首先感谢邀请，感谢，我来回答这个问题。我认为大数据的应用领域主要有提供个性化的服务，在医疗方面和卫生方面的改善和金融，交通，物流，零售方面用到大数据的应用比较多。主要用到大数据对用户和客户的深刻了解和定位上，从某种意义上可以说是优化了业务的流程。大数据在金融方面的应用也是很多的，金融的创新和大数据也是息息相关的，比如我国的金融业需要良好的数据分析是当今金融市场创新的关键，资本管理，交易执行，大多数股票交易也是通过一定的算法模型进行的。在更多人的印象中大数据的应用都是在大的地方和国计民生的层次，在小的层次是用不到的。其实不然同样他也可以在细微的层次可以为个人提供更加个性化的服务。比如可以从我们经常用到的小米手坏，智能手表等可以采集数据，从而分析人们的身体等一些列活动等数据，从而反馈给用户，或者一些比如快手，头条类的可以根据客户的用户习惯从而推荐给客户更加喜欢看的内容。大数据在医疗方面的作用也是比较大的，比如说可以用来检测出生的幼儿和有患病孩子的情况，通过分析孩子的呼吸情况，提前预测孩子的身体症状，可以更好的为孩子的健康服务。同样可以通过对相关数据的采集和分析，可以预测疾病和传染病的暴发时期，从而更好的为人类的健康保驾护航。此外在交通，物流，零售方面应用的也是很多的。这些都是利用大数据对客户的了解和定位进行的，也可以越来越多的应用于优化业务流程方面，比如通过定位和识别来对交通车辆，从而制定更加合理的路线。综上所述大数据的应用的是很广泛的，对有效提高企业效率，更好的为人类服务是很有价值的，我们值得期待，你怎么认为呢？一起讨论学习吧！ 回复 彭仲兰用户 首先感谢邀请，感谢，我来回答这个问题。我认为大数据的应用领域主要有提供个性化的服务，在医疗方面和卫生方面的改善和金融，交通，物流，零售方面用到大数据的应用比较多。主要用到大数据对用户和客户的深刻了解和定位上，从某种意义上可以说是优化了业务的流程。大数据在金融方面的应用也是很多的，金融的创新和大数据也是息息相关的，比如我国的金融业需要良好的数据分析是当今金融市场创新的关键，资本管理，交易执行，大多数股票交易也是通过一定的算法模型进行的。芝士回答，版权必究，构未经许很可，不得量和转六载在更多人的印象中大数据的应用都是在大的地方和国计民生的层次，在小的层次是用不到的。其实不然同样他也可以在细微的层次可以为个人提供更加个性化的服务。比如可以从我们经常用到的小米手坏，智能手表等可以采集数据，从而分析人们的身体等一些列活动等数据，从而反馈给用户，或者一些比如快手，头条类的可以根据客户的用户习惯从而推荐给客户更加喜欢看的内容。大数据在医疗方面的作用也是比较大的，比如说可以用来检测出生的幼儿和有患病孩子的情况，通过分析孩子的呼吸情况，提前预测孩子的身体症状，可以更好的为孩子的健康服务。同样可以通过对相关数据的采集和分析，可以预测疾病和传染病的暴发时期，从而更好的为人类的健康保驾护航。此外在交通，物流，零售方面应用的也是很多的。这些都是利用大数据对客户的了解和定位进行的，也可以越来越多的应用于优化业务流程方面，比如通过定位和识别来对交通车辆，从而制定更加合理的路线。综上所述大数据的应用的是很广泛的，对有效提高企业效率，更好的为人类服务是很有价值的，我们值得期待，你怎么认为呢？一起讨论学习吧！ 2024-11-22 1楼 回复 (0) 侯熙阳用户 谢谢邀请！作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，随着大数据技术体系的成熟，目前大数据正处在落地应用的初期，未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能，同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间，从而促进传统行业的创新和发展。所以，对于当前的传统行业来说，要想抓住产业互联网时代的发展红利，一定要注重大数据技术的运用。芝士回答，版权接必究温，未经许社往可，不布得转载从目前大数据技术的应用情况来看，互联网、金融、咨询、医疗、教育、出行等领域有比较多的大数据应用案例，其中互联网行业对于大数据的应用已经比较普遍了，不仅在产品研发的过程中会使用到大数据技术，在公司运营等方面也全面开始采用了大数据技术。大数据技术的运用需要一个完善的环境支撑，这其中比较重要的内容有三个方面，其一是要有数据采集能力，由于互联网行业的数据采集能力非常强，所以这是互联网行业的一个天然优势；其二是要有数据价值化能力，数据价值化是大数据技术的最终目的之一，目前数据分析是大数据价值化的主要方式；其三是要有应用场景，应用场景可以看成是大数据应用的出口，这往往也是大数据最终的目的。互联网行业由于既有大量的数据来源，同时也掌握大数据价值化的技术，所以互联网行业在很大程度上推动了大数据的发展。目前互联网行业内大数据的成功应用案例还是比较多的，其中基于大数据的产品迭代和基于大数据的价值化考核方式就是比较常见的应用。对于互联网行业来说，数据本身就意味着价值，但是要想让这些数据真正转换成价值，就需要大数据技术的帮助。对于互联网行业来说，运用大数据最终的目的之一就是与用户建立价值化的“链接”，通过这些“链接”来完成各种价值增量的操作。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。是时些军代革少她角领海证林商验号存。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！ 2024-11-22 2楼 回复 (0) 佟承望用户 就我个人认为目前大数据技术应用的最多，最好最成熟的应该是以下几类：第一，车站机场安检目前我们进入车站等场所，都需要进行刷脸与身份核查，通过人脸识别与对数据比对，如果遇到“可疑人员”与某些有特殊标记人员，相关部门都会第一时间知道。