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内容

• 沒有大數據，就無法想象“物聯網”
• 大數據讓城市生活舒适
• 大數據開發技術，提高産量
• 大數據使企業能夠與客戶建立溝通
• 大數據助力移動運營商構建網絡

人類創造的信息量呈指數級增長。僅在過去兩年中，世界上所有設備上的數據量幾乎翻了一番。根據國際數據公司（IDC）的報告，僅在2020年，人們就産生了59澤字節的數據。如果有一個具有如此多内存的硬盤驅動器，則可以以4K分辨率錄制如此多的電影，以至于觀看它們大約需要1億年。

對形成大數據的大量非個人信息進行系統化，使您可以看到不明顯的模式，如果沒有計算機分析的幫助，這些模式是不可能注意到的。尋找有助于做出更明智決策的關系，并參與大數據的廣泛工具包。幾乎到處都需要大數據分析：市政當局決定建造一座新體育場，以及一家小型私人牙科，它決定增加忠實客戶的數量。

“物聯網”或IoT（物聯網）包括“智能”家用電器，各種傳感器（煙霧，洩漏等），可穿戴電子産品。但是，這隻是示例的一小部分。

如果我們轉向現代制造企業，我們将看到其工作的效率和安全性與數十個參數的持續監控相關聯。它是在相互“通信”的設備網絡的幫助下進行的，從中收集信息并在物聯網平台上并通過大數據算法進行實時處理。現在想象一下，這是一個巨大的植物。這就是處理大數據的工具發揮作用的地方。例如，在他們的幫助下，可以跟蹤設備磨損的最初迹象，并及時進行維護，以防止可能對企業及其員工造成巨大損害的事故。

住房和公共服務還可以将大數據分析與“物聯網”一起引入。随着現代技術的引入，住房和公用事業部門的節省規模很大：根據一位主要審計員普華永道的計算，在莫斯科實施一個自動化系統，收集和處理公寓樓熱水消耗的數據，每年可以節省高達9.8億盧布的熱量，以消除供暖供應超過标準時的過熱。

任何城市規模的項目都意味着相當數量的投資。犯錯是代價高昂的。此外，今天的城市本身可以為分析師提供大量信息，這些信息有助于了解大都市的發展和變化，需要哪些改進以及在哪些領域。但要做到這一點，必須仔細研究數據。

基于大數據和人工智能的彙總報告，可以分析交通部門和城市基礎設施的狀況，制定假設，為城市的發展采取有效措施。例如，借助MegaFon的城市環境分析服務，可以估計人口的實際數量，分析城市周圍的人員流動，工作集中區域。借助大計算能力，計算機可以高精度地計算城市某一區域的客運量，有助于構建具有熱門路線和交通擁堵的有效運輸系統。

這些技術在莫斯科得到積極應用。根據咨詢公司德勤（Deloitte）的專家的說法，俄羅斯首都在2017年成為整合分析工具以發展運輸系統的世界領導者之一。因此，莫斯科交通管理中心使用大數據來确定道路上最緊急的路段。該系統實時評估照明水平、降水、能見度、溫度、幹線容量和平均流速。自動優先使交警人員能夠更有效地應對事件，并且不會讓小擁堵發展成長時間的大規模交通擁堵。

在消費類可穿戴電子産品中，大數據被積極地用于監測健康狀況，例如，在能夠監測心髒活動的智能手表中。這樣的小工具無法收集如此龐大的數據庫和您的指标來應用大數據工具，但手表内部的算法可以在醫療信息數組上進行訓練。因此，蘋果在蘋果手表中引入ECG功能時，一度做到了。

應用大數據的最不明顯的領域之一是農業。在這方面，指标的控制也很重要。在各種設備的幫助下，可以評估濕度，光照，風力強度的水平，确定地形與土地産量之間的關系 - 所有這些都是農業所必需的。獲得的數據落在單個平台上，大數據算法在其中分析這些信息。這種方法被稱為精準農業 - 多虧了它，不僅可以提高産量，還可以降低成本。

在俄羅斯，有成功應用這種方法的例子。因此，國内初創公司Agrotechpharm由于“智能”技術和數據分析，能夠通過氣培（無土地）建立全年種植草莓的過程。特殊系統調節微氣候和照明的狀态，選擇營養物質，模塊系統以适當的體積将它們噴灑在植物的根部。有關溫室植物狀态和條件的所有數據都屬于一個單一的分析系統。

另一個例子是OneSoil，它在其農業農場的應用程序中使用衛星圖像和大數據分析。該服務允許農民選擇必要的肥料複合物，計劃田間工作和控制作物。

任何廣告活動都始于對目标受衆的研究，其實施的準确性直接影響結果。根據營銷分析公司Aberdeen Group的一份報告，那些在工作中使用大數據的零售商每年将品牌知名度提高20.1%，而投資組合中沒有大數據的零售商僅提高7.4%。問題是，分析可以幫助營銷人員更好地了解何時，何地以及向誰展示廣告内容。

此類服務收集哪些内容？通常，這些是彙總的關鍵人口特征，偏好和興趣，在此基礎上，分析工具可以得出結論，買方可能對某些商品和服務感興趣多少。

操作員的關鍵任務是為人們提供不間斷的通信。為了确保基礎設施像發條一樣工作，MegaFon分析從基站收集的遙測數據。這些是每月TB的信息：空間站的裝載量，運輸通道的充足性，覆蓋範圍的差距。除了擴大覆蓋範圍外，其研究還有助于優化設備成本。例如，在大數據分析的幫助下，可以得出結論，整個基站或隻有一個扇區處于峰值負載下。部分替換該部門要經濟得多，特别是在目前的情況下。

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