大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

　　在當(dāng)今世界，可用的數(shù)據(jù)量在不斷增長(zhǎng)，因?yàn)樵S多企業(yè)和公司能夠匯編各自行業(yè)的信息。
 

　　當(dāng)然，大數(shù)據(jù)分析為他們提供了優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)，可以確定他們需要改進(jìn)服務(wù)或產(chǎn)品的哪些領(lǐng)域，銷(xiāo)售可能增加或減少以及市場(chǎng)上可能存在漏洞的地方。
 

　　這表明了在多個(gè)組織中使用大數(shù)據(jù)分析的重要性。一位研究人員曾經(jīng)聲稱(chēng)，先進(jìn)的分析工具有助于獲得更深刻的見(jiàn)解和發(fā)現(xiàn)，這將挑戰(zhàn)業(yè)務(wù)中的假設(shè)。此外，業(yè)務(wù)分析師和用戶(hù)還將獲得更多信息，并在創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)方面具有巨大潛力。
 

　　一個(gè)非常重要的好處是，數(shù)據(jù)的使用可以幫助公司節(jié)省大量資金，制定更好的營(yíng)銷(xiāo)策略，提高采購(gòu)效率，支持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)并使自己與行業(yè)中其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手區(qū)分開(kāi)來(lái)。除了公司以外，在其他幾個(gè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的應(yīng)用也是有用的。
 

　　已使用大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的領(lǐng)域：
 

　　以下是已使用大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的各個(gè)領(lǐng)域：
 

　　1.)警務(wù)/安全
 

　　世界各地的許多城市都在使用地理數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的地區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，這些地區(qū)可能會(huì)見(jiàn)證犯罪激增。這似乎在諸如芝加哥，倫敦，洛杉磯等主要城市都行得通。盡管不可能對(duì)每樁犯罪進(jìn)行逮捕，但是數(shù)據(jù)的可用性使在這樣的地區(qū)派駐警察成為可能。在一天中的某些時(shí)間導(dǎo)致犯罪率下降。
 

　　這表明，這種大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序?qū)⑹刮覀儞碛懈踩某鞘?，而無(wú)需警察將其生命置于危險(xiǎn)之中。
 

　　2.) 運(yùn)輸
 

　　幾年前，在倫敦奧運(yùn)會(huì)上，需要處理球迷在倫敦市進(jìn)行的1800萬(wàn)次旅行，幸運(yùn)的是，這次旅行已經(jīng)得到解決。
 

　　這個(gè)壯舉是如何實(shí)現(xiàn)的?TFL和火車(chē)運(yùn)營(yíng)商利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)確保大量旅程的順利進(jìn)行。他們能夠從發(fā)生的事件中輸入數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)要出差的人數(shù);交通運(yùn)輸?shù)玫搅擞行Ф行У倪\(yùn)行，因此運(yùn)動(dòng)員和觀眾可以往返于各個(gè)體育館。
 

　　3.)欺詐和風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)
 

　　這被稱(chēng)為數(shù)據(jù)科學(xué)的最初應(yīng)用之一，它是從金融學(xué)科中提取的。如此眾多的組織在債務(wù)方面經(jīng)歷了非常糟糕的經(jīng)歷，因此受夠了。由于他們已經(jīng)擁有在客戶(hù)申請(qǐng)貸款期間收集的數(shù)據(jù)，因此他們應(yīng)用了數(shù)據(jù)科學(xué)，最終使他們擺脫了蒙受的損失。這導(dǎo)致銀行學(xué)會(huì)了從客戶(hù)的個(gè)人資料，最近的支出以及提供給他們的其他重要信息中分離和征服數(shù)據(jù)。這使他們易于分析和推斷客戶(hù)是否有違約的可能性。
 

　　4.) 管理風(fēng)險(xiǎn)
 

　　在保險(xiǎn)業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)管理是主要重點(diǎn)。大多數(shù)人不知道的是，在為一個(gè)人投保時(shí)，所涉及的風(fēng)險(xiǎn)并非僅基于信息來(lái)獲得，而是根據(jù)在做出決定之前進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)來(lái)獲得。大數(shù)據(jù)分析為保險(xiǎn)公司提供有關(guān)理賠數(shù)據(jù)，精算數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的信息，涵蓋了公司需要做出的所有重要決策。保險(xiǎn)人在投保個(gè)人之前先進(jìn)行評(píng)估，然后再設(shè)定適當(dāng)?shù)谋ｋU(xiǎn)。
 

