無(wú)憂保職場(chǎng)指南早報(bào)：IBM全球分析與優(yōu)化服務(wù)中國(guó)區(qū)總經(jīng)理謝國(guó)忠先生近期來(lái)到深圳，圍繞;大數(shù)據(jù)中的商業(yè)價(jià)值和企業(yè)管理創(chuàng)新;發(fā)表了精彩演講，他通過(guò)豐富的實(shí)例和大家分享了自己對(duì)大數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值和機(jī)遇的思考，并針對(duì);大數(shù)據(jù)與云計(jì)算;、;大數(shù)據(jù)與個(gè)人隱私;等問(wèn)題與觀眾進(jìn)行了精彩的互動(dòng)交流。

大數(shù)據(jù)來(lái)了！;大數(shù)據(jù)預(yù)示信息化發(fā)展進(jìn)入新階段，是信息化新浪潮的結(jié)晶。;;大數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的IQ。;這些論斷說(shuō)明企業(yè)利用大數(shù)據(jù)大有可為。盈利是企業(yè)永恒的主題，那么怎樣運(yùn)用大數(shù)據(jù)做企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新呢？

大數(shù)據(jù)之要義：集合、分析：什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)有哪些特性？

謝國(guó)忠：首先要了解數(shù)據(jù)。從結(jié)構(gòu)上來(lái)分，世界上的數(shù)據(jù)可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，凡是能夠用二維表格表示的數(shù)據(jù)都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如收件人、主題為結(jié)構(gòu)化，內(nèi)容為半結(jié)構(gòu)化的郵件；以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如圖片、視頻音頻、文本等。目前世界上有85%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在自媒體和社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的時(shí)代，企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生了改變：在傳統(tǒng)的人財(cái)物、產(chǎn)供銷(xiāo)、客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)等大交易數(shù)據(jù)環(huán)境外，由社交網(wǎng)絡(luò)、點(diǎn)擊流、傳感器、移動(dòng)終端、物聯(lián)網(wǎng)、地理位置信息、GPS信息等構(gòu)成的大交互數(shù)據(jù)也需要引起重視。大數(shù)據(jù)就是把大交易數(shù)據(jù)和大交互數(shù)據(jù)融合起來(lái)做分析，幫企業(yè)找到潛在的商機(jī)，實(shí)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)創(chuàng)意或發(fā)展新的業(yè)務(wù)亮點(diǎn)。大數(shù)據(jù)有四個(gè)特征。一，它是一個(gè)數(shù)據(jù)集合；二，規(guī)模越來(lái)越龐大，種類(lèi)越來(lái)越多；三，數(shù)據(jù)移動(dòng)變化速度非常快；四，數(shù)據(jù)帶有不確定性。這四個(gè)特性給傳統(tǒng)的分析工具和手段抓取、存儲(chǔ)并分析帶來(lái)困難。

：哪些技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)或者加速了大數(shù)據(jù)應(yīng)用？用什么工具可以幫助企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)？

謝國(guó)忠：數(shù)據(jù)可以還從兩個(gè)維度來(lái)劃分：從數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)切，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。從數(shù)據(jù)形態(tài)來(lái)切，包括動(dòng)態(tài)和靜態(tài)。綜合來(lái)看，企業(yè)里的數(shù)據(jù)可以分成三類(lèi)：第一類(lèi)叫結(jié)構(gòu)化的靜態(tài)的數(shù)據(jù)，比如企業(yè)的人財(cái)物、產(chǎn)供銷(xiāo)、ERP系統(tǒng)、客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)等傳統(tǒng)的系統(tǒng)；第二類(lèi)是半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的靜態(tài)數(shù)據(jù)，包括研究報(bào)告、文本、客戶(hù)中心的音頻、視頻，也包括社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、微博和外部的郵件數(shù)據(jù)。第三類(lèi)是流動(dòng)的數(shù)據(jù)，比如說(shuō)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊流，點(diǎn)擊訪問(wèn)網(wǎng)站產(chǎn)生了流動(dòng)的數(shù)據(jù)，企業(yè)里有很多傳感器傳感的數(shù)據(jù)，還有地理位置的信息，保險(xiǎn)行業(yè)談的車(chē)聯(lián)網(wǎng)信息（時(shí)間信息和空間信息），這種信息是動(dòng)態(tài)的無(wú)時(shí)無(wú)刻都在變化的，所以稱(chēng)之為動(dòng)態(tài)的海量信息。

