13個大數據案例告訴你:大數據正在改變的哪些行業?

大數據改變的那些行業——

大數據目前是當下最火熱的詞了,你要是不知道大數據這個概念,都不好意思在眾人面前開口了。然而實際上很多人都對大數據的應用模糊不清。現在就讓我們從下面十三個鮮明的大數據應用案例來了解下最真實的大數據故事。

這是大數據在生活中實現應用的情況,也許能改變一個企業的運營,甚至改變一個行業未來的走勢與發展。

1、電視媒體

大數據應用案例之電視媒體——對於體育愛好者,追蹤電視播放的最新運動賽事幾乎是一件不可能的事情,因為有超過上百個賽事在8000多個電視頻道播出。而現在市面上有開發者開發了一個可追蹤所有運動賽事的應用程序——RUWT,它已經可以在iOS和Android設備,以及在Web瀏覽器上使用,它不斷地分析運動數據流來讓球迷知道他們應該轉換成哪個台看到想看的節目,在電視的哪個頻道上找到,並讓他們在比賽中進行投票。

對於谷歌電視和TiVo用戶來說,實際上RUWT就是讓他們改變頻道調到一個比賽中。該程序能基於賽事的緊張激烈程度對比賽進行評分排名,用戶可通過該應用程序找到值得收看的頻道和賽事。

2、社交網路

大數據應用案例之社交網路——數據基礎設施工程部高級主管Ghosh描繪的LinkedIn數據構建圖,其中就包括Hadoop戰略部署。

幾年前,LinkedIn只是一家普通的科技公司。而現在,其儼然成為一個工程強國。LinkedIn建成的一個最重要的資料庫是Espresso。不像Voldemort,這是繼亞馬遜Dynamo資料庫之後的一個最終一致性關鍵值存儲,用於高速存儲某些確定數據,Espresso作為一個事務一致性文件存儲,通過對整個公司的網路操作將取代遺留的Oracle資料庫。

它最初的設計就是為了提供LinkedIn InMail消息服務的可用性,該公司計劃今年晚些時候將推出開源Espresso。

3、醫療行業

大數據應用案例之醫療行業——Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息,通過大數據處理,更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院,針對早產嬰兒,每秒鐘有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析,醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施,避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品,比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後,它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確,比方說不是通用的成人每日三次一次一片,而是檢測到你的血液中藥劑已經代謝完成會自動提醒你再次服藥。

Express Scripts就是這麼一家處方葯管理服務公司,目前它正在通過一些複雜模型來檢測虛假藥品,這些模型還能及時提醒人們何時應該停止用藥。Express Scripts能夠解決該問題的原因在於所有有關數據。因為它每年管理著1.4億處方,覆蓋了一億美國人和65,000家藥店,雖然該公司是能夠識別潛在問題的信號模式,但它也使用數據來嘗試解決某些情況下之前曾經發現的問題。

他們還著眼於一些事情,如所開處方的藥物種類,甚至有人在網上談論醫生。如果一個醫生的行為被標記為紅色的旗幟,那麼他在網路上是個好人的形象,更是你所需要的醫生。

4、保險行業

大數據應用案例之保險行業——保險行業並非技術創新的指示燈,然而MetLife保險公司已經投資3億美金建立一個新式系統,其中的第一款產品是一個基於MongoDB的應用程序,它將所有客戶信息放在同一個地方。

MongoDB匯聚了來自70多個遺留系統的數據,並將它合併成一個單一的記錄。它運行在兩個數據中心的6個伺服器上,目前存儲了24TB的數據。這包括MetLife的全部美國客戶,儘管它的目標是擴大它的國際客戶和多種語言,同時也可能創建一個面向客戶的版本。它的更新幾乎是實時的,當新客戶的數據輸入時,就好像Facebook牆一樣。