　　如今，分析軟件已用于檢測(cè)各種形式的欺詐性索賠。危險(xiǎn)索賠由可以檢查的紅旗指示器檢測(cè)。由于自動(dòng)化提高索賠處理效率的方式，將此類(lèi)索賠引起管理員的注意非常重要。
 

　　5.) 交付物流
 

　　好吧，數(shù)據(jù)科學(xué)和分析沒(méi)有無(wú)限的應(yīng)用。UPS，DHL，F(xiàn)edEx等遍布全球的物流公司都在利用數(shù)據(jù)來(lái)提高其運(yùn)營(yíng)效率。在大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序中，這些公司找到了最合適的運(yùn)輸路線(xiàn)，最佳的交貨時(shí)間，最合適的運(yùn)輸方式進(jìn)行選擇，從而提高了成本效益。此外，這些公司通過(guò)使用GPS生成的數(shù)據(jù)為他們提供了充分利用大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的機(jī)會(huì)。
 

　　6.)Web供應(yīng)
 

　　人們普遍認(rèn)為，“智慧城市”具有由其政府或當(dāng)?shù)毓咎峁┑目焖倩ヂ?lián)網(wǎng)速度，因此稱(chēng)它們?yōu)橹腔鄢鞘?。好吧，僅僅因?yàn)槿藗兛梢砸蚤W電般的速度訪問(wèn)Facebook或YouTube并不一定會(huì)使城市變得聰明。
 

　　盡管可能存在快速互聯(lián)網(wǎng)，但這只是一回事;它必須存在于適當(dāng)?shù)奈恢?，并由適當(dāng)?shù)娜藛T訪問(wèn)。其中的關(guān)鍵組成部分是能夠在正確的時(shí)間和位置轉(zhuǎn)移帶寬。這只能通過(guò)使用數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
 

　　主要假設(shè)是，商業(yè)和金融區(qū)域在工作日應(yīng)具有最高帶寬，而住宅區(qū)域應(yīng)在周末獲得這種帶寬。真實(shí)的事實(shí)是，這種情況比看起來(lái)要復(fù)雜得多，并且只能由大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序解決。例如，如果某個(gè)特定社區(qū)希望引起Web開(kāi)發(fā)公司和高科技行業(yè)的關(guān)注，并使其建立在那里，則需要更高的帶寬;只有大數(shù)據(jù)分析才能有效地做到這一點(diǎn)。
 

　　7.) 適當(dāng)?shù)闹С?br />  

　　智能城市的另一個(gè)問(wèn)題是花很少的錢(qián)在小事上?？赡芤虿槐匾捻?xiàng)目而忽略的小改動(dòng)或地標(biāo)重塑會(huì)消耗大量金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的目標(biāo)是納稅人的錢(qián)將對(duì)哪些地方產(chǎn)生重大影響以及適合的工作類(lèi)型。將這些錢(qián)花在哪里的目標(biāo)將導(dǎo)致整個(gè)城市的基礎(chǔ)設(shè)施得到改頭換面，減少了多余的錢(qián)。

 

　　8.)客戶(hù)互動(dòng)
 

　　這是保險(xiǎn)業(yè)中大數(shù)據(jù)分析的另一種應(yīng)用。保險(xiǎn)公司可以通過(guò)定期進(jìn)行客戶(hù)調(diào)查(主要是在與索賠處理人員進(jìn)行互動(dòng)之后)來(lái)確定有關(guān)其服務(wù)的很多信息。他們可以使用它來(lái)了解哪些服務(wù)是好的，哪些服務(wù)需要改進(jìn)。各種人群可能希望使用多種交流方式，例如人際互動(dòng)，網(wǎng)站，電話(huà)或電子郵件。根據(jù)反饋對(duì)客戶(hù)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以幫助保險(xiǎn)公司根據(jù)客戶(hù)行為和可靠的見(jiàn)解來(lái)改善客戶(hù)體驗(yàn)。
 