在公共安全方面，保障了我们每一个人的安全出行需求。第二，“天眼”系统说起天眼系统大家应该都比较熟悉，利用街头巷尾的各种摄像头，一方面可以遏制犯罪，一方面可以震慑有企图的人员，同样利用人脸识别，可以即时反馈“可疑”与特殊标记的人员，在某些时候，还可以完整的还原作案过程。对于我们在公共场所的安全，提供了有力的保障。芝士回答，版权民必究，未经许可族，界不地得转示载第三，刷脸无感支付目前来说，我们使用最多的就是移动支付，而在移动支付领域，刷脸支付虽然起步较晚，但是确实是针对传统支付的一个大的创新，其拥有着刷脸即走，快捷支付，提高了相关收银场所的效率，为人们购物消费提供了方便快捷安全的解决方案。目前做的比较好的是支付宝的刷脸支付与微信的刷脸支付。我是科技领域创作者【子木予】。如果我的观点对您有启发、有帮助，劳烦您点赞并关注我，我会把科技领域的干货与您分享到底，最后再次谢谢朋友们耐心阅读，欢迎关注、评论等，发表看法，一起互动交流！同下过从与重原向无农造花走离科集按。 2024-11-22 3楼 回复 (0) 卢阳平用户 不好意思，文华有限不太懂啊！ 2024-11-22 4楼 回复 (0) 董玲用户 感谢邀请，正好我专业，请不要介意目前物联技术分为虚拟或者半虚拟和实体模拟三种。从我们实际生产中，互联网公司要数腾讯，阿里巴巴，各大银行都是在使用物联网数据技术，包括最近热搜话题ETC，还有智慧小区等，均需要经过识别后系统才反馈出结果，大数据链接他们是比较先进的系统，自主研发。版权归人芝要士回观答网站局或原作资者所有再到我们工作中的，比如制造业大部分产品生产都有追溯，那么都是有经过识别追溯，我们从超市里购买的每袋产品都有二维码，条码，这就是可以根据系统查询结果，可以追溯到当天时间细节，特点优势就是给大家用得放心，对企业家来说生产流程比较先进完善。大来多家高样道员文山见领争受段青候。分享一篇关于物联网技术的原创青云计划文章，点击进入了解更多https://p5.21863.cn/large/pgc-image/2e5e905fbbca484d9203329b2c71f0be" img_width="640" img_height="423" fold="0" >基础进销存软件中个用产多量些新正看条老据六况深太。效率、透明、安全现阶段物流管理存在的问题随着企业供应链规模的进一步扩张，规模效应逐步释放带来了效率、交期、成本、管理难度等问题，物流成本上升、交货周期拉长、物流和生产效率降低。以家电行业为例：企业进行新增-增加- 增加 -增加，新产品、供应商、物料、供应链规模管理。出入库人工作业效率低下，业务操作繁琐易出错订单及零部件/产品批次信息以纸质单据形式存储，大量人力投入到资源核对、条码扫描、信息上传、手工盘点、运载工具调度等事务中，使得效率降低物流协同建设难，信息透明度和应急机制有限实物流与信息流不同步，SRM、ERP、WMS间数据链路不顺畅物流环节无法往供应商端延伸，采购进程及到货时间不可控，影响仓库、设备及人力配置的统筹规划与执行，停线停产风险高现场管理与调度多依靠人力，成本高载具流转过程中的丢失、毁损现象严重，盘点与管理需要大量人工操作，且追责难叉车任务分配与调度依靠人工，缺少更便捷的机制现场的识别、查找、盘点 以及纸质单据的制作与归档管理耗人耗时二、RFID介绍RFID技术介绍RFID技术（Radio Frequency Idenfication，RFID）是一种非接触式的自动识别技术，又称无线射频识别，是通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，无需建立机械或光学接触。（专业术语大家可以翻阅词典可以了解更多）工作原理描述：标签进入磁场后，接收读写器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的数据信息（无源标签），读写器读取信息并解码后，送至控制系统进行有关数据处理。RFID在物流解决方案中的应用，智能物流全过程谢谢大家耐心阅读 2024-11-22 5楼 回复 (0) 牛思怡用户 人工智能和教育 2024-11-22 6楼 回复 (0) 高小凡用户 什么是大数据说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：一个是数量大版权归芝士回答网站音或原四历应作者建所有一个是价值大一个是速度快一个是多样性第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。度反只想必热，市候却识。第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据的行业应用时地得点社全展特老少知压身米感快厂。大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。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。金融行业，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。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。互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。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。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。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。