大多數疾病可以通過藥物來達到治療效果,但如何讓醫生和病人能夠專註參加一兩個可以真正改善病人健康狀況的干預項目卻極具挑戰。安泰保險目前正嘗試通過大數據達到此目的。安泰保險為了幫助改善代謝綜合症患者的預測,從千名患者中選擇102個完成實驗。在一個獨立的實驗室工作內,通過患者的一系列代謝綜合症的檢測試驗結果,在連續三年內,掃描600,000個化驗結果和18萬索賠事件。將最後的結果組成一個高度個性化的治療方案,以評估患者的危險因素和重點治療方案。這樣,醫生可以通過食用他汀類藥物及減重5磅等建議而減少未來10年內50%的發病率。或者通過你目前體內高於20%的含糖量,而建議你降低體內甘油三酯總量。

5、職業籃球賽

大數據應用案例之職業籃球賽——專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況,然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據,可否找到兩三個制勝法寶,或者至少能保證球隊獲得高分,Krossover公司正致力於此。

在每場比賽過後,教練只需要上傳比賽視頻。接下來,來自Krossover團隊的大學生將會對其分解。等到第二天教練再看昨晚的比賽時,他只需檢查任何他想要的——數據統計、比賽中的個人表現、比賽反應等等。通過分析比賽視頻,毫不誇張地分析所有的可量化的數據。

6、能源行業

大數據應用案例之能源行業——智能電網現在歐洲已經做到了終端,也就是所謂的智能電錶。在德國,為了鼓勵利用太陽能,會在家庭安裝太陽能,除了賣電給你,當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數據,收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等,從而推斷出在未來2~3個月時間裡,整個電網大概需要多少電。有了這個預測後,就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣,如果提前買就會比較便宜,買現貨就比較貴。通過這個預測後,可以降低採購成本。

維斯塔斯風力系統,依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機,然後對氣象數據進行分析,找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據,以往需要數周的分析工作,現在僅需要不足1小時便可完成。

7、社會生活

大數據應用案例之社會生活——印度有一檔非常受歡迎的電視節目Satyamev jayate,該節目整理並分析社會民眾關於爭議話題的各種意見,包括女性墮胎、種姓歧視和虐待兒童等社會熱點問題,並使用這些數據來推進政治改革。

雖然目前只播放了13集,但是來自各方的反饋數據不容小覷。來自印度電視和世界各地的YouTube上的400萬觀眾;超過1.2億人在其網站、Facebook,Twitter,YouTube和移動設備上已連接Satyamev jayate;超過800萬的人通過Facebook,網路注釋,文本消息及電話熱線等方式發送14萬個回應,每周有超過10萬個新觀眾進行回應。

8、公路交通

大數據應用案例之公路交通——在洛杉磯開過車的人一定都經歷過那裡噩夢般的交通擁堵情況。目前政府在I-10和I-110州際公路上建立了一條了收費的快速通道。政府可通過大數據引導駕駛人員在該通道上的行駛情況,保證交通暢通。

施樂就是參與此次項目的公司,它的抗擁塞項目,包括用ExpressLanes、動態定價,上升的需求等等以維持某種秩序的想法。施樂公司的首席技術執行官表示,如果司機支付給駕駛熱車道(高佔用收費系統),他必須保證車速每小時45英里左右。如果交通開始擁堵,私家汽車的支付價格將上升,以減少他們進入,而將車道用於高佔用率的車輛,例如公共汽車和大巴車。

施樂還有另一個項目在洛杉磯稱為Express Park,目標是讓人們知道他們何時即將離開房子,在哪能找到停車場和花費金額。不僅要確保定價,同時更要確保數據實時到達用戶手中。例如,應當提前40分鐘告知用戶停車位置。

9、汽車製造

大數據應用案例之汽車製造——當問起汽車的製造過程,大多數人腦子裡隨即浮現的是各種生產裝配流水線和製造機器。然而在福特,在產品的研發設計階段,大數據就已經對汽車的部件和功能產生了重要影響。

比如,福特產品開發團隊曾經對SUV是否應該採取掀背式(即手動打開車後行李箱車門)或電動式進行分析。如果選擇後者,門會自動打開、便捷智能,但這種方式會影響到車門開啟有限的困惱。此前採用定期調查的方式並沒有發現這個問題,但後來根據對社交媒體的關注和分析,發現很多人都在談論這些問題。