　　最近進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，對(duì)技術(shù)的投資不足是當(dāng)前一代保險(xiǎn)客戶(hù)對(duì)客戶(hù)的不滿(mǎn)，因?yàn)樗麄兏矚g使用移動(dòng)和在線(xiàn)渠道，社交媒體和其他最近的媒體與他們的代理進(jìn)行交互。但是，老一輩仍然喜歡使用電話(huà)。為了改善客戶(hù)的整體體驗(yàn)，最好是保險(xiǎn)公司為其客戶(hù)提供多種通信方法。
 

　　9.)城市規(guī)劃
 

　　許多地方犯的一個(gè)大錯(cuò)誤是，在進(jìn)行城市規(guī)劃時(shí)沒(méi)有考慮分析。實(shí)際上，仍在使用網(wǎng)絡(luò)流量和營(yíng)銷(xiāo)來(lái)代替創(chuàng)建空間和建筑物。由于數(shù)據(jù)對(duì)建筑物分區(qū)和舒適性創(chuàng)建等事物的影響，這確實(shí)導(dǎo)致了許多問(wèn)題需要控制數(shù)據(jù)。構(gòu)建的模型將最大程度地提高特定區(qū)域或服務(wù)的可訪問(wèn)性，同時(shí)最大程度地降低城市中基礎(chǔ)架構(gòu)重要元素過(guò)載的風(fēng)險(xiǎn)。這意味著它將創(chuàng)造效率。
 

　　我們通常會(huì)看到建在看起來(lái)合適但實(shí)際上會(huì)對(duì)其他地方產(chǎn)生負(fù)面影響的地點(diǎn)上的建筑物。這是因?yàn)樵谟?jì)劃期間未考慮此類(lèi)問(wèn)題。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序以及建模將使標(biāo)記任何位置的結(jié)構(gòu)的結(jié)果變得容易。
 

　　10.)醫(yī)療保健
 

　　考慮到醫(yī)療保健質(zhì)量的提高，大多數(shù)醫(yī)院面臨的挑戰(zhàn)之一是應(yīng)付成本壓力，以盡可能多地治療患者。機(jī)器和儀器數(shù)據(jù)的使用已急劇增加，以?xún)?yōu)化和跟蹤治療，患者流量以及醫(yī)院設(shè)備的使用。據(jù)估計(jì)，將實(shí)現(xiàn)1%的效率提升，并將在全球范圍內(nèi)提供超過(guò)630億美元的醫(yī)療保健服務(wù)。
 

　　11.)旅行
 

　　大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序通過(guò)社交媒體和移動(dòng)/博客大數(shù)據(jù)分析來(lái)幫助優(yōu)化旅行者的購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)。這是因?yàn)榭梢詮闹蝎@得客戶(hù)的喜好和期望，因此，公司可以通過(guò)定制的要約和套餐從當(dāng)前銷(xiāo)售額的相關(guān)性到最近瀏覽到購(gòu)買(mǎi)的轉(zhuǎn)換來(lái)銷(xiāo)售產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序還可以根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)的結(jié)果提供個(gè)性化的旅行建議。
 

　　12.) 能源管理
 

　　我們正處于一個(gè)時(shí)代，公司將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到能源管理中，并涵蓋能源優(yōu)化，智能電網(wǎng)管理，能源分配和公用事業(yè)公司樓宇自動(dòng)化等領(lǐng)域。此處的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序主要側(cè)重于監(jiān)視和控制調(diào)度人員，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，并確保正確管理服務(wù)中斷。實(shí)用程序具有在網(wǎng)絡(luò)性能內(nèi)集成多達(dá)數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的能力，這使工程師可以利用分析來(lái)監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)。
 

　　13.) 互聯(lián)網(wǎng)/網(wǎng)頁(yè)搜索
 

　　當(dāng)提到“搜索”一詞時(shí)，想到的第一件事就是“谷歌”。實(shí)際上，只要說(shuō)“ Google it”，就可以在某種程度上使用Google代替“在互聯(lián)網(wǎng)上搜索”。嗯，除了Google之外，還有其他幾個(gè)搜索引擎，例如Bing，Yahoo，Duckduckgo，AOL，Ask等。這些搜索引擎中的每一個(gè)都是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序的結(jié)果，因?yàn)樗鼈兪褂盟惴蔀槿魏螒?yīng)用程序提供最佳結(jié)果直接針對(duì)他們的搜索查詢(xún)。在這方面，眾所周知Google每天要處理20 PB以上的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，如果沒(méi)有分析和數(shù)據(jù)科學(xué)，就不可能實(shí)現(xiàn)這一壯舉。
 

