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大数据能做什么

发布时间: 2021-08-04 17:18:01

大数据能做什么?大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息,更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。


想要应用大数据,从流程上来说,大概是这样。


首先我们要有数据源,然后对数据进行收集和存储,在这基础上,再进行分析和应用,形成我们的产品和服务,而产品和服务也会产生新的数据,这些新数据会循环进入我们的流程中。


当这整个循环体系成为一个智能化的体系,通过机器可以实现自动化,那也许就会成为一种新的模式,不管是商业的,或者是其他。


然后具体到实际的应用中,我认为,大数据能够实现的应用,可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。




首先,精准化定制。


主要是针对供需两方的,获取需方的个性化需求,帮助供方定准定位目标,然后依据需求提供产品,最终实现供需双方的最佳匹配。


具体应用举例,也可以归纳为三类。


一是个性化产品,比如智能化的搜索引擎,搜索同样的内容,每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务,或者是网游等。


第二种是精准营销,现在已经比较常见的互联网营销,百度的推广,淘宝的网页推广等,或者是基于地理位置的信息推送,当我到达某个地方,会自动推送周边的消费设施等。


第三种是选址定位,包括零售店面的选址,或者是公共基础设施的选址。


这些全都是通过对用户需求的大数据分析,然后供方提供相对定制化的服务。


应用的第二个方向,预测。


预测主要是围绕目标对象,基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析,从而提前做出预警,或者是实时动态的优化。


从具体的应用上,也大概可以分为三类。


一是决策支持类的,小到企业的运营决策,证券投资决策,医疗行业的临床诊疗支持,以及电子政务等。


二是风险预警类的,比如疫情预测,日常健康管理的疾病预测,设备设施的运营维护,公共安全,以及金融业的信用风险管理等。


第三种是实时优化类的,比如智能线路规划,实时定价等。


以上呢,是各种文献资料里,对于大数据可以用来做什么的一些畅想,事实上也许大数据可以做的事情,可以扩展到方方面面。


数据一直都在,变革的是方式


人类从来不缺数据,缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说,从人类社会有了文字以来,数据就开始存在了,现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生,到记录,再到使用这整个流程的形式。


1. 数据生产


在互联网时代,数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出,互联网上的数据每年都将增长50%,每两年便将翻一倍,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。


每人每天都会产生海量数据,如视频数据,电商数据,社交数据等等。


2. 数据记录


千年之前,人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。


千年之后,人们用图书,报纸,硬盘,光盘,存储器等各种更为灵活,简便的方式记录数据。


3. 数据利用


古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉,利用占星术预测朝代兴衰;利用蚂蚁搬家,燕子低飞,蚯蚓出洞来预测天气。


互联网时代,企业或产品利用电商数据为用户推荐商品,利用社交数据做广告营销等等。


在大数据概念兴起之前,大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值,只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘,因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本,极少有企业能把数据作为一种资源,嗅到大数据背后的价值,从而加以利用。就算到现在,数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。


大数据有哪些主要的应用场景?


大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务,以及为智能体提供决策服务。


大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+,可以应用在各行各业",如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。


对企业而言,大数据可提高工作效率,降低企业成本,精准营销带来更多客户。


对政府而言,可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。


对个人而言,可以利用大数据更了解自己等。


举例一些主要应用的行业:


制造业:大数据可以帮助制造商减少成本和浪费,并在更短的时间内制造出高质量的产品。


金融:大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。


零售餐饮行业:利用大数据实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式。通过了解顾客的喜好,可以对营销方案进行改进、服务转型。


医疗保健行业:改善治疗或向患者提供更好的医疗援助;提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。


能源行业:大数据能加速推进能源产业发展及商业模式创新等。


教育产业:利用大数据来跟踪学生表现的变化,设计教育形式等。

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