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Da 数据互联网会有怎样的改变？随着Da 数据 industry的蓬勃发展，Da 数据技术和应用逐渐渗透和融入社会各个领域，加速互联网等行业的转型升级。如何充分释放和利用Da 数据中蕴含的巨大价值，无疑成为当前的热门话题。传统行业“掘金”大数据如何定义大数据？“通俗地说，数据大到单台计算机都处理不过来。”工信部软件司司长陈伟在接受记者采访时表示，目前全球数据体量每18个月就会翻一番，而且由于产业链涉及数据采集、存储、分析、挖掘、流通服务，大数据不仅改变了互联网的商业模式，

作为互联网公司的代表，百度正在与保险公司发展“深厚的友谊”。通过保险公司数据的科学建模和人工智能算法的海量计算，挖掘出这群具有相同特征的群体，找到低薪人群的准确率已经超过85%。随着“双11”电商节的临近，快递行业正在紧锣密鼓地准备“战斗”。与保险行业类似，物流行业也在积极拥抱Da 数据。

从移动互联网的特点和大数据开始，移动互联网突破了时间和空间的限制，使人们能够随时随地接触互联网，但也呈现碎片化。大数据是基于大规模数据。有了大量的数据，就可以进行分析归类，从而准确确定需求。large 数据对供应链的影响如下:1。库存优化。比如SAS独有的强大库存优化模型，可以在保持高客户满意度的同时，最大限度地降低供应成本，提高供应链的响应速度。

当然，还有一些其他潜在的好处，比如增加市场份额。此外，使用SAS系统，产品质量将显著提高，不良率将降低10% ~ 20%。2.创造运营效益，在生产现场从供应链渠道和仪器或传感器网络收集大量数据。使用Da 数据更紧密地整合和分析这些数据仓库，可以帮助提高库存管理、销售和配送流程的效率以及对设备的持续监控。制造业要发展，企业必须了解“大-2”的性价比。

本人从事物流行业近五年，积累了很多物流市场的经验。下面我谈谈我的看法。数据For物流industry，其最重要的应用之一就是路线规划。所谓路线规划，就是在纵横交错的线路中找到一条合理的路线，同时也是为了降本增效。以跨境快递运输为例。跨境快递运输就是运用大数据技术的正面例子。通过结合AI智能、云计算和big 数据 center，实现场地利用率的提升、优化选址、路径规划、货运量预测、智能机器替代人工客服等。通过艾大，

Da 数据在很多方面也与云计算不同。云计算的目的是通过互联网更好地调用、扩展和管理计算和存储资源和能力，从而节省企业的IT部署成本，其处理对象是IT资源、处理能力和各种应用，云计算从根本上改变了企业的IT架构，产业发展的主要推动力是存储和计算设备的制造商以及拥有计算和存储资源的企业。“大数据”的目的是充分挖掘海量数据中的信息，发现数据中的价值，其处理对象是多种多样的数据。