)大數(shù)據(jù)的感知和預(yù)測(cè)能力，能給放貸機(jī)構(gòu)提前預(yù)警，是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)分析上的盲區(qū)。目前，我們這項(xiàng)預(yù)警能力已經(jīng)覆蓋的領(lǐng)域，包括車(chē)貸、網(wǎng)貸、消費(fèi)金融和銀行信用卡等。

與大部分同業(yè)機(jī)構(gòu)不同，同盾不僅服務(wù)金融機(jī)構(gòu)，還為非銀行信貸、保險(xiǎn)、基金、第三方支付、航旅、電商、O2O、游戲、社交平臺(tái)等行業(yè)服務(wù)，甚至能揪出婚托、酒托、網(wǎng)購(gòu)差評(píng)師等一系列“壞人”，構(gòu)建跨行業(yè)聯(lián)防聯(lián)控的系統(tǒng)性能力。

上述機(jī)構(gòu)反饋回來(lái)的各種信息，均可納入同盾的產(chǎn)品體系，成為智能誠(chéng)信網(wǎng)絡(luò)的一部分。當(dāng)前，國(guó)家發(fā)改委正在牽頭我國(guó)社會(huì)信用體系建設(shè)，我們期待能夠?yàn)榇吮M綿薄之力。

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》：我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行承壓，大數(shù)據(jù)能帶來(lái)哪些積極作用？

蔣韜：大數(shù)據(jù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要性在于兩方面――防控風(fēng)險(xiǎn)和提升效率。

例如，銀行信用卡部門(mén)反映，很多信用卡幾年后就“沉睡”了，只能通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶(hù)的職業(yè)、購(gòu)物習(xí)慣等信息，挖掘客戶(hù)需求來(lái)盤(pán)活“沉睡卡”，同時(shí)為銀行網(wǎng)上商城導(dǎo)入流量，實(shí)現(xiàn)大面積的消費(fèi)升級(jí)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供持續(xù)動(dòng)力。

再例如，未來(lái)可利用機(jī)器學(xué)習(xí)、智能分析的技術(shù)幫助保險(xiǎn)行業(yè)提升效率，不但解決理賠、反欺詐等問(wèn)題，還能為保險(xiǎn)產(chǎn)品做精準(zhǔn)定價(jià)。

大數(shù)據(jù)的便利無(wú)處不在。這種來(lái)自于底層的技術(shù)推動(dòng)力，能夠幫助頂層設(shè)計(jì)克服掉諸多障礙，助力政策落地。