網上有很多關于十大無良pos機,大數據還是這些行業的的知識，也有很多人為大家解答關于十大無良pos機的問題，今天pos機之家(m.jqre.com.cn)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、十大無良pos機

十大無良pos機

在如今這個時代，數據已然成為了比黃金、石油更寶貴的財富。

大數據就像雙刃劍，既能被無良商家用來“殺熟”、獲取不法利益，也能挖掉行業中長期存在的痼疾，為社會發展、科技進步創造更多價值。

京東CEO劉強東曾在一篇題為《談科技公司的力量與責任》的文章中表示：“是我們的人性與謙卑賦予了技術對他人生活產生積極影響的可能。這是一種能夠造福社會的巨大力量。但與此同時，我們也必須意識到，技術本身無法辨別是非對錯，我們應用技術時應該更有擔當。這是我們近乎奢侈的能力，也是我們絲毫不可松懈的責任。”

據前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2015年我國大數據產業規模已達2800億元。截止至2017年我國大數據產業規模增長至4700億，同比增長是30.6%。初步測算2018年我國大數據產業規模達到5400億元左右，同比增長15%。預測在2020年我國大數據產業規模將突破萬億元。

在最先采用大數據技術的電信、金融，到隨后“跟風”的電信、工業、醫療、教育等行業，大數據技術的用例已然無處不在。

了解大數據技術在各行業的應用和它如何解決業內正面臨的挑戰，將有助于你更好地理解這一新興技術的未來潛力和真正價值。

銀行和證券業

一項針對10家頂級投資和零售銀行的16個項目的研究表明，該行業面臨的挑戰包括: 證券欺詐預警、信用卡欺詐檢測、審計跟蹤檔案、企業信用風險報告、交易可視性、客戶數據轉換、交易社交分析、IT運營分析和IT政策合規分析等。

美國證券交易委員會(SEC)正在使用大數據來監控金融市場活動。他們目前正在使用網絡分析和自然語言處理器來捕捉金融市場中的非法交易活動。

零售交易員、大銀行、對沖基金等金融市場所謂的“大人物”也在使用大數據進行交易分析，用于高頻交易、交易前決策支持分析、情緒測量、預測分析等。

該行業還嚴重依賴大數據進行風險分析，包括反洗錢、要求企業進行風險管理、“了解客戶”及減少欺詐等。

針對該行業的大數據提供商包括:1010data、Panopticon軟件、Streambase系統、Nice Actimize和Quartet FS等。

通訊、傳媒和娛樂業

由于消費者希望以不同的格式和不同的設備按需使用多媒體，因此通信、傳媒和娛樂行業的一些大數據挑戰包括:收集分析和利用消費者的洞察力、利用移動和社交媒體內容、了解實時媒體內容使用的模式等。

該行業的企業同時分析客戶數據和行為數據，創建詳細的客戶檔案，可用于:為不同的目標受眾創建內容、按需推薦內容、估量內容的表現與質量等。

一個恰當的例子是溫布爾登網球錦標賽(YouTube視頻)，它利用大數據向電視、手機和網絡用戶實時提供有關網球比賽的詳細分析。

Spotify是一家按需音樂服務公司，它使用Hadoop大數據分析，從全球數百萬用戶中收集數據，然后用分析后的數據向個人用戶提供明智的音樂推薦。

亞馬遜Prime通過一站式服務提供視頻、音樂和Kindle電子書，旨在提供良好的客戶體驗，它也大量利用了大數據。

該行業的大數據提供商包括:info、Splunk、Pervasive Software和Visible Measures等。

醫療服務業

醫療保健行業可以獲得大量數據，但未能利用這些數據遏制不斷上升的醫療保健成本，效率低下的醫療體系阻遏了更快、更好的全面醫療福利發展，這些都令該行業深受困擾。

這主要是由于電子數據無法獲得、不足或不可用。

此外，保存與健康相關信息的醫療數據庫使得鏈接那些能夠顯示出醫療領域有用的模式的數據變得困難。

與大數據相關的其他挑戰包括:將患者排除在決策過程之外，以及使用不同的現成傳感器的數據。

一些醫院，比如Beth Israel，正在使用從手機應用程序中收集的數據，這些數據來自數以百萬計的病人，這些數據允許醫生使用循證醫學，而不是對所有去醫院的病人進行幾次醫學/實驗室測試。

一組測試可能是有效的，但也可能是昂貴的，并且通常是無效的。

佛羅里達大學(University of Florida)利用免費的公共衛生數據和谷歌地圖創建了可視化數據，可以更快地識別和有效地分析用于跟蹤慢性病傳播的醫療信息。

該行業的大數據提供商包括: Recombinant Data、Humedica、Explorys和Cerner等。

教育業

從技術角度來看，教育行業面臨的一個主要挑戰是整合來自不同來源和供應商的大數據，并將其應用于并非針對不同數據而設計的平臺。

從實用的角度來看，員工和機構必須學習新的數據管理和分析工具。

在技術方面，集成來自不同來源、不同平臺和不同供應商的數據是有挑戰的，而這些數據的設計初衷并不是相互協作的。

在政治上，與教育用途大數據相關的隱私和個人數據保護問題是一個挑戰。

大數據在高等教育中應用非常廣泛，例如塔斯馬尼亞大學。

澳大利亞這所擁有26000多名學生的大學已經部署了一個學習和管理系統，該系統可以跟蹤學生登錄系統時，在系統的不同頁面上花費了多少時間，以及學生在一段時間內的總體進度。