不管承認(rèn)與否，企業(yè)所面臨的環(huán)境都有這三類(lèi)數(shù)據(jù)，基于海量存儲(chǔ)技術(shù)、實(shí)時(shí)處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)帶寬、企業(yè)搜索等技術(shù)的更新和成本的降低，企業(yè)現(xiàn)在可以利用大數(shù)據(jù)。那么如何來(lái)利用呢？對(duì)結(jié)構(gòu)化的靜態(tài)數(shù)據(jù)，很多企業(yè)都已經(jīng)在利用了，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)，做商業(yè)智能應(yīng)用，如業(yè)務(wù)報(bào)表、數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)管合規(guī)等。對(duì)半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以建立一個(gè)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)平臺(tái)，做企業(yè)搜索和內(nèi)容挖掘，處理自然語(yǔ)言、分析文本等，挖掘以后用來(lái)監(jiān)控輿情、管理公司品牌以及精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。對(duì)流動(dòng)的數(shù)據(jù)則建立流數(shù)據(jù)平臺(tái)，做實(shí)時(shí)質(zhì)量監(jiān)控檢測(cè)，實(shí)時(shí)的管理，實(shí)時(shí)的產(chǎn)品服務(wù)推薦。三類(lèi)數(shù)據(jù)用三個(gè)平臺(tái)滿(mǎn)足不同要求。這三個(gè)平臺(tái)可以互通，可以交互，可以利用，那這三個(gè)東西放在一起就是一個(gè)大數(shù)據(jù)的解決方案，就是一個(gè)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)。廣義上的大數(shù)據(jù)包含這三部分，協(xié)同在一起叫大數(shù)據(jù)解決方案。這三個(gè)方面結(jié)合起來(lái)，尤其是非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)平臺(tái)和流數(shù)據(jù)平臺(tái)，應(yīng)用后會(huì)帶來(lái)產(chǎn)品的創(chuàng)新、流程的創(chuàng)新、服務(wù)的創(chuàng)新，或者客戶(hù)體驗(yàn)的創(chuàng)新。進(jìn)而帶來(lái)企業(yè)管理的創(chuàng)新。

但應(yīng)用這三個(gè)平臺(tái)，需要了解、學(xué)會(huì)新的關(guān)鍵技術(shù)。第一個(gè)是流計(jì)算。應(yīng)用流數(shù)據(jù)需要運(yùn)用到流計(jì)算。因?yàn)閿?shù)據(jù)是流動(dòng)的，可以即時(shí)、不間斷地通過(guò)攝像頭、車(chē)載GPS系統(tǒng)或者企業(yè)的傳感器抓取；同時(shí)是不落地的，它不存在磁盤(pán)上，是存在機(jī)器的內(nèi)存里。存在內(nèi)存里以后，在這個(gè)系統(tǒng)里就可以寫(xiě)很多業(yè)務(wù)規(guī)則，通過(guò)業(yè)務(wù)規(guī)則來(lái)判斷并做實(shí)時(shí)的應(yīng)用。

