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“大数据”应用
二、“大数据”应用
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据技术[1]的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的资源[1]。
随着云时代的来临，大数据（Big data）吸引了越来越多的关注。因为大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式[3]。大数据就是通过对各种各样类型的杂乱大数据进行挖掘分析归纳，快速获得有价值的信息，并将这些信息应用到行业或企业中。
例子：
新西兰最大的金融机构 Westpac Life将Informatica 部署在其保险项目中，这个项目是一个商业智能环境，帮助金融机构增加收入、留住更多客户、增加交叉销售的潜在客户并降低风险。
系统提供了一个可信业务和保险客户数据的单一来源，有望交出240 %以上的投资回报，保单的生命周期收入提高至少一个百分点。Informatica 平台还助力Westpac的社交媒体项目，利用超过120 万客户每月进行三百万的在线交易，客户所说的话等信息，将这些庞大的客户数据集带放在Westpac活动的前沿和中心进行分析，在保密情况下通过强大数据治理作出的高级战略报告，避免了在孤岛上作出决策。
典型的大数据构架
