互联网、政府、金融、房地产、医疗能源、制造业、电信等等。电信行业使用大数据应用来分析传感器数据异常，预测设备故障，并提高客户满意度。能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求的准确性。房地产行业通过对内外部数据的挖掘和分析，使管理者能够掌握和了解房地产行业的潜在市场需求，把握经营形势和趋势，针对细分市场实施动态定价和差别定价。制造业利用大数据分析实现设备预测和维护，优化生产流程，控制能源消耗，发现潜在问题并给出预警。
体验了一个多月的5G网络，在此分享一些看法。相比4G，5G手机的流量消耗确实要比4G手机快，这个笔者进行过对比。 提到5G，很多消费者的第一印象就是上网速度更快了。从一些用户的测速结果来看，5G下行速度可以高达1Gbps以上。再看4G，最高速度也不过100Mbps左右。正是因为5G网络速度更快了，再加上独特的缓存机制，5G流量消耗才会更快。
笔者曾经做过测试，在5G手机上用SpeedTest软件测速，4G网络测速一次，大约消耗200M左右的流量。使用同一台5G手机，接入5G网络使用SpeedTest测速，每次大约消耗1G左右的流量。 不难发现，同样是测速，5G网络的流量消耗更快了。至于5G手机流量消耗快的原因，各种答案也是五花八门。
在笔者看来，手机上网都有一个缓存机制，速度更快的5G，肯定会提前缓存更多的数据，这是5G手机流量消耗快的重要原因。 更重要的一点是，无论是4G上网，是5G上网，上行流量和下行流量都要计费的。目前，5G商用套餐的流量包相对还少，很难满足日常应用。比如，129元的5G套餐只有30G流量，一个月根本不够用。
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值文本视频语音图像文档XMLHTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统机器设备传感器数据库的数据，如政府银行国计民生行业产业社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括互联网行业政府行业金融行业传统企业中的地产医疗能源制造电信行业等等。1.\t互联网行业大数据的应用代表为电商社交网络检索领域，可以根据销售数据客户行为活跃度商品偏好购买率等数据交易数据商品收藏数据售后数据等搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2.\t政府行业在大数据分析部分包括质检部门公安部门气象部门医疗部门等，质检部门包括对商品生产加工物流贸易消费全过程的信息进行采集验证检查，保证食品物品安全气象部门通过构建大气运动规律评估模型气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急救灾工作。3.\t金融行业的大数据分析多应用于银行证券保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据在网站上消费的交易数据客户办理业务的预留数据，结合客户年龄资产规模消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4.\ t传统产业包括能源、电信、房地产、零售制造等。电信行业使用大数据应用来分析传感器数据异常，预测设备故障，并提高客户满意度。能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求的准确性。房地产行业通过对内外部数据的挖掘和分析，使管理者能够掌握和了解房地产行业的潜在市场需求，把握经营形势和趋势，针对细分市场实施动态定价和差别定价。制造业利用大数据分析实现设备预测和维护，优化生产流程，控制能源消耗，发现潜在问题并给出预警。
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