另外一個(gè)是內(nèi)容計(jì)算。首先是文本分析，即自然語(yǔ)言處理，對(duì)文本進(jìn)行分詞、提取關(guān)鍵詞、統(tǒng)計(jì)詞頻等。通過(guò)文本分析可以把一個(gè)原始文檔變成一個(gè)有業(yè)務(wù)含義的文檔，比如對(duì);根據(jù)最新的財(cái)務(wù)報(bào)表，IBM公司每股收益增長(zhǎng)了10.1%。;這句話做自然語(yǔ)言處理，經(jīng)過(guò)語(yǔ)言監(jiān)測(cè)、屬于識(shí)別、詞形還原、管理識(shí)別等步驟后，可以發(fā)現(xiàn)這句話中的業(yè)務(wù)含義。然后是內(nèi)容挖掘，即在自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行情感分析和關(guān)聯(lián)分析。舉一個(gè)關(guān)聯(lián)分析的例子：有一位董事長(zhǎng)秘書(shū)突然看到新聞?wù)f日本大地震核電站泄露，然后去買(mǎi)了核設(shè)備檢測(cè)公司的股票，第二天就漲了8%。他想到了大地震核電站泄露，核電站泄露肯定要做核的檢測(cè)，核檢測(cè)必須有核檢測(cè)設(shè)備，是哪個(gè)廠商、哪一個(gè)上市公司生產(chǎn)的，他判斷這個(gè)核設(shè)備檢測(cè)的公司過(guò)兩天肯定會(huì)上漲。他做的是這個(gè)詞的關(guān)聯(lián)性分析，并且在第一時(shí)間抓住了這個(gè)機(jī)會(huì)，當(dāng)中國(guó)大媽買(mǎi)鹽的時(shí)候他去買(mǎi)股票，所以他賺了。

精確定義客戶(hù) 維護(hù)品牌形象

：企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)怎樣面對(duì)大數(shù)據(jù)風(fēng)暴？

謝國(guó)忠：有一個(gè)很重要的前提是營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)的思維方式、應(yīng)用模式需要做一些改變。原來(lái)我的業(yè)務(wù)部門(mén)說(shuō)要做一個(gè)報(bào)表，要看一個(gè)KPI，業(yè)務(wù)部門(mén)把這個(gè)需求提出來(lái)，最后寫(xiě)代碼把報(bào)表開(kāi)發(fā)出來(lái)，開(kāi)發(fā)完以后每個(gè)季度都要。這是傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化、重復(fù)分析的做法。大數(shù)據(jù)來(lái)了以后我們將使用迭代搜索性的、探索性的方法。IT人員搭載一個(gè)創(chuàng)意平臺(tái)，通過(guò)科技部門(mén)去社交網(wǎng)絡(luò)、視頻音頻將相關(guān)數(shù)據(jù)全部放進(jìn)來(lái)。業(yè)務(wù)部門(mén)就可以使用這個(gè)數(shù)據(jù)了，比如說(shuō)風(fēng)險(xiǎn)部門(mén)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的需要貼標(biāo)簽、寫(xiě)關(guān)鍵詞、分析業(yè)務(wù)需求，做產(chǎn)品精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)和品牌的推廣，這種需求可以不斷地去迭代。未來(lái)會(huì)將這兩種方法結(jié)合使用，所以我們的思維模式必須要做一些改變。

：自媒體時(shí)代，人人都是傳播者，客戶(hù)用手中的移動(dòng)電子設(shè)備及時(shí)解讀產(chǎn)品，企業(yè)品牌面臨著被誤讀的危機(jī)。企業(yè)要怎樣應(yīng)用大數(shù)據(jù)來(lái)應(yīng)對(duì)這種危機(jī)？

謝國(guó)忠：第一個(gè)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)可以作輿情分析。所謂的輿情分析通過(guò)爬蟲(chóng)把外面的信息爬回來(lái)放到這個(gè)平臺(tái)里，放完了以后做做中文的分詞，會(huì)做關(guān)聯(lián)的分析，會(huì)做一些觀點(diǎn)或話題的建立，把話題建立以后做輿情分析，然后做公司深一步的分析，做品牌的分析、服務(wù)質(zhì)量的分析、產(chǎn)品評(píng)價(jià)和市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)跟蹤。關(guān)鍵點(diǎn)是怎么到外面去抓數(shù)據(jù)？一種途徑是通過(guò)爬蟲(chóng)去爬外部網(wǎng)站，但需要控制爬的內(nèi)容多少和節(jié)奏，不能違法。另一種途徑是跟第三方合作，比如跟新浪、騰訊談判，把交互的信息做數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