10、零售業

大數據應用案例之零售業—— 【我們的某個客戶】,是一家領先的專業時裝零售商,通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務,如何定位公司的差異化,他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妝品的營銷模式,隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶:高消費者和高影響者。

希望通過接受免費化妝服務,讓用戶進行口碑宣傳,這是交易數據與交互數據的完美結合,為業務挑戰提供了解決方案。Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據,使他的業務服務更具有目標性。

零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析,從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見,此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨,同時在保持市場份額的前提下,增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

11、總統競選

大數據應用案例之總統競選——許多人通過Facebook更新個人狀態、分享圖片以及他們"喜歡"的內容。奧巴馬的總統競選運動也通過使用社交網路的各種數據功能完成了競選,他們不僅通過社交網路尋找支持者,而且還通過社交網路召集了一批志願軍。

早在2006年,Facebook聯合創始人,克里斯·休斯就建議扎克伯格在網站上推出相關服務,幫助總統候選人在Facebook上建立個人主頁,以便他們進行形象推廣。2006年9月,Facebook全面開放,用戶數量爆炸式增長,在年底達到1200萬。這一過程恰好有利地推升了奧巴馬的知名度。此後,在克里斯的輔佐下,奧巴馬掀起了一系列的網路活動,在Facebook、MySpace等社交網站上發表公開演講、推廣施政理念,贏得大量網民支持,募集到5億多美元的競選經費。

最終,"黑人平民"戰勝了實力雄厚的對手,成為美國歷史上第一位黑人總統,之後,在第二次的選舉中更獲得連任。此次選舉被認為是美國民主的巨大進步,而互聯網則提供了前所未有的實施手段,其中尤以Facebook代表的社交網站最為突出,以至於有人戲稱之為"Facebook之選"。

12、電子郵件

大數據應用案例之電子郵件—— MailChimp的核心業務是提供電子郵件服務,它在一年內為大約300萬用戶發送了350億封郵件。不過真正能體現MailChimp未來價值的則是該公司對這些郵件數據的處理和分析。

MailChimp的一個重要任務就是搞清楚如何幫助客戶更好地了解他們所發送的信息。考慮到這一點,該公司建立了一個服務叫Wavelength,向客戶展示了與他們相似的其他訊息。這個系統使得Wavelength能夠儲存公司資料庫中每個郵件地址發生的互動。這意味著告訴了你,用戶打開了什麼樣的郵件,何時打開,他們點擊了什麼鏈接,還有訂閱了什麼郵件。MailChimp也有一個功能叫做Ecommerce360,能讓客戶通過轉換來跟蹤點擊。

13、音樂

大數據應用案例之音樂—— 十多年前,音樂元數據公司Gracenote收到來自蘋果公司的神秘忠告,建議其購買更多的伺服器。Gracenote照做了,而後蘋果推出iTunes和iPod,Gracenote從而成為了元數據的帝國。

在車內聽的歌曲很可能反映你的真實喜好, Gracenote就擁有此種技術。它採用智能手機和平板電腦內置的麥克風識別用戶電視或音響中播放的歌曲,並可檢測掌聲或噓聲等反應,甚至還能檢測用戶是否調高了音量。這樣,Gracenote可以研究用戶真正喜歡的歌曲,聽歌的時間和地點。

Gracenote擁有數百萬首歌曲的音頻和元數據,因而可以快速識別歌曲信息,並按音樂風格、歌手、地理位置等分類。

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北京優網助幫信息技術有限公司(簡稱優網助幫)是以大數據為基礎,並智能應用於整合營銷的大數據公司,隸屬於亨通集團。Bingdata是其旗下品牌。優網助幫團隊主要來自阿里、騰訊、百度、金山、搜狐及移動、電信、聯通、華為、愛立信等著名企業的技術大咖,兼有互聯網與通信運營商兩種基因,為大數據的演算法分析提供強大的技術支撐。


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