那些最具影响力的大数据应用案例你知道吗?

标签:大数据互联网谷歌百度英特尔Target高德地图

访客:191571  发表于:2014-09-11 14:55:53

在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其是企业,已成为大数据应用的主体。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、体育、金融、零售等各行各业。

那些最具影响力的大数据应用案例你知道吗?

下面是小编盘点的几个高价值大数据应用案例,我们一起分享。

医疗

据报道,英特尔正在与专注帕金森疾病研究的Michael J. Fox基金合作,开展一项从患者的可穿戴设备收集的数据中,找到疾病模式的研究。据统计,全球共有500万人被诊断出患有帕金森综合症。

通过可穿戴设备设备,研究人员可以远程监测病人,即使居住在偏远地区的人也可以参与其中。而且这种设备有助于进行大范围的临床试验,现在很多帕金森患者因为附近没有合适的医疗机构,无法参与临床试验。可穿戴设备收集到的数据可以直接发送给远距离的医疗机构,这对临床实验来说方便了很多。今年初,英特尔就开始了有16名帕金森和9名健康人士参与的实验,现在数据科学家们正在对获得的数据进行分析。

通过这一合作,英特尔希望能向更多人展示自己数据中心的强大能力。但对于帕金森的研究,还没有确定哪一种设备最为有效,还需要更多尝试。

在移动医疗领域,除英特尔以外,苹果与Google早前已分别推出了自己的健康应用平台Healthkit 和Google Fit,而不久前也有消息称,苹果已经与几家医疗展开合作。看来移动医疗的竞争要加剧了。

交通

2014中国互联网大会上,高德副总裁、首席交通数据分析师董振宁在会上表示,“据高德地图抽样统计估算,使用高德地图躲避拥堵功能智能出行,平均每月为用户节省的时长总计可达700年,节省的油耗高达1840万升,折合人民币1亿3千万元。”

董振宁称,高德地图是国内首家上线实时路况信息和躲避拥堵服务的手机地图。目前,高德地图的实时交通信息服务已覆盖北京、上海、广州、深圳、沈阳、杭州、重庆、成都、福州、东莞、珠海、泉州等全国80个一、二、三线城市。

据了解,目前,中国交通信息在前装的渗透率不到5%,但在移动互联网的渗透率已达50%。随着智能手机大规模普及,实时交通信息可通过手机地图导航方便地传递给广大用户。高德地图数据统计显示,使用高德地图躲避拥堵功能出行,可节省15%-20%的时间成本。

体育

  提到分析预测,所有人都知道这是大数据的强项。就拿谷歌公司的大数据预测平台来说,已经成功预测了巴西世界杯16强比赛每场比赛的结果,也就是说世界杯8强全部命中。

谷歌的做法是搜集来自Opta Sports的海量赛事数据,通过球队实力的排序模型,以及基于“各个国家球迷到巴西的数量和热情度”的主场优势模型,来构建其最终的预测模型。

百度的做法是搜索过去5年内全世界987支球队(含国家队和俱乐部队)的3.7万场比赛数据,同时与中国彩票网站乐彩网、欧洲必发指数数据供应商Spdex进行数据合作,导入博彩市场的预测数据,建立了一个囊括199972名球员和1.12亿条数据的预测模型,并在此基础上进行结果预测。

可见,谷歌和百度所做的,就是搜集数据,再基于这个数据建立预测模型,之后的事情交给机器去做就可以了。

交给机器去做的事情,看似简单,只需要敲几下键盘,但其实却是最难的。这就和足球比赛一样,教练在场下指挥,但是真正在场上拼命的,是挥汗如雨的球员。

金融

大数据对许多行业的影响和冲击已经呈现。作为现代经济中枢,其实也已透出了大数据金融的曙光。过去的2013年,中国金融界热议最多的或许是互联网金融,更有人指出2013年是中国互联网金融元年。

随着信息化的快速发展,商业银行产生的各类电子数据近年来呈几何级数增长,形成了海量的数据。据不完全统计,目前中国农业银行各应用系统每年产生的结构化数据已经突破100TB,而非结构化数据更是突破1PB(1024TB)大关。

华为向农行提供了良好的计算平台,基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试,以及还提供了快速响应客户需求的研发能力,以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明,华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。 

零售

大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

最早关于“大数据”的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target,往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品,却忽视了Target有孕妇需要的一切。为此,Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部要求建立一个模型,在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的,等孩子出生了,新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围,因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了,市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告,早早圈定宝贵的顾客资源。

如何能够准确地判断哪位顾客怀孕? Target想到公司有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表,开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析,不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现,许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Target选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”,通过这个指数,Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况,因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

为了不让顾客觉得商家侵犯了自己的隐私,Target把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中。

根据这个“大数据”模型,Target制订了全新的广告营销方案,结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Target的“大数据”分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广,从Target使用“大数据”的2002年到2010年间,Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

  上述几个领域是大数据应用最多的领域,当然,随着大数据技术的日益成熟,还会涌现出很多其他大数据应用领域,以及很多新的应用案例。

 

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