舉個(gè)例子，花旗銀行怎么做輿情分析？基于美國(guó)銀行、花旗銀行、匯豐銀行等六家美國(guó)最大企業(yè)的數(shù)據(jù)，一是做深入度分析，花旗銀行分析了訴訟、欺詐、盜用破產(chǎn)、準(zhǔn)備金、流動(dòng)性和危機(jī)處理等很多緯度；二是做客戶(hù)情感的對(duì)比，通過(guò)正面評(píng)價(jià)、負(fù)面評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)控客戶(hù)和銀行的關(guān)系；三是會(huì)做關(guān)系的預(yù)警，怎樣預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)負(fù)面評(píng)價(jià)，及時(shí)處理品牌管理危機(jī)。

第二個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景叫客戶(hù)自身，是針對(duì)客服的?，F(xiàn)在客戶(hù)做產(chǎn)品查詢(xún)或客戶(hù)投訴有很多種渠道和途徑，把這些信息集中起來(lái)放到一個(gè)平臺(tái)里，然后做語(yǔ)義分析、字典查找、模式匹配，同時(shí)建立一個(gè)自動(dòng)規(guī)則，當(dāng)這個(gè)客戶(hù)打電話過(guò)來(lái)的時(shí)候就能自動(dòng)判斷是什么問(wèn)題和需求，該怎么應(yīng)對(duì)。通過(guò)這個(gè)解決方案能發(fā)現(xiàn)四個(gè)目標(biāo)：第一是發(fā)現(xiàn)隱藏的位置；第二做預(yù)測(cè)導(dǎo)向，知道我的話述提前怎么說(shuō)；第三，很多客戶(hù)打電話投訴其實(shí)是產(chǎn)品的訴求，可能是產(chǎn)品的銷(xiāo)售機(jī)會(huì)；第四是可以提高客戶(hù)的忠誠(chéng)度。

第三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景最廣泛，就是客戶(hù)信用評(píng)級(jí)體系的建立。阿里巴巴阿里金融就是成功運(yùn)用的案例。阿里把兩類(lèi)數(shù)據(jù)（客戶(hù)的信用數(shù)據(jù)和客戶(hù)的行為數(shù)據(jù)）拿到以后做一個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型、建立一套信用體系，通過(guò)這個(gè)信用體系對(duì)商城商戶(hù)做一個(gè)評(píng)估，阿里除了建一個(gè)評(píng)分體系以外做了金融創(chuàng)新等很多業(yè)務(wù)創(chuàng)新，原理就是客戶(hù)背后的信用評(píng)級(jí)體系用大數(shù)據(jù)的方法建立的方式。

了解客戶(hù)需求 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品

：企業(yè)怎樣運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)？

謝國(guó)忠：首先一個(gè)應(yīng)用是360度的全景客戶(hù)識(shí)圖，是把傳統(tǒng)的客戶(hù)識(shí)圖和社交網(wǎng)絡(luò)上的客戶(hù)識(shí)圖關(guān)聯(lián)起來(lái)，主要是為營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。客戶(hù)在社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站的一些數(shù)據(jù)，比如在論壇上發(fā)表得言論，他的傾向、情緒表現(xiàn)和客戶(hù)的熟社會(huì)圈、社交圈，將其進(jìn)行歸類(lèi)，基本屬性、客戶(hù)實(shí)踐、產(chǎn)品性質(zhì)、社交網(wǎng)絡(luò)圈等等刻畫(huà)出來(lái)就形成這個(gè)客戶(hù)在外面網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一識(shí)圖。有了這個(gè)統(tǒng)一識(shí)圖可以做客戶(hù)群的微細(xì)分，然后企業(yè)可以做營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的管理，做信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)的管理和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的分析等。最理想的狀態(tài)是把外部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)跟企業(yè)的交易數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)起來(lái)，關(guān)鍵是把外面網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和銀行的交易帳戶(hù)關(guān)聯(lián)起來(lái)。