城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。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。体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。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”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。大数据使用的技术说起大数据，大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：(一)算力融合：多样性算力提升整体效率(二)流批融合：平衡计算性价比的最优解(三)TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策(四)模块融合：一站式数据能力复用平台(五)云数融合：云化趋势降低技术使用门槛(六)数智融合：数据与智能多方位深度整合近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报;共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工 业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。最后，围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：技术方面，我们仍然处在“数据大爆发”的初期，随着5G、工业互联网的深入发展，将带来更大的“数据洪流”，这就为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战，牵引大数据技术再上新的台阶。硬件与软件的融合、数据与智能的融合将带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展。应用方面，大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。当前，互联网行业已经全面进入“DT时代”。未来几年，随着各地政务大数据平台和大型企业数据中台的建成，将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用再上新的台阶。治理方面，随着国家数据安全法律制度的不断完善，各行业的数据治理也将深入推进。数据的采集、使用、共享等环节的乱象得到遏制，数据的安全管理成为各行各业自觉遵守的底线，数据流通与应用的合规性将大幅提升，健康、可持续的大数据发展环境逐步形成。 2024-11-22 7楼 回复 (0) 蔡雅莉用户 视频监控。 2024-11-22 8楼 回复 (0) 赖妙颜用户 金融：风控，反欺诈，智能投顾互联网：精准推送，智能推荐交通出行：位置大数据版权归芝士回答网站提理或在压原作规者所有AI：深度学习天比此没基处压思例万周，往包细。 2024-11-22 9楼 回复 (0) 蒋弘深用户 互联网WebGL三维可视化技术在交通监控管理系统中的应用场景。如交通体系决策支持系统，通过可视化技术结合大数据分析，利用三维模型展示当前交通数据分析结果及未来交通态势发展分析模型的预测，3D场景案例如下，更多在官网案例中心获取~交通路段内三维场景浏览版权归芝士回技答网站或原许里作者造建所有三维设备模型可视化与数据交互交通路段辅助设施、设备健康管理其入长图山油记算支般适。内场机房设施设备维护交通路段突发应急事件演练不力二物质无果设见南改深约院养。 2024-11-22 10楼 回复 (0)
首先感谢邀请，感谢，我来回答这个问题。
我认为大数据的应用领域主要有提供个性化的服务，在医疗方面和卫生方面的改善和金融，交通，物流，零售方面用到大数据的应用比较多。主要用到大数据对用户和客户的深刻了解和定位上，从某种意义上可以说是优化了业务的流程。
大数据在金融方面的应用也是很多的，金融的创新和大数据也是息息相关的，比如我国的金融业需要良好的数据分析是当今金融市场创新的关键，资本管理，交易执行，大多数股票交易也是通过一定的算法模型进行的。
芝士回答，版权必究，构未经许很可，不得量和转六载
在更多人的印象中大数据的应用都是在大的地方和国计民生的层次，在小的层次是用不到的。其实不然同样他也可以在细微的层次可以为个人提供更加个性化的服务。比如可以从我们经常用到的小米手坏，智能手表等可以采集数据，从而分析人们的身体等一些列活动等数据，从而反馈给用户，或者一些比如快手，头条类的可以根据客户的用户习惯从而推荐给客户更加喜欢看的内容。
大数据在医疗方面的作用也是比较大的，比如说可以用来检测出生的幼儿和有患病孩子的情况，通过分析孩子的呼吸情况，提前预测孩子的身体症状，可以更好的为孩子的健康服务。同样可以通过对相关数据的采集和分析，可以预测疾病和传染病的暴发时期，从而更好的为人类的健康保驾护航。
此外在交通，物流，零售方面应用的也是很多的。这些都是利用大数据对客户的了解和定位进行的，也可以越来越多的应用于优化业务流程方面，比如通过定位和识别来对交通车辆，从而制定更加合理的路线。
综上所述大数据的应用的是很广泛的，对有效提高企业效率，更好的为人类服务是很有价值的，我们值得期待，你怎么认为呢？一起讨论学习吧！
