除了“杀熟”，大数据还是这些行业的“手术刀”

老钟开云手机版登录入口观察 · 发表于 2019-4-23 11:16:34

　　在如今这个时代，数据已然成为了比黄金、石油更宝贵的财富。
　　大数据就像双刃剑，既能被无良商家用来“杀熟”、获取不法利益，也能挖掉行业中长期存在的痼疾，为社会发展、科技进步创造更多价值。
　　京东CEO刘强东曾在一篇题为《谈科技公司的力量与责任》的文章中表示：“是我们的人性与谦卑赋予了技术对他人生活产生积极影响的可能。这是一种能够造福社会的巨大力量。但与此同时，我们也必须意识到，技术本身无法辨别是非对错，我们应用技术时应该更有担当。这是我们近乎奢侈的能力，也是我们丝毫不可松懈的责任。”
　　据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是30.6%。初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。

　　在最先采用大数据技术的电信、金融，到随后“跟风”的电信、工业、医疗、教育等行业，大数据技术的用例已然无处不在。
　　了解大数据技术在各行业的应用和它如何解决业内正面临的挑战，将有助于你更好地理解这一新兴技术的未来潜力和真正价值。

　　银行和证券业
　　一项针对10家顶级投资和零售银行的16个项目的研究表明，该行业面临的挑战包括: 证券欺诈预警、信用卡欺诈检测、审计跟踪档案、企业信用风险报告、交易可视性、客户数据转换、交易社交分析、IT运营分析和IT政策合规分析等。
　　美国证券交易委员会(SEC)正在使用大数据来监控金融市场活动。他们目前正在使用网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场中的非法交易活动。
　　零售交易员、大银行、对冲基金等金融市场所谓的“大人物”也在使用大数据进行交易分析，用于高频交易、交易前决策支持分析、情绪测量、预测分析等。
　　该行业还严重依赖大数据进行风险分析，包括反洗钱、要求企业进行风险管理、“了解客户”及减少欺诈等。
　　针对该行业的大数据提供商包括:1010data、Panopticon软件、Streambase系统、Nice Actimize和Quartet FS等。
　　　通讯、传媒和娱乐业
　　由于消费者希望以不同的格式和不同的设备按需使用多媒体，因此通信、传媒和娱乐行业的一些大数据挑战包括:收集分析和利用消费者的洞察力、利用移动和社交媒体内容、了解实时媒体内容使用的模式等。
　　该行业的企业同时分析客户数据和行为数据，创建详细的客户档案，可用于:为不同的目标受众创建内容、按需推荐内容、估量内容的表现与质量等。
　　一个恰当的例子是温布尔登网球锦标赛(YouTube视频)，它利用大数据向电视、手机和网络用户实时提供有关网球比赛的详细分析。
　　Spotify是一家按需音乐服务公司，它使用Hadoop大数据分析，从全球数百万用户中收集数据，然后用分析后的数据向个人用户提供明智的音乐推荐。
　　亚马逊Prime通过一站式服务提供视频、音乐和Kindle电子书，旨在提供良好的客户体验，它也大量利用了大数据。
　　该行业的大数据提供商包括:info、Splunk、Pervasive Software和Visible Measures等。
　　医疗服务业
　　医疗保健行业可以获得大量数据，但未能利用这些数据遏制不断上升的医疗保健成本，效率低下的医疗体系阻遏了更快、更好的全面医疗福利发展，这些都令该行业深受困扰。
　　这主要是由于电子数据无法获得、不足或不可用。
　　此外，保存与健康相关信息的医疗数据库使得链接那些能够显示出医疗领域有用的模式的数据变得困难。

