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大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景
2015-09-19
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大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景


今天，我們來講講大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景。假如以下應(yīng)用場(chǎng)景聽上去那么像你所在的企業(yè)，你可要認(rèn)真開始考慮大數(shù)據(jù)分析工具，這將是一項(xiàng)合理的投資喔！

客戶分析（Customer analytics）：這包括分析客戶的信息資料、行為和特點(diǎn)到開發(fā)模型，對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分、預(yù)測(cè)流失以及提供幫助挽留客戶的下一個(gè)最好報(bào)價(jià)。

營銷分析（Sales and marketing analytics）：有兩種營銷用例。第一種是使用營銷模型，改進(jìn)面向客戶的應(yīng)用程序，更好地向客戶提供推薦。例如，更好地識(shí)別交叉銷售和追加銷售機(jī)會(huì)，減少放棄的購物車，總體提升集成推薦引擎的準(zhǔn)確性。第二種更加反思性，因?yàn)樗菫榱苏故緺I銷部門過程和活動(dòng)的表現(xiàn)，并建議進(jìn)行調(diào)整，以優(yōu)化績(jī)效。例如，分析哪個(gè)活動(dòng)解決了確認(rèn)群體的需求，或激勵(lì)活動(dòng)付諸行動(dòng)的成功率。

社交媒體分析（Social media analytics）：通過不同社交媒體渠道生成的內(nèi)容為分析客戶情感和輿情監(jiān)督提供了豐富的資料。

網(wǎng)絡(luò)安全（Cybersecurity）：大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全事件（如對(duì)美國零售商Target、Sony的網(wǎng)絡(luò)攻擊）的發(fā)生，讓企業(yè)越來越意識(shí)到網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生時(shí)快速識(shí)別的重要性。識(shí)別潛在的攻擊包括建立分析模型，監(jiān)測(cè)大量網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的訪問行為，以識(shí)別可能進(jìn)行入侵的可疑模式。

設(shè)備管理（Plant and facility management）：隨著越來越多的設(shè)備和機(jī)器能夠與互聯(lián)網(wǎng)相連，企業(yè)能夠收集和分析傳感器數(shù)據(jù)流，包括連續(xù)用電、溫度、濕度和污染物顆粒等無數(shù)潛在變量。模型還可以預(yù)測(cè)設(shè)備故障，安排預(yù)防性的維護(hù)，以確保項(xiàng)目正常進(jìn)行，不中斷。

管道管理（Pipeline management）：越來越多的能源管道具有傳感器和通信功能。連續(xù)的傳感器數(shù)據(jù)可以用來分析本地和全球性問題，表示是否需要引起注意或進(jìn)行維護(hù)。

供應(yīng)鏈和渠道分析（Supply chain and channel analytics）：通過對(duì)倉庫庫存、POS交易和多種渠道的運(yùn)輸（如陸運(yùn)、鐵路、海運(yùn)）進(jìn)行分析，可建立預(yù)測(cè)分析模型，有效幫助預(yù)先補(bǔ)貨，制定庫存管理策略，管理物流，以及因延遲危及到及時(shí)交貨時(shí)對(duì)線路進(jìn)行優(yōu)化并發(fā)送通知。

價(jià)格優(yōu)化（Price optimization）：零售商希望最大限度提高產(chǎn)品銷售的整體盈利，建立的分析模型可以結(jié)合不同種類的數(shù)據(jù)流，包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格、跨不同地域的銷售交易數(shù)據(jù)（以查看需求），以及生產(chǎn)、庫存和供應(yīng)鏈的信息（以監(jiān)測(cè)供貨）。這樣的模型可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整產(chǎn)品價(jià)格：當(dāng)供不需求時(shí)，或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手沒貨時(shí)，價(jià)格上漲；當(dāng)因季節(jié)變化需清理庫存時(shí)，價(jià)格下調(diào)。

欺詐行為檢測(cè)（Fraud detection）：身份盜用事件不斷增長(zhǎng)，隨之而來的是欺詐行為和交易的不斷增長(zhǎng)。金融機(jī)構(gòu)對(duì)上億條的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以識(shí)別欺詐行為模式。這樣的分析模型還可以在潛在欺詐交易可能發(fā)生時(shí)，向用戶發(fā)送警示。

所有這些應(yīng)用場(chǎng)景都具有相似的特點(diǎn)，即分析涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，被訪問的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流來自不同來源，以及數(shù)據(jù)量可能巨大。反之，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以建立分析模型，用于實(shí)時(shí)識(shí)別來自同一數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)流的模式。

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