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　　据介绍，的一家国有大型采用大数据分析技术，建立了基于客户行为、产品响应和渠道匹配等模型的策略，并结合全量客户的特征，设计了针对性的与精细化的建模方案。除了汽车行业，2018年也可以看到很多地产行业的消息。

 

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由科学院计算技术研究所主办，一年一度的Hadoop2011云计算大会（Hadoop in China 2011，HiC2011）将于12月2日至3日在北京会议中心召开。 Hadoop in China大会已历经四届，今年的大会主题是“海量数据掘宝”。希望以“细致的研发细节，直接的交流互动”使此次大会达到“理解实际需求。 大会和国内Hadoop及云计算技术应用的成功企业，并引入研究界对于云计算及DISC（Data Intensive Super Computing）研究方向的学术观点。通过技术应用和科学研究双角审视云计算技术及Hadoop开源生态的现状和发展趋势。大会特别邀请了威斯康星大学、GOOGLE、facebook等众多专家现场演讲交流，部分专家是在进行交流。 近几年来，越来越多的国内外 互联网公司和企业都已意识到数据资产规模化带来的潜在价值。以Hadoop为代表的大规模数据处理（Big Data Processing）技术的日趋成熟使得“业务为王”向“数据为王”转变。如公司的“数据魔方”应用，基于交易数据的分析和挖掘，向用户提供行 业动态热点和市场发展趋势的深度数据服务。大规模数据处理技术的发展往往超出想象。拿已有6亿用户的Facebook的为例，大规模数据处理更向着实时化 迈进，其ETL（Extract, Transform, Load）从原来的24到48小时演进到小于10秒，以在线和实时数据分析的需求。可以看出“如果性能不需求就是功能缺失”这样的设计指 导思想。此外，规模化的数据如果没有的“掘宝工具”是无法体现其价值的。信息检索、内容挖掘、自然语言理解、数据可视化、计算学、地理信息等 领域均采用Hadoop技术研究和从数据到价值的各类工具，起到了“海量数据掘宝”的作用。 越来越多的国内司参与到Hadoop社区，或者直接将线上使用的开源。这极大地促进了Hadoop技术在国内的推广发展，扩大了大规模数据处理的应 用范围。我们欣喜地看到，学界对Hadoop的研究不减，今年的VLDB上就出现了数篇与MapReduce/Hadoop相关的论文。这说明 Hadoop还有很多可完善可改进的地方。另一方面，一些商业也在向Hadoop技术靠拢，兼容Hadoop栈。同时，国内外出现了一批以提供 Hadoop技术和服务的公司，Hadoop大规模数据处理技术的商业价值逐渐业界的。

 

 

 

 

 

 

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