第二個(gè)應(yīng)用叫客戶(hù)微關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)標(biāo)簽化。企業(yè)現(xiàn)在已經(jīng)不滿(mǎn)足只知道客戶(hù)的這姓名、手機(jī)號(hào)碼、購(gòu)買(mǎi)記錄，更進(jìn)一步的是貼標(biāo)簽，這個(gè)客戶(hù)對(duì)什么感興趣，對(duì)數(shù)碼、旅游、財(cái)經(jīng)感興趣；這個(gè)客戶(hù)的需求是什么、應(yīng)用場(chǎng)景是什么，他正在租房、買(mǎi)數(shù)碼相機(jī)或單反相繼，我們把需求的標(biāo)簽給他；還可以做客戶(hù)的人格指數(shù)建模，對(duì)客戶(hù)的人格特征進(jìn)行判斷，這個(gè)客戶(hù)是感性的還是理性的，是脾氣暴躁的還是文靜的；同時(shí)還挖掘客戶(hù)的微關(guān)系，同事關(guān)系圈、家庭關(guān)系圈、喜好關(guān)系圈、網(wǎng)上互粉的關(guān)系圈、的關(guān)系圈等等，如果能找到這種微關(guān)系，營(yíng)銷(xiāo)手段和營(yíng)銷(xiāo)效果包括口碑是大大不一樣的。如果外面的帳戶(hù)和企業(yè)內(nèi)部帳戶(hù)沒(méi)辦法做到一對(duì)一的關(guān)聯(lián)，還有一個(gè)粗放的做法是通過(guò)標(biāo)簽和外面的京東、阿里巴巴、淘寶、蘇寧做一個(gè)關(guān)聯(lián)，怎么關(guān)聯(lián)？其實(shí)電商網(wǎng)站和搜索網(wǎng)站里面有很多標(biāo)簽，跟外面的合作可以通過(guò)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)起來(lái)做客戶(hù)群體的發(fā)現(xiàn)，做品牌的推廣，效果會(huì)很好。要實(shí)現(xiàn)客戶(hù)微關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)標(biāo)簽化，必須學(xué)會(huì)挖掘客戶(hù)微關(guān)系，有兩個(gè)手段：

第一個(gè)是企業(yè)里的內(nèi)部數(shù)據(jù)再利用，同時(shí)利用外部社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)拓展發(fā)現(xiàn)微關(guān)系。比方說(shuō)金融機(jī)構(gòu)，在客戶(hù)的銀行登記信息找到客戶(hù)的社會(huì)屬性關(guān)系，通過(guò)轉(zhuǎn)帳、匯款、留言、帳戶(hù)往來(lái)挖掘金融需求的關(guān)系群體，客戶(hù)消費(fèi)習(xí)慣里有很多地理位置信息，這些微關(guān)系通過(guò)內(nèi)部的數(shù)據(jù)再利用和文本分析就可以找到。再加上社交網(wǎng)絡(luò)的微關(guān)系。完善后會(huì)形成一個(gè)客戶(hù)完整的關(guān)系圖，如營(yíng)銷(xiāo)手段就可以做到基于客戶(hù)關(guān)系的業(yè)務(wù)拓展，基于客戶(hù)關(guān)系延伸到更多的客戶(hù)。

第二個(gè)手段是客戶(hù)的標(biāo)簽化。首先，把客戶(hù)需求由枯燥的數(shù)字轉(zhuǎn)為定性的描述，結(jié)合客戶(hù)基本資料、行為數(shù)據(jù)、購(gòu)物數(shù)據(jù)、帳戶(hù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，定性化、抽象化，變成一個(gè)標(biāo)簽。二是把這個(gè)標(biāo)簽存起來(lái)；三是維護(hù)這個(gè)標(biāo)簽。比如這個(gè)客戶(hù)通過(guò)客服打一個(gè)電話過(guò)來(lái)，基于標(biāo)簽就能判斷他有什么需求，同時(shí)抓住產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)訴求。

內(nèi)部?jī)?yōu)化 服務(wù)客戶(hù)

：客戶(hù)自身和微關(guān)系運(yùn)用在有助營(yíng)銷(xiāo)的同時(shí)也提升了客戶(hù)體驗(yàn)，那有沒(méi)有具體的案例來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)可以幫忙企業(yè)通過(guò)內(nèi)部的優(yōu)化來(lái)提高客戶(hù)體驗(yàn)滿(mǎn)意度呢？