　　14.)數(shù)字廣告
 

　　除了網(wǎng)絡(luò)搜索，還有另一個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)于一個(gè)非常重要的目的-數(shù)字廣告。從在幾個(gè)網(wǎng)站上顯示的橫幅廣告到在大城市中看到的數(shù)字廣告牌;全部由數(shù)據(jù)算法控制。

　　這說(shuō)明了為什么數(shù)字廣告獲得的點(diǎn)擊率要比傳統(tǒng)廣告高。目標(biāo)僅取決于用戶(hù)的過(guò)去行為。

　　大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的重要性不可過(guò)分強(qiáng)調(diào)，因?yàn)樗言诋?dāng)今幾乎所有生活領(lǐng)域中使用。我們可以看到，在做出某些決定之前，擁有數(shù)據(jù)非常重要，以避免不必要的問(wèn)題。

　　同樣，低效率地處理有價(jià)值的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致多個(gè)問(wèn)題，例如組織中的不同部門(mén)不了解如何使用它，這將導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法充分利用其潛力或無(wú)法用于任何目的。
 

　　15.)銀行和證券
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　通過(guò)對(duì)10家投行券商的16個(gè)項(xiàng)目的研究表明，該行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)包括：證券欺詐預(yù)警、蜱蟲(chóng)分析、檢測(cè)卡片欺詐、審計(jì)跟蹤檔案、企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告、貿(mào)易可視性、客戶(hù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、用于交易的社交分析、IT運(yùn)營(yíng)分析和IT策略合規(guī)性分析等。
 

　　應(yīng)用：
 

　　證券交易委員會(huì)(SEC)正在使用大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析和自然語(yǔ)言處理器來(lái)捕捉金融市場(chǎng)中的非法交易活動(dòng)。

　　商業(yè)銀行，對(duì)沖基金和其他金融公司在高頻交易的交易分析，交易前的決策支持分析，情緒測(cè)量，預(yù)測(cè)分析等方向使用大數(shù)據(jù)。

　　該行業(yè)還嚴(yán)重依賴(lài)大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，這其中包括：反洗錢(qián)，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理，客戶(hù)畫(huà)像，以及減少欺詐行為等。
 

　　16.)通訊，媒體和娛樂(lè)
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　每個(gè)觀眾消費(fèi)著不同形式的娛樂(lè)，以及不同的娛樂(lè)設(shè)備，因此通信，媒體和娛樂(lè)行業(yè)正面臨以下大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：
 

　　1. 收集，分析和利用消費(fèi)者習(xí)慣

　　2. 利用移動(dòng)和社交媒體內(nèi)容

　　3. 實(shí)時(shí)追蹤媒體內(nèi)容使用形式
 

　　應(yīng)用：
 

　　公司同時(shí)分析客戶(hù)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建詳細(xì)的客戶(hù)檔案，可用于：
 

　　1. 個(gè)性化定制內(nèi)容

　　2. 按需推薦內(nèi)容

　　3. 衡量?jī)?nèi)容結(jié)果
 

　　一個(gè)典型的例子是國(guó)外視頻網(wǎng)站YouTube上的溫網(wǎng)比賽，它利用大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)向電視、移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)提供網(wǎng)球比賽的詳盡的情感分析。亞馬遜Prime大量使用大數(shù)據(jù)，在一站式商店提供視頻，音樂(lè)和Kindle書(shū)籍來(lái)提供卓越的客戶(hù)體驗(yàn)。
 

　　17.)醫(yī)療領(lǐng)域
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　醫(yī)療保健行業(yè)可以獲取大量數(shù)據(jù)，但由于醫(yī)療成本上升、醫(yī)療系統(tǒng)效率較低，大量數(shù)據(jù)沒(méi)能得到有效利用。拋棄患者的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度弱化、以及不同傳感器的數(shù)據(jù)差異均是醫(yī)療行業(yè)所面臨的困難。
 