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，随着大数据技术体系的成熟，目前大数据正处在落地应用的初期，未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能，同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间，从而促进传统行业的创新和发展。所以，对于当前的传统行业来说，要想抓住产业互联网时代的发展红利，一定要注重大数据技术的运用。
芝士回答，版权接必究温，未经许社往可，不布得转载
从目前大数据技术的应用情况来看，互联网、金融、咨询、医疗、教育、出行等领域有比较多的大数据应用案例，其中互联网行业对于大数据的应用已经比较普遍了，不仅在产品研发的过程中会使用到大数据技术，在公司运营等方面也全面开始采用了大数据技术。
大数据技术的运用需要一个完善的环境支撑，这其中比较重要的内容有三个方面，其一是要有数据采集能力，由于互联网行业的数据采集能力非常强，所以这是互联网行业的一个天然优势；其二是要有数据价值化能力，数据价值化是大数据技术的最终目的之一，目前数据分析是大数据价值化的主要方式；其三是要有应用场景，应用场景可以看成是大数据应用的出口，这往往也是大数据最终的目的。
互联网行业由于既有大量的数据来源，同时也掌握大数据价值化的技术，所以互联网行业在很大程度上推动了大数据的发展。目前互联网行业内大数据的成功应用案例还是比较多的，其中基于大数据的产品迭代和基于大数据的价值化考核方式就是比较常见的应用。
对于互联网行业来说，数据本身就意味着价值，但是要想让这些数据真正转换成价值，就需要大数据技术的帮助。对于互联网行业来说，运用大数据最终的目的之一就是与用户建立价值化的“链接”，通过这些“链接”来完成各种价值增量的操作。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
是时些军代革少她角领海证林商验号存。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
就我个人认为目前大数据技术应用的最多，最好最成熟的应该是以下几类：
第一，车站机场安检目前我们进入车站等场所，都需要进行刷脸与身份核查，通过人脸识别与对数据比对，如果遇到“可疑人员”与某些有特殊标记人员，相关部门都会第一时间知道。在公共安全方面，保障了我们每一个人的安全出行需求。
第二，“天眼”系统说起天眼系统大家应该都比较熟悉，利用街头巷尾的各种摄像头，一方面可以遏制犯罪，一方面可以震慑有企图的人员，同样利用人脸识别，可以即时反馈“可疑”与特殊标记的人员，在某些时候，还可以完整的还原作案过程。对于我们在公共场所的安全，提供了有力的保障。
芝士回答，版权民必究，未经许可族，界不地得转示载
第三，刷脸无感支付目前来说，我们使用最多的就是移动支付，而在移动支付领域，刷脸支付虽然起步较晚，但是确实是针对传统支付的一个大的创新，其拥有着刷脸即走，快捷支付，提高了相关收银场所的效率，为人们购物消费提供了方便快捷安全的解决方案。目前做的比较好的是支付宝的刷脸支付与微信的刷脸支付。
我是科技领域创作者【子木予】。如果我的观点对您有启发、有帮助，劳烦您点赞并关注我，我会把科技领域的干货与您分享到底，最后再次谢谢朋友们耐心阅读，欢迎关注、评论等，发表看法，一起互动交流！
同下过从与重原向无农造花走离科集按。
不好意思，文华有限不太懂啊！
感谢邀请，正好我专业，请不要介意
目前物联技术分为虚拟或者半虚拟和实体模拟三种。
从我们实际生产中，互联网公司要数腾讯，阿里巴巴，各大银行都是在使用物联网数据技术，包括最近热搜话题ETC，还有智慧小区等，均需要经过识别后系统才反馈出结果，大数据链接他们是比较先进的系统，自主研发。
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再到我们工作中的，比如制造业大部分产品生产都有追溯，那么都是有经过识别追溯，我们从超市里购买的每袋产品都有二维码，条码，这就是可以根据系统查询结果，可以追溯到当天时间细节，特点优势就是给大家用得放心，对企业家来说生产流程比较先进完善。
大来多家高样道员文山见领争受段青候。
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基础进销存软件
中个用产多量些新正看条老据六况深太。
效率、透明、安全
现阶段物流管理存在的问题
随着企业供应链规模的进一步扩张，规模效应逐步释放带来了效率、交期、成本、管理难度等问题，物流成本上升、交货周期拉长、物流和生产效率降低。
以家电行业为例：
企业进行新增-增加- 增加 -增加，新产品、供应商、物料、供应链规模管理。
出入库人工作业效率低下，业务操作繁琐易出错
订单及零部件/产品批次信息以纸质单据形式存储，大量人力投入到资源核对、条码扫描、信息上传、手工盘点、运载工具调度等事务中，使得效率降低
物流协同建设难，信息透明度和应急机制有限
实物流与信息流不同步，SRM、ERP、WMS间数据链路不顺畅
物流环节无法往供应商端延伸，采购进程及到货时间不可控，影响仓库、设备及人力配置的统筹规划与执行，停线停产风险高
现场管理与调度多依靠人力，成本高
载具流转过程中的丢失、毁损现象严重，盘点与管理需要大量人工操作，且追责难
叉车任务分配与调度依靠人工，缺少更便捷的机制
现场的识别、查找、盘点 以及纸质单据的制作与归档管理耗人耗时
二、RFID介绍
RFID技术介绍
RFID技术（Radio Frequency Idenfication，RFID）是一种非接触式的自动识别技术，又称无线射频识别，是通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，无需建立机械或光学接触。（专业术语大家可以翻阅词典可以了解更多）
工作原理描述：
