跨行業大數據示例 [應用和現實生活示例]
已發表: 2020-05-22目錄
介紹
自從大數據以其在我們生活中的大量存在而聞名已經九年了，從那以後一直是科技行業的“大”話題。 組織終於了解了各個領域的大數據示例，並開始對數據驅動的結果更加客觀。 然而，大數據的應用並不像聽起來那麼容易。 但它的效率和速度使其成為企業脫穎而出的首選。
現實生活中的大數據應用已經促使行業內採用數據支持的敏捷和快速決策的能力。 它為機構創建了一個健康和自我可持續的系統，以不斷評估和改進其產品和服務。
大數據示例
大數據是一個常用的術語，可以解釋為大量收集的數據。 雖然聽起來很簡單，但這些龐大的數據集通常數量龐大，並且任何常規數據處理軟件的計算都變得越來越複雜。
相反，它需要一個有組織的數據收集、分析、存儲、共享、查找、可視化、獲得洞察、保護關鍵信息和定期更新的過程。 它的主要設計目的是促進無風險並產生高價值的決策，它還有助於有效管理大量數據。
在所有公共和私營部門的行業中，大數據已經徹底改變了公司看待其生成的數據並從中獲得最大收益的方式。 無論是醫療保健到教育，娛樂還是銀行業——大數據無疑提高了優化企業整體績效的門檻。
數據顯示，即使大數據從 2005 年就已經存在，但直到 2013 年，大數據才因其獨特的可能性而受到關注。 據報導， 53% 的公司在 2017 年將大數據分析用於決策、產品開發等關鍵活動。
讓我們了解一些有史以來最成功的大數據示例：
營銷
在為受眾生成有針對性的廣告方面，大數據對營銷人員來說就像奇蹟一樣。 從跟踪銷售交易、購買趨勢中獲得的洞察力，營銷人員最終可以根據數據驅動的客戶期望創建活動。
此類活動可以證明更有效，因為這些活動基於客戶的在線活動和購物行為。 對於企業主來說，這種便利可能意味著成本效益和對高潛力潛在客戶實施預測分析。 了解數據科學如何顛覆營銷行業。
大數據應用主要通過以下方式使營銷人員受益：
- 實現更有針對性的廣告，從而保持領先於競爭對手：從亞馬遜到 Netflix，品牌整理大量數據（得益於其龐大的訂閱者基礎），並根據他們以前的喜好和偏好向客戶提供建議。
- 語義搜索：通常，客戶使用自然語言而不是關鍵字搜索查詢。 對於搜索引擎來說，大數據可以讓他們更好地理解這些問題，並提供更好的結果。 沃爾瑪在其網站中實施了語義搜索，並報告稱轉化率增加了 10-15%，這可能意味著數百萬美元或更多。
- 相關內容生成：對於內容創建者和管理者來說，大數據可以幫助他們了解讀者的心態。 它可以引導他們根據讀者的興趣策劃對讀者有吸引力的內容。 Spotify 就是這樣的內容創建者之一，它在第三方供應商的幫助下建議在其訂閱者的收聽偏好中找到的播客和其他原創內容。
- 結論性結果：由於大數據使營銷人員能夠在涉及多個因素的情況下進行更好的活動，因此該過程會導致獲得更結論性的測試結果。 Facebook 根據不同用戶的年齡了解他們感興趣的領域，因此可以相應地個性化體驗。 它可能包括推薦的手錶、照片和其他該年齡段最喜歡的內容。
了解更多：大數據的特徵：類型和 5V
衛生保健
醫療保健行業一直是大數據的主要採用者之一，並提高了生活質量。 與行業一樣重要，大數據以其超個性化的治療拉近了患者和醫生的距離。 從更好地了解患者病史到發現突破性醫療應用，大數據預測分析已將慢性病患者的住院和急診就診減少了 64% 。 這是如何做：
- Alayacare 預測和診斷老年人任何潛在的負面健康問題的方法，你會發現大數據可以識別相同人口統計數據中常見的任何疾病症狀的症狀。 這種對疾病的早期發現使患者的治療舒適且富有成效。
- 科技巨頭 Apple 已將診斷從實體診所擴展到智能可穿戴設備。 它幫助醫生更好地跟踪患者的心率、體溫和其他生物特徵數據。
詳細了解醫療保健中的大數據用例。
教育
教育行業一直是最成功的大數據示例之一，因為它將學生的表現評估納入了他們的日常進步。 學生現在在數字課堂中學習和思考，採用更加個性化和一對一的方法和學習模式。 教育工作者使用大數據來更好地了解學生的作品，因為它現在包括一個交叉參考層來識別任何學習模型中的漏洞。 這是如何做：
- 據觀察，由於發現落後學生的風險因素，大數據降低了大學輟學率。
- 教育者還可以收集學生的反饋，因此，不斷改進他們的教學方法以提高機構的績效。
在阿拉巴馬大學，教育工作者和管理人員坐在一起確定數據模式，以優化該機構的招聘業務。 閱讀更多關於教育中大數據應用的信息。
公共部門
世界上一些最有影響力的政府採用重要的大數據方法，因為每天都會收集大量數據。 現在可以利用這些數據量來優化官僚程序並提高公共服務的質量。 即使對於警察部門來說，現實生活模型中的“預測性警務”等大數據應用也有助於減少芝加哥的槍支暴力。 這是如何做：
- 在政治事件中快速和明智的決策。
- 確定關注領域，例如偽造身份的犯罪者。
- 設計處理失業等國家挑戰的方法。
眾所周知，FDA 使用大數據來識別任何模式並進行檢查以了解與食品感染相關的事件。 加利福尼亞州的 Palantir Technologies 等政府機構正在使用大數據預測分析來預測任何可能的恐怖威脅或活動。
傳媒娛樂業
根據Leichtman Research Group 的研究，美國四分之三以上的家庭訂閱了在線流媒體平台。 它會在 2018 年自動生成價值 385.6 億美元的海量數據和收入。 隨著市場每天呈指數級增長，Netflix、Hulu、Amazon Prime 等視頻平台巨頭依靠大數據將其內容貨幣化。 這是如何做：
- 更好地洞察客戶偏好和興趣
- 優化媒體流的數字媒體分發
YouTube 推薦基於您的實時活動和觀看時間分析。 Amazon Prime 使用大數據並為其訂閱者提供音樂、視頻、Kindle 書籍的個性化推薦。 閱讀更多關於大數據如何顛覆媒體和娛樂行業的信息。
包起來
現在，您可以看到，鑑於其在現實生活中的應用，圍繞大數據的炒作正在獲得動力。 預計到2022年，大數據市場規模可達2600億美元。 大數據還需要熟練的數據科學家和工程師來釋放其真正的潛力，因為它對行業越來越重要。
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