在教育中使用大數據的另一個用例中，它也被用來衡量教師的有效性，以確保學生和教師都能獲得良好的體驗。

教師的表現可以根據學生人數、科目、學生人口統計、學生志向、行為分類和其他幾個變量進行微調和衡量。

在政府層面，美國教育部教育技術辦公室(Office of Educational Technology)正在利用大數據開發分析工具，幫助那些在使用在線大數據課程時誤入歧途的學生糾正課程。

點擊模式也被用來檢測無聊感。

該行業的大數據提供商包括:Knewton和Carnegie Learning以及MyFit/ Naviance。

制造業及自然資源

對包括石油、農產品、礦產、天然氣、金屬等在內的自然資源的需求不斷增加，導致了數據的復雜性、速率和數據量的增加，這是一個難以處理的問題。

同樣，來自制造業的大量數據也未被發掘。這些信息的未充分利用阻礙了能源效率、可靠性、利潤率和產品質量的提高。

在自然資源產業中，大數據支持從預測建模到支持決策的很多環節，這些被用來從地理空間數據、圖形數據、文本和時間數據中攝取和集成大量數據。

對使用這種方法充滿興趣的領域包括地震分析和探測資源儲層特征等。

大數據還被用于解決當今制造業的挑戰，并在諸多好處中獲得競爭優勢。

在下面的圖表中，德勤的一項研究顯示了目前正在使用大數據的供應鏈公司的使用情況，以及它們在未來的預期使用情況。

大數據在制造業的用例包括最優化工具、需求預測、集成企業規劃、供應商合作與風險分析、存儲計算、實時物流跟蹤、3D打印、可穿戴技術、人工智能等。

該行業的大數據提供商包括:CSC、Aspen Technology、Invensys和Pentaho。

保險業

缺乏個性化服務、缺乏個性化定價以及缺乏針對新細分市場和特定細分市場的目標服務是一些主要挑戰。

Marketforce進行的一項調查顯示，保險業專業人士發現，保險公司面臨的挑戰包括:未充分利用損失理算員收集的數據，以及他們渴望獲得更好的洞察。

大數據已被應用于該行業，通過社交媒體、支持gps的設備和閉路電視鏡頭的數據分析和預測客戶行為，為透明、簡單的產品提供客戶洞察。

大數據還能讓保險公司更好地留住客戶。

在理賠管理方面，大數據的預測分析被用來提供更快的服務，因為大量數據可以被分析，尤其是在承保階段。

欺詐檢測也得到了加強。

通過來自數字渠道和社交媒體的大量數據，索賠周期中的實時監測被用來提供分析意見。

該行業的大數據提供商包括:Sprint、高通(Qualcomm)、Octo Telematics、Climate Corp.等。

零售及批發貿易業

從傳統的實體零售商和批發商到現在的電子商務交易商，這個行業已經收集了大量的數據。

這些數據來自于顧客忠誠計劃、POS掃描儀、RFID等，但總體上還不足以改善顧客體驗。所做的任何更改和改進都非常緩慢。

大數據來自客戶忠誠度數據、POS、門店庫存、當地人口統計數據等，不斷被零售和批發門店所收集。

2014年，在紐約舉辦的Big Show零售貿易大會上，微軟(Microsoft)、思科(Cisco)和IBM等公司提出，零售業需要利用大數據進行分析，并將其用于其他用途，包括: 通過購物模式、本地活動等數據優化人員配置、減少欺詐、及時分析庫存。

社交媒體的使用也有很多潛在的用途，雖然進展緩慢但肯定會被采用，尤其是在實體店。社交媒體被用來尋找客戶、留住客戶、推廣產品等等。

該行業的大數據提供商包括:First Retail、First Insight、富士通(Fujitsu)、Infor、Epicor和Vistex。

交通運輸業

近年來，大量基于位置的社交網絡數據和來自電信的高速數據影響了人們的出行行為。遺憾的是，了解旅行行為的研究沒有取得如此迅速的進展。

政府、私人組織和個人對大數據的一些應用包括:

政府利用大數據可以進行交通控制、路線規劃、智能交通系統、擁堵管理(通過預測交通狀況)。

私營部門可以在運輸領域使用大數據:收入管理、技術改進、物流和競爭優勢(通過合并發貨和優化貨運流動)。

個人使用大數據可以:節省燃料和時間的路線規劃、旅游行程安排等。

該行業的大數據提供商包括:高通(Qualcomm)和曼哈頓聯合公司(Manhattan Associates)。

結論

一項新技術的應用既能給人類帶來財富，帶來經濟效益和社會效益，也可能給人類造成危害。是光明抑或黑暗，單看這把“利刃”掌握在誰的手里。

對于大數據技術的廣泛應用所帶來的一些亂象，需要有關部門進行監管，建立制度性保障，也需要消費者自覺對無良商家進行抵制，積極投訴舉報，購買商品時多貨比三家。

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