标签进入磁场后，接收读写器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的数据信息（无源标签），读写器读取信息并解码后，送至控制系统进行有关数据处理。
RFID在物流解决方案中的应用，智能物流全过程
谢谢大家耐心阅读
人工智能和教育
什么是大数据
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：
一个是数量大
版权归芝士回答网站音或原四历应作者建所有
一个是价值大
一个是速度快
一个是多样性
第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。
第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。
度反只想必热，市候却识。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的行业应用
时地得点社全展特老少知压身米感快厂。
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
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。
金融行业，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。
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。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
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。
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。
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。
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
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。
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
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”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
大数据使用的技术
说起大数据，大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。
第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。
大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。
第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。
2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：
(一)算力融合：多样性算力提升整体效率
(二)流批融合：平衡计算性价比的最优解
(三)TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策
(四)模块融合：一站式数据能力复用平台
(五)云数融合：云化趋势降低技术使用门槛
(六)数智融合：数据与智能多方位深度整合
近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。
欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报;共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。
我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工 业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。
最后，围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：技术方面，我们仍然处在“数据大爆发”的初期，随着5G、工业互联网的深入发展，将带来更大的“数据洪流”，这就为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战，牵引大数据技术再上新的台阶。硬件与软件的融合、数据与智能的融合将带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展。
应用方面，大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。当前，互联网行业已经全面进入“DT时代”。未来几年，随着各地政务大数据平台和大型企业数据中台的建成，将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用再上新的台阶。
治理方面，随着国家数据安全法律制度的不断完善，各行业的数据治理也将深入推进。数据的采集、使用、共享等环节的乱象得到遏制，数据的安全管理成为各行各业自觉遵守的底线，数据流通与应用的合规性将大幅提升，健康、可持续的大数据发展环境逐步形成。
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