　　与大数据相关的其他挑战包括:将患者排除在决策过程之外，以及使用不同的现成传感器的数据。
　　一些医院，比如Beth Israel，正在使用从手机应用程序中收集的数据，这些数据来自数以百万计的病人，这些数据允许医生使用循证医学，而不是对所有去医院的病人进行几次医学/实验室测试。
　　一组测试可能是有效的，但也可能是昂贵的，并且通常是无效的。
　　佛罗里达大学(University of Florida)利用免费的公共卫生数据和谷歌地图创建了可视化数据，可以更快地识别和有效地分析用于跟踪慢性病传播的医疗信息。
　　该行业的大数据提供商包括: Recombinant Data、Humedica、Explorys和Cerner等。
　　　教育业
　　从技术角度来看，教育行业面临的一个主要挑战是整合来自不同来源和供应商的大数据，并将其应用于并非针对不同数据而设计的平台。
　　从实用的角度来看，员工和机构必须学习新的数据管理和分析工具。
　　在技术方面，集成来自不同来源、不同平台和不同供应商的数据是有挑战的，而这些数据的设计初衷并不是相互协作的。
　　在政治上，与教育用途大数据相关的隐私和个人数据保护问题是一个挑战。
　　大数据在高等教育中应用非常广泛，例如塔斯马尼亚大学。
　　澳大利亚这所拥有26000多名学生的大学已经部署了一个学习和管理系统，该系统可以跟踪学生登录系统时，在系统的不同页面上花费了多少时间，以及学生在一段时间内的总体进度。
　　在教育中使用大数据的另一个用例中，它也被用来衡量教师的有效性，以确保学生和教师都能获得良好的体验。
　　教师的表现可以根据学生人数、科目、学生人口统计、学生志向、行为分类和其他几个变量进行微调和衡量。
　　在政府层面，美国教育部教育技术办公室(Office of Educational Technology)正在利用大数据开发分析工具，帮助那些在使用在线大数据课程时误入歧途的学生纠正课程。
　　点击模式也被用来检测无聊感。
　　该行业的大数据提供商包括:Knewton和Carnegie Learning以及MyFit/ Naviance。
　　　制造业及自然资源
　　对包括石油、农产品、矿产、天然气、金属等在内的自然资源的需求不断增加，导致了数据的复杂性、速率和数据量的增加，这是一个难以处理的问题。
　　同样，来自制造业的大量数据也未被发掘。这些信息的未充分利用阻碍了能源效率、可靠性、利润率和产品质量的提高。
　　在自然资源产业中，大数据支持从预测建模到支持决策的很多环节，这些被用来从地理空间数据、图形数据、文本和时间数据中摄取和集成大量数据。
　　对使用这种方法充满兴趣的领域包括地震分析和探测资源储层特征等。
　　大数据还被用于解决当今制造业的挑战，并在诸多好处中获得竞争优势。
　　在下面的图表中，德勤的一项研究显示了目前正在使用大数据的供应链公司的使用情况，以及它们在未来的预期使用情况。
　　大数据在制造业的用例包括最优化工具、需求预测、集成企业规划、供应商合作与风险分析、存储计算、实时物流跟踪、3D打印、可穿戴技术、人工智能等。

　　该行业的大数据提供商包括:CSC、Aspen Technology、Invensys和Pentaho。
　　保险业
　　缺乏个性化服务、缺乏个性化定价以及缺乏针对新细分市场和特定细分市场的目标服务是一些主要挑战。
　　Marketforce进行的一项调查显示，保险业专业人士发现，保险公司面临的挑战包括:未充分利用损失理算员收集的数据，以及他们渴望获得更好的洞察。
　　大数据已被应用于该行业，通过社交媒体、支持gps的设备和闭路电视镜头的数据分析和预测客户行为，为透明、简单的产品提供客户洞察。
　　大数据还能让保险公司更好地留住客户。
　　在理赔管理方面，大数据的预测分析被用来提供更快的服务，因为大量数据可以被分析，尤其是在承保阶段。
　　欺诈检测也得到了加强。
　　通过来自数字渠道和社交媒体的大量数据，索赔周期中的实时监测被用来提供分析意见。
　　该行业的大数据提供商包括:Sprint、高通(Qualcomm)、Octo Telematics、Climate Corp.等。
　　零售及批发贸易业
　　从传统的实体零售商和批发商到现在的电子商务交易商，这个行业已经收集了大量的数据。
　　这些数据来自于顾客忠诚计划、POS扫描仪、RFID等，但总体上还不足以改善顾客体验。所做的任何更改和改进都非常缓慢。
　　大数据来自客户忠诚度数据、POS、门店库存、当地人口统计数据等，不断被零售和批发门店所收集。
　　2014年，在纽约举办的Big Show零售贸易大会上，微软(Microsoft)、思科(Cisco)和IBM等公司提出，零售业需要利用大数据进行分析，并将其用于其他用途，包括: 通过购物模式、本地活动等数据优化人员配置、减少欺诈、及时分析库存。
　　社交媒体的使用也有很多潜在的用途，虽然进展缓慢但肯定会被采用，尤其是在实体店。社交媒体被用来寻找客户、留住客户、推广产品等等。
　　该行业的大数据提供商包括:First Retail、First Insight、富士通(Fujitsu)、Infor、Epicor和Vistex。
　　交通运输业
　　近年来，大量基于位置的社交网络数据和来自电信的高速数据影响了人们的出行行为。遗憾的是，了解旅行行为的研究没有取得如此迅速的进展。
　　政府、私人组织和个人对大数据的一些应用包括:
　　政府利用大数据可以进行交通控制、路线规划、智能交通系统、拥堵管理(通过预测交通状况)。
　　私营部门可以在运输领域使用大数据:收入管理、技术改进、物流和竞争优势(通过合并发货和优化货运流动)。
　　个人使用大数据可以:节省燃料和时间的路线规划、旅游行程安排等。

　　该行业的大数据提供商包括:高通(Qualcomm)和曼哈顿联合公司(Manhattan Associates)。
　　结论
　　一项新技术的应用既能给人类带来财富，带来经济效益和社会效益，也可能给人类造成危害。是光明抑或黑暗，单看这把“利刃”掌握在谁的手里。
　　对于大数据技术的广泛应用所带来的一些乱象，需要有关部门进行监管，建立制度性保障，也需要消费者自觉对无良商家进行抵制，积极投诉举报，购买商品时多货比三家。

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