　　應(yīng)用：
 

　　一些醫(yī)院正在使用從數(shù)百萬(wàn)患者手機(jī)應(yīng)用程序收集的數(shù)據(jù)，允許醫(yī)生使用循證醫(yī)學(xué)，而不是對(duì)所有去醫(yī)院的患者均進(jìn)行多次醫(yī)學(xué)檢查。佛羅里達(dá)大學(xué)運(yùn)用免費(fèi)的公共健康數(shù)據(jù)和谷歌地圖創(chuàng)建了視覺(jué)數(shù)據(jù)，以便更快地識(shí)別和有效分析醫(yī)療信息，用于跟蹤慢性病的傳播。
 

　　18.)教育
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　從技術(shù)角度來(lái)看，教育行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)是整合不同來(lái)源的大數(shù)據(jù)，并在統(tǒng)一平臺(tái)上使用它，有時(shí)這些數(shù)據(jù)并非是相互協(xié)作的。從實(shí)際角度來(lái)看，教師和機(jī)構(gòu)必須學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)管理和分析工具。在政治上，用于教育目的的大數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私和個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)也是一個(gè)問(wèn)題。
 

　　應(yīng)用：
 

　　大數(shù)據(jù)在高等教育中的使用非常多。例如，一所擁有超過(guò)26000名學(xué)生的澳大利亞大學(xué)已經(jīng)部署了學(xué)習(xí)和管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以跟蹤學(xué)生登錄系統(tǒng)時(shí)，在系統(tǒng)中不同頁(yè)面上花費(fèi)的時(shí)間以及學(xué)生的整體學(xué)習(xí)進(jìn)度等。
 

　　大數(shù)據(jù)還用于衡量教師的教學(xué)有效性，以確保學(xué)生和教師的良好體驗(yàn)。教師的表現(xiàn)可以根據(jù)學(xué)生數(shù)量，主題，學(xué)生人口統(tǒng)計(jì)，行為分類(lèi)和其他幾個(gè)變量進(jìn)行微調(diào)和衡量。
 

　　19.)制造業(yè)和自然資源
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　石油、農(nóng)產(chǎn)品、礦物、天然氣、金屬等自然資源的需求不斷增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)數(shù)量、復(fù)雜性增加。制造業(yè)的大量數(shù)據(jù)尚未開(kāi)發(fā)。這些信息的利用不足會(huì)妨礙產(chǎn)品質(zhì)量、能效、可靠性和更高的利潤(rùn)空間。
 

　　應(yīng)用：
 

　　在自然資源行業(yè)中，大數(shù)據(jù)允許預(yù)測(cè)建模以輔助決策制定，從地理空間數(shù)據(jù)，圖形數(shù)據(jù)，文本和時(shí)間數(shù)據(jù)中攝取和集成大量數(shù)據(jù)。使用領(lǐng)域包括：地震解釋和油藏描述。
 

　　20.)政府
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　在政府領(lǐng)域，最大的挑戰(zhàn)是跨政府部門(mén)和組織的大數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)的互兼容性。
 

　　應(yīng)用：
 

　　在公共服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括：能源勘探，金融市場(chǎng)分析，欺詐檢測(cè)，健康相關(guān)的研究和環(huán)境保護(hù)。美國(guó)社保局使用大數(shù)據(jù)分析大量的社會(huì)殘疾索賠數(shù)據(jù)，用于快速有效地處理醫(yī)療信息，以便更快地做出決策并檢測(cè)可疑的或欺詐性索賠。美國(guó)食品和藥物管理局(FDA)正在利用大數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)和研究食品中毒等疾病的模式。大數(shù)據(jù)讓響應(yīng)更快，治療更快和死亡更少。
 

　　21.)保險(xiǎn)
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　缺乏個(gè)性化服務(wù)，缺乏個(gè)性化定價(jià)以及針對(duì)新細(xì)分市場(chǎng)和特定細(xì)分市場(chǎng)的服務(wù)。
 

