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大家都知道人与人之间只要一方愿意说，一方愿意听，那么就能完成一场友好的交流，数据和人之间也是一样的，这一点也很少有人质疑，但是，当数据转换为无组织和非结构化数据集的束和栈时，人们往往会变得束手无策，这时候的挑战在于倾听并弄清数据要表达的意思。因为大数据会让对话数据变得嘈杂。您听不到声音；你听到刺耳的声音，这都是每个组织需要努力的方向。
而本文就将探讨领先的组织如何利用大数据和分析，从流程中的不和谐中滤除白噪声，从而认真遵循并从中受益说。这些组织与政府机构分布在不同的垂直行业中，包括航空航天业和医疗行业。
空客利用大数据和分析来改善客户体验
在过去的四十年中，空中客车公司一直是航空航天业的全球领导者，专门从事设计和制造航空航天产品，服务和解决方案。
在复杂而竞争激烈的行业中运营意味着空客必须在效率，生产力和创新方面处于最佳状态，才能为客户提供无与伦比的服务体验，大数据和分析正在这方面帮助公司。
空中客车公司使用IBM InfoSphere Data Explorer，集成了分布在不同业务部门的超过4TB索引数据的数据发现，导航，分析和与上下文相关的视图。然后，服务部门工作人员可以集中访问所有这些数据，为他们提供有价值的信息，以执行及时的航空公司维护计划。
空客集团副总裁兼新业务模型和服务负责人伦纳德·李（Leonard Lee）在最近的一次采访中说：“我们拥有大量数据。飞机是非常“健谈”的机器。它可以产生数PB的数据。在航空航天业中，只有2％的数据以任何建设性的方式使用，因此，我们计划通过推动诸如预测性维护之类的举措，利用这些数据的全部丰富性来帮助改善客户体验。让飞机尽快重返空中。”
这项大数据和分析应用程序一年为公司节省了超过3600万美元。公司利用大数据和分析的另一种方法是缩短航空航天设备生产的交货时间，以便在适当的时候为客户提供便利。
每个车间都拥有数字解决方案，该解决方案使不同生产单位的工人可以实时更新项目状态。然后可以在工人之间交流和共享这些数据，这些数据位于不同的车间，减少了文书检查，并提出了一种积极的生产方法。最新的空中客车旋翼飞机H160直升机就是基于这种新建立的生产模型建造的。
Lee进一步扩展了公司的战略，并补充说：“我们试图通过数字化转型来建立数字化，数据驱动的业务模型。我们正在与Palantir等战略合作伙伴合作，通过拥有层次化的分析，机器学习和人工智能来在整个价值链中获取更多价值，以便我们可以构建可帮助我们改善客户体验的解决方案。 ”
大数据和分析可能会加快癌症治疗的速度
商业，体育甚至生命科学行业都在寻找大数据的用途。生命科学行业致力于研究和扩大我们对人体的了解，以保持其健康和无病。
人体是由细胞，组织和器官组成的复杂系统，各种生物分子构成了该复杂系统的结构。然后，该系统由我们DNA中存在的一组基因调节。
将这些细胞和复杂性放在定量的上下文中：
- 我们体内有37.2万亿个细胞。
- 每个单元由70亿个原子组成。
- 一个细胞中大约有20,000个基因。
展开每个细节，您都将遇到PB级的数据。这意味着生命科学家必须定期管理和解密的大量数据。但是，该行业正迎接挑战。它认为，大数据和分析可以帮助加快找到各种疾病，甚至是癌症等复杂疾病的治疗方法。
罗伯特·格罗斯曼（Robert Grossman）说：“通过利用大数据和分析，我们可以开始了解有关肿瘤如何生长，异质性肿瘤是什么以及目标是什么的基本事实，因此我们可以开发出适用于具有特定基因组特征的特定肿瘤的新药。” ，Genomic Data Commons项目的首席研究员，在接受Chicago Inno采访时。
什么是基因组数据共享？
Genomic Data Commons这个项目旨在向全世界的研究人员提供癌症数据，以便他们可以为研究结果做出贡献并帮助加快对癌症治疗的搜索。数据存储库位于芝加哥大学，是世界上最大的开放访问存储库之一。
格罗斯曼说：“我认为，在研究方面，大多数癌症研究人员发现令人沮丧的数据量。” “他们希望使用所有可用数据，但要设置环境，对其进行管理，保持其安全性和合规性-该过程非常繁琐。我们的作用是将大型公共研究数据集整合在一起，以对它们进行一致的分析，并以易于消化的形式将其提供给研究团体，以加快研究速度。”该项目是在一年前启动的，该团队认为，在接下来的六到九个月内，他们将有足够的资源宣布通过GDC进行的发现。
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政府机构利用大数据和分析技术确保公民安全
政府机构的主要职责之一是相互协作和沟通，以确保公民的安全和福祉。
联邦和州一级的美国政府机构一直在努力确保自己履行这一职责。现在，他们正在利用大数据和分析来加强其工作和策略。数据和分析对于政府主管人员来说并不是一个新领域。但是，随着数据量的增加和预算的紧张，面临的挑战是使用大数据和分析解决方案，这些解决方案可以为机构提供更快，更准确的见解，从而使代理商能够主动，快速地做出响应。富士通的SPATIOWL就是这样一种部署的解决方案的例子。该平台收集来自市区安装的传感器的交通运输和运输相关数据。然后，可以使用此数据来识别事故热点（乘客和车辆流动增加的区域），以便可以提前采取预防措施来减轻事故风险。
另一个例子是使用大数据和分析来预测自然灾害并改善灾害管理活动。政府机构正在利用技术来获取高分辨率的卫星图像和地震数据。借助机器学习和人工智能提供的分析，然后将这些数据与历史信息相结合，以识别模式并预测自然灾害。此外，平台已与预测性灾难算法集成在一起，这些算法使政府机构可以实时监视使灾难管理服务可访问的不同交付渠道。结果，正在改善所提供服务的标准。
大数据和分析领域充满挑战，但意义深刻。它提供了可行的见解，可帮助企业和组织实现流程自动化，洞悉目标市场并优化其现有运营，以提高生产力和效率。
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