大家都知道人與人之間只要一方愿意說，一方愿意聽，那么就能完成一場友好的交流，數據和人之間也是一樣的，這一點也很少有人質疑，但是，當數據轉換為無組織和非結構化數據集的束和棧時，人們往往會變得束手無策，這時候的挑戰在于傾聽并弄清數據要表達的意思。因為大數據會讓對話數據變得嘈雜。您聽不到聲音；你聽到刺耳的聲音，這都是每個組織需要努力的方向。

而本文就將探討領先的組織如何利用大數據和分析，從流程中的不和諧中濾除白噪聲，從而認真遵循并從中受益說。這些組織與政府機構分布在不同的垂直行業中，包括航空航天業和醫療行業。

空客利用大數據和分析來改善客戶體驗

在過去的四十年中，空中客車公司一直是航空航天業的全球領導者，專門從事設計和制造航空航天產品，服務和解決方案。

在復雜而競爭激烈的行業中運營意味著空客必須在效率，生產力和創新方面處于最佳狀態，才能為客戶提供無與倫比的服務體驗，大數據和分析正在這方面幫助公司。

空中客車公司使用IBM InfoSphere Data Explorer，集成了分布在不同業務部門的超過4TB索引數據的數據發現，導航，分析和與上下文相關的視圖。然后，服務部門工作人員可以集中訪問所有這些數據，為他們提供有價值的信息，以執行及時的航空公司維護計劃。

空客集團副總裁兼新業務模型和服務負責人倫納德·李（Leonard Lee）在最近的一次采訪中說：“我們擁有大量數據。飛機是非常“健談”的機器。它可以產生數PB的數據。在航空航天業中，只有2％的數據以任何建設性的方式使用，因此，我們計劃通過推動諸如預測性維護之類的舉措，利用這些數據的全部豐富性來幫助改善客戶體驗。讓飛機盡快重返空中。”

這項大數據和分析應用程序一年為公司節省了超過3600萬美元。公司利用大數據和分析的另一種方法是縮短航空航天設備生產的交貨時間，以便在適當的時候為客戶提供便利。

每個車間都擁有數字解決方案，該解決方案使不同生產單位的工人可以實時更新項目狀態。然后可以在工人之間交流和共享這些數據，這些數據位于不同的車間，減少了文書檢查，并提出了一種積極的生產方法。最新的空中客車旋翼飛機H160直升機就是基于這種新建立的生產模型建造的。

Lee進一步擴展了公司的戰略，并補充說：“我們試圖通過數字化轉型來建立數字化，數據驅動的業務模型。我們正在與Palantir等戰略合作伙伴合作，通過擁有層次化的分析，機器學習和人工智能來在整個價值鏈中獲取更多價值，以便我們可以構建可幫助我們改善客戶體驗的解決方案。 ”

大數據和分析可能會加快癌癥治療的速度

商業，體育甚至生命科學行業都在尋找大數據的用途。生命科學行業致力于研究和擴大我們對人體的了解，以保持其健康和無病。

人體是由細胞，組織和器官組成的復雜系統，各種生物分子構成了該復雜系統的結構。然后，該系統由我們DNA中存在的一組基因調節。

將這些細胞和復雜性放在定量的上下文中：

• 我們體內有37.2萬億個細胞。
• 每個單元由70億個原子組成。
• 一個細胞中大約有20,000個基因。

展開每個細節，您都將遇到PB級的數據。這意味著生命科學家必須定期管理和解密的大量數據。但是，該行業正迎接挑戰。它認為，大數據和分析可以幫助加快找到各種疾病，甚至是癌癥等復雜疾病的治療方法。

羅伯特·格羅斯曼（Robert Grossman）說：“通過利用大數據和分析，我們可以開始了解有關腫瘤如何生長，異質性腫瘤是什么以及目標是什么的基本事實，因此我們可以開發出適用于具有特定基因組特征的特定腫瘤的新藥。” ，Genomic Data Commons項目的首席研究員，在接受Chicago Inno采訪時。

什么是基因組數據共享？

Genomic Data Commons這個項目旨在向全世界的研究人員提供癌癥數據，以便他們可以為研究結果做出貢獻并幫助加快對癌癥治療的搜索。數據存儲庫位于芝加哥大學，是世界上最大的開放訪問存儲庫之一。

格羅斯曼說：“我認為，在研究方面，大多數癌癥研究人員發現令人沮喪的數據量。” “他們希望使用所有可用數據，但要設置環境，對其進行管理，保持其安全性和合規性-該過程非常繁瑣。我們的作用是將大型公共研究數據集整合在一起，以對它們進行一致的分析，并以易于消化的形式將其提供給研究團體，以加快研究速度。”該項目是在一年前啟動的，該團隊認為，在接下來的六到九個月內，他們將有足夠的資源宣布通過GDC進行的發現。

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政府機構利用大數據和分析技術確保公民安全

政府機構的主要職責之一是相互協作和溝通，以確保公民的安全和福祉。

聯邦和州一級的美國政府機構一直在努力確保自己履行這一職責。現在，他們正在利用大數據和分析來加強其工作和策略。數據和分析對于政府主管人員來說并不是一個新領域。但是，隨著數據量的增加和預算的緊張，面臨的挑戰是使用大數據和分析解決方案，這些解決方案可以為機構提供更快，更準確的見解，從而使代理商能夠主動，快速地做出響應。富士通的SPATIOWL就是這樣一種部署的解決方案的例子。該平臺收集來自市區安裝的傳感器的交通運輸和運輸相關數據。然后，可以使用此數據來識別事故熱點（乘客和車輛流動增加的區域），以便可以提前采取預防措施來減輕事故風險。

另一個例子是使用大數據和分析來預測自然災害并改善災害管理活動。政府機構正在利用技術來獲取高分辨率的衛星圖像和地震數據。借助機器學習和人工智能提供的分析，然后將這些數據與歷史信息相結合，以識別模式并預測自然災害。此外，平臺已與預測性災難算法集成在一起，這些算法使政府機構可以實時監視使災難管理服務可訪問的不同交付渠道。結果，正在改善所提供服務的標準。

大數據和分析領域充滿挑戰，但意義深刻。它提供了可行的見解，可幫助企業和組織實現流程自動化，洞悉目標市場并優化其現有運營，以提高生產力和效率。

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