　　應(yīng)用：
 

　　通過(guò)從社交媒體，GPS設(shè)備和攝像頭獲得的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶(hù)行為，大數(shù)據(jù)已被業(yè)內(nèi)用于為簡(jiǎn)單的產(chǎn)品提供客戶(hù)見(jiàn)解。大數(shù)據(jù)還可以讓保險(xiǎn)公司更好地保留客戶(hù)。在索賠管理方面，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析可以加快服務(wù)速度，因?yàn)榭梢苑治龃罅繑?shù)據(jù)，特別是在承保階段。
 

　　22.)零售和整體銷(xiāo)售貿(mào)易
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　從傳統(tǒng)的實(shí)體零售商和批發(fā)商到當(dāng)今的電商，該行業(yè)隨著時(shí)間的推移累計(jì)了大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)自客戶(hù)會(huì)員卡，POS掃描儀，RFID等，其用途不足以改善客戶(hù)體驗(yàn)。
 

　　應(yīng)用：
 

　　零售商和批發(fā)商收集來(lái)自客戶(hù)忠誠(chéng)度數(shù)據(jù)，POS，商店庫(kù)存，本地人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)。在2014年紐約Big Show零售會(huì)議上，微軟，思科和IBM等公司提出零售行業(yè)需要利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和其他用途，包括：通過(guò)購(gòu)物模式、本地活動(dòng)等數(shù)據(jù)優(yōu)化人員配備，減少欺詐、及時(shí)分析庫(kù)存
 

　　社交媒體的使用也有很多潛在的用途，正在被實(shí)體商店采用。社交媒體用于客戶(hù)拉新、客戶(hù)留存、產(chǎn)品推廣等。
 

　　23.)運(yùn)輸
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　最近，基于物流的社交網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)據(jù)和來(lái)自電信的高速數(shù)據(jù)已經(jīng)影響了人們的出行選擇。遺憾的是，了解出行行為的研究并沒(méi)有那么快。在大多數(shù)地方，對(duì)社交媒體結(jié)構(gòu)的理解不夠輸出的需求模型往往不實(shí)用。
 

　　應(yīng)用：
 

　　政府、私企和個(gè)人對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括：

　　1. 政府大數(shù)據(jù)：交通控制，路線(xiàn)規(guī)劃，智能交通系統(tǒng)，擁堵管理

　　2. 私營(yíng)部門(mén)在運(yùn)輸中使用大數(shù)據(jù)：收入管理，技術(shù)改進(jìn)，物流和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

　　3. 個(gè)人使用大數(shù)據(jù)：節(jié)省燃料和時(shí)間的路線(xiàn)規(guī)劃、出行安排等
 

　　24.)能源和公用事業(yè)
 

　　挑戰(zhàn)：
 

　　60%電網(wǎng)資源十年內(nèi)需要替換。
 

　　應(yīng)用：
 

　　智能抄表器幾乎每15分鐘就能收集一次數(shù)據(jù)，而不是每天使用舊抄表器收集數(shù)據(jù)。這種精細(xì)數(shù)據(jù)被用于更好地分析公用事業(yè)的消耗，從而改善客戶(hù)反饋并更好地控制公用資源的使用。
 

　　在公共機(jī)構(gòu)中，大數(shù)據(jù)的使用還允許更好的資產(chǎn)和勞動(dòng)力管理，這對(duì)于識(shí)別錯(cuò)誤并在經(jīng)歷完全故障之前盡快糾正它們是有用的。
 

　　經(jīng)歷了24個(gè)行業(yè)，包括大數(shù)據(jù)如何在這些行業(yè)中發(fā)揮作用，這里有幾個(gè)關(guān)鍵的要點(diǎn)：
 

　　1. 熟悉并了解行業(yè)特定的挑戰(zhàn)

　　2. 了解或了解每個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)特征

　　3. 了解支出地點(diǎn)

　　4. 將市場(chǎng)需求與您自己的能力和解決方案相匹配

　　5. 垂直行業(yè)專(zhuān)業(yè)知識(shí)是有效和高效利用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵
 

　　結(jié)論
 

　　但是，數(shù)據(jù)變得越來(lái)越容易獲得，更多人可以訪問(wèn)，因此不再可供數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析人員使用。組織中的幾乎每個(gè)人都可以利用數(shù)據(jù)來(lái)提高生產(chǎn)力并做出非常重要的決策。當(dāng)然，正確使用數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生積極影響。
 

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