謝國(guó)忠：有的。第一個(gè)案例是上海地鐵，利用視頻信息、客流分析做內(nèi)部網(wǎng)點(diǎn)的優(yōu)化。地鐵里人來(lái)人往，地鐵里攝像頭把人的軌跡錄下來(lái)，這種影像資料原來(lái)是一個(gè)監(jiān)控，我們研究院和上海地鐵合作把影像數(shù)據(jù)做了仿真，一直在流動(dòng)的。通過(guò)這個(gè)影像資料，我們發(fā)現(xiàn)在某個(gè)點(diǎn)是一個(gè)瓶頸，后來(lái)我們跟地鐵說(shuō)這個(gè)地方不行，全堵在這個(gè)地方，這個(gè)地方應(yīng)該做改進(jìn)，地鐵采納了我們的建議，做了改進(jìn)以后人流得到很多改善。

第二個(gè)案例是中遠(yuǎn)，物流供應(yīng)鏈的優(yōu)化?，F(xiàn)在的供應(yīng)鏈叫綠色供應(yīng)鏈，因?yàn)槲锪餍袠I(yè)很多是運(yùn)輸大戶(hù)，節(jié)能減排是一個(gè)很重要的指標(biāo)。中遠(yuǎn)全國(guó)有一萬(wàn)多物流車(chē)輛，700多艘集裝箱和船舶，GPS每十秒鐘傳送一次信息，一百多個(gè)配送中心、三百多個(gè)業(yè)務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，物流供應(yīng)鏈特別龐大。基于這種情況，通過(guò)采集中遠(yuǎn)所有車(chē)輛的信息、地圖信息，車(chē)輛行駛軌跡、網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，IBM把物流供應(yīng)鏈做大數(shù)據(jù)的分析和處理，優(yōu)化它的網(wǎng)絡(luò)、路、行駛車(chē)輛和船舶調(diào)度、庫(kù)存，最終達(dá)到的效果是全網(wǎng)碳排量減少12.6%，也就是說(shuō)每年可以減少十萬(wàn)噸的二氧化碳，或者說(shuō)可以節(jié)省44萬(wàn)噸的汽油，運(yùn)輸成本降低了23.4%，庫(kù)的成本降低到22.8%。

第三個(gè)案例是利用天氣大數(shù)據(jù)做可再生能源的應(yīng)用。這個(gè)案例是IBM和華北電網(wǎng)國(guó)家可再生能源的試點(diǎn)工程做的項(xiàng)目，利用局部的天氣預(yù)報(bào)精確預(yù)測(cè)幫助風(fēng)電進(jìn)行閉網(wǎng)。國(guó)家規(guī)定如果風(fēng)力發(fā)出來(lái)的電要閉網(wǎng)必須要可預(yù)測(cè)的，如果預(yù)測(cè)不準(zhǔn)是不允許閉網(wǎng)的，目前在中國(guó)風(fēng)力發(fā)電閉網(wǎng)的概率大概是30%-60%之間。解決方案就是基于高性能的計(jì)算平臺(tái)同時(shí)采用大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)提供更精度的定時(shí)定點(diǎn)定量的天氣預(yù)報(bào)，比普通的天氣預(yù)報(bào)精度要多很多，目前做到風(fēng)力發(fā)電的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度達(dá)到92%。

全國(guó)十三五規(guī)劃明確全民參保計(jì)劃，將在2020年前基本實(shí)現(xiàn)。全民參保是政策指向也是新的市場(chǎng)空間，無(wú)憂保堅(jiān)定信念承擔(dān)起企業(yè)的社會(huì)責(zé)任，努力做國(guó)家全民參保計(jì)劃的踐行者。 小編有話說(shuō)：謝謝這么優(yōu)秀的你來(lái)看文章，有什么想對(duì)小編說(shuō)的盡管來(lái)吧，大家的支持就是我們的動(dòng)力，歡迎大家踴躍發(fā)表疑問(wèn)，歡迎吐槽，社保生態(tài)圈群：248069515