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大数据时代的具体应用

发布：达内
来源：互联网
时间：2017-12-06 12:03

    大数据不是突然出现的,在过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型,预测金融市场产品收益同风险波动的关系.

    大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题.

    为何Google能够做大数据?你思考过吗?达内的专家说因为搜索本身往往是用户行为的一个重要入口,即搜索引擎具备了实时采集多个用户行为的x因子的能力.而这个能力往往是单个电商门户网站无法做到的.但是搜索引擎做大数据的弱势在哪里?即前面谈到的用户和用户之间的关系较难建立,而更多是本身行为之间的相关性.从这个差异上也可以看到搜索引擎更加容易做交通,疾病,气象等方面的大数据分析和预测;而类似电商平台或类似腾讯更加容易做消费和娱乐类的大数据分析和预测.

    对于大数据的应用场景,包括各行各业对大数据处理和分析的应用,最核心的还是用户需求.接下来,本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景.

    一、医疗大数据看病更高效

    除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一.医疗行业拥有大量的病例,病理报告,治愈方案,药物报告等等.如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人.

    在未来,借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库.如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库.在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确定位疾病.在制定治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制定出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗.同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械.

    医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法进行大规模应用.未来需要将这些数据统一收集起来,纳入统一的大数据平台,为人类健康造福.政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力.

    二、生物大数据改良基因

    自人类基因组计划完成以来,以美国为代表,世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划,如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等.这些计划引领生物数据呈爆炸式增长,目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级,生命科学领域正在爆发一次数据革命,生命科学某种程度上已经成为大数据科学.

    与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比,中国的研发及应用才拉开帷幕.我国有四大方面非常欠缺:其一,国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大,但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升.其二,国外在生物大数据领域的领先人才多,尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果,总体而言,国内高水准团队还是少.其三,欧美讲求成果应用,层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用.其四,在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上,中国都亟待全面跟进.

    三、金融大数据理财利器

    金融行业的大数据面临的往往是同样的问题,但是情况可能要好点,类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据.但是对于单个银行来说,同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的,其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候,确实需要大量数据做相关性分析,但是很多数据来源于政府各个职能部门,包括工商税务,质量监督,检察院法院等,这些数据短期仍然是无法拿到.

    大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品;美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务,如有竞争的信用额度;招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析,每周给客户发送针对性广告信息,里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息.

    四、零售大数据最懂消费者

    零售行业大数据应用有两个层面,一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势,进行商品的精准营销,降低营销成本.另一层面是依据客户购买产品,为客户提供可能购买的其它产品,扩大销售额,也属于精准营销范畴.另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势,有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理.

    想象一下这样的场景,当顾客在地铁候车时,墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告,可以自由浏览产品信息,对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单,约定在晚些时候送到家中.而在顾客浏览商品并最终选购商品后,商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息,按要求配货并送达顾客家中.未来,甚至顾客都不需要有任何购买动作,利用之前购买行为产生的大数据,当你的沐浴露剩下最后一滴时,你中意的沐浴露就已送到你的手上,而虽然顾客和商家从未谋面,但已如朋友般熟识.

    五、电商大数据精准营销法宝

    电商是最早利用大数据进行精准营销的行业,除了精准营销,电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并利用便利店作为货物中转点,在客户下单15分钟内将货物送上门,提高客户体验.马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货,以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测.

    电商可以利用其交易数据和现金流数据,为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款,电商业也可以将此数据提供给银行,同银行合作为中小企业提供信贷支持..依托大数据分析,电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计,生产企业的库存管理和计划生产,物流企业的资源配制,生产资料提供方产能安排等等,有利于精细化社会化大生产,有利于精细化社会的出现.

    六、农牧大数据量化生产

    大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产,降低菜贱伤农的概率.同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候,帮助农牧民做好自然灾害的预防工作.大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植,减少哪些品种农作物的生产,提高单位种植面积的产值,同时有助于快速销售农产品,完成资金回流.牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围,有效利用牧场.渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等.

    由于农产品不容易保存,因此合理种植和养殖农产品对十分重要.如果没有规划好,容易产生菜贱伤农的悲剧.过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好.借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告,政府将为农牧业生产提供合理引导,建议依据需求进行生产,避免产能过剩,造成不必要的资源和社会财富浪费.农业关乎到国计民生,科学的规划将有助于社会整体效率提升.大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理,实现科学决策.在数据驱动下,结合无人机技术,农民可以采集农产品生长信息,病虫害信息.相对于过去雇佣飞机成本将大大降低,同时精度也将大大提高.本篇文章是由达内为您呈现,希望给您带来更多更好的文章,喜欢的朋友们可以加微信公众号.

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