這10大行業(yè)的痛點(diǎn)，如何用大數(shù)據(jù)解決

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為過去幾年中大部分行業(yè)的游戲規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)繼續(xù)滲透到我們的日常生活中，圍繞大數(shù)據(jù)的炒作正在轉(zhuǎn)向?qū)嶋H使用中的真正價值。Gartner調(diào)查顯示，75%以上的公司正在投資或計劃在未來兩年投資大數(shù)據(jù)。

一般來說，大多數(shù)公司都希望有幾個大數(shù)據(jù)項目，主要目標(biāo)是增強(qiáng)客戶體驗，但其他目標(biāo)包括降低成本，更有針對性地進(jìn)行營銷，并使現(xiàn)有流程更有效率。近來，數(shù)據(jù)泄露也使得安全性成為大數(shù)據(jù)項目需要解決的重要問題。

本文分析了10個使用大數(shù)據(jù)的垂直行業(yè)，這些行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)以及大數(shù)據(jù)如何解決這些問題。

▍一、銀行業(yè)和證券業(yè)

一項研究對10個頂級投資和零售業(yè)務(wù)銀行的16個項目進(jìn)行了調(diào)查，結(jié)果顯示，行業(yè)的挑戰(zhàn)包括：證券欺詐預(yù)警、超高頻金融數(shù)據(jù)分析、信用卡欺詐檢測、審計跟蹤歸檔、企業(yè)信用風(fēng)險報告、貿(mào)易可見度、客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、 交易的社會分析、IT運(yùn)營分析和IT策略合規(guī)性分析等。

美國證券交易委員會(SEC)正在使用大數(shù)據(jù)來監(jiān)控金融市場活動。他們目前正在使用網(wǎng)絡(luò)分析和自然語言處理器來捕捉金融市場的非法交易活動。

金融市場的零售商、大銀行、對沖基金和其他機(jī)構(gòu)使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻交易、交易前決策支持分析、情緒測量、預(yù)測分析等方面的交易分析。

該行業(yè)還嚴(yán)重依賴大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險分析，包括反洗錢、企業(yè)風(fēng)險管理、“了解你的客戶”和減少欺詐。

▍二、通訊、媒體和娛樂

由于消費(fèi)者期望有不同格式和設(shè)備的多媒體需求，通信、媒體和娛樂行業(yè)的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)主要包括：

1、收集、分析和利用消費(fèi)者洞察；

2、利用移動互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體內(nèi)容；

3、了解實時、媒體內(nèi)容使用情況。

該行業(yè)的企業(yè)同時分析客戶數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建詳細(xì)的客戶資料，可用于：

1、為不同的目標(biāo)受眾創(chuàng)建內(nèi)容；

2、根據(jù)需要推薦內(nèi)容；

3、衡量內(nèi)容效果。

一個例子是溫布爾登網(wǎng)球錦標(biāo)賽，利用大數(shù)據(jù)對電視、手機(jī)和網(wǎng)絡(luò)用戶觀看網(wǎng)球比賽時的情緒進(jìn)行分析。

提供按需音樂服務(wù)的Spotify公司，使用hadoop大數(shù)據(jù)分析，從全球數(shù)百萬用戶收集數(shù)據(jù)，然后使用分析結(jié)果向個人用戶提供個性化的音樂推薦。

亞馬遜Prime也大量利用大數(shù)據(jù)，一站式提供視頻、音樂和Kindle書籍，提升客戶體驗。

▍三、醫(yī)療保險

醫(yī)療保健部門獲得了大量的數(shù)據(jù)，但一直沒能使用數(shù)據(jù)來遏制醫(yī)療保健成本上升，提高醫(yī)療保健收益，提高系統(tǒng)效率。

這主要是因為電子數(shù)據(jù)不足或不可用。 另外，保存健康相關(guān)信息的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)庫很難與醫(yī)療領(lǐng)域其他有用數(shù)據(jù)鏈接起來。

其他與大數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)包括：將患者排除在決策過程之外，以及使用來自不同渠道的容易獲得的傳感器數(shù)據(jù)。

以色列貝斯市的一些醫(yī)院正在使用從手機(jī)應(yīng)用收集的數(shù)百萬病人數(shù)據(jù)，讓醫(yī)生可以開展循證醫(yī)學(xué)，而不是像傳統(tǒng)醫(yī)院一樣，僅對病人進(jìn)行醫(yī)療/實驗室檢測，這種檢測有些是有效的，但大部分是昂貴的并且通常是低效的。

佛羅里達(dá)大學(xué)使用免費(fèi)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)和Google地圖創(chuàng)建視覺數(shù)據(jù)，可以更快速地識別和有效分析醫(yī)療信息，用于跟蹤慢性病的傳播。

奧巴馬醫(yī)保方案也以多種方式利用了大量數(shù)據(jù)。

▍四、教育行業(yè)

從技術(shù)角度來看，教育行業(yè)面臨的一個重大挑戰(zhàn)是將來自不同來源和供應(yīng)商的大數(shù)據(jù)整合其中，并將其用于一個數(shù)據(jù)平臺。

從實踐的角度來看，教育從業(yè)者和機(jī)構(gòu)必須學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)管理和分析工具。 在技術(shù)方面，整合來自不同來源的數(shù)據(jù)，不同平臺和原本不相互合作的不同供應(yīng)商都面臨挑戰(zhàn)。

在法律上，與教育大數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私和個人數(shù)據(jù)保護(hù)問題是一個挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)在高等教育中的應(yīng)用相當(dāng)顯著。例如，塔斯馬尼亞大學(xué)，一個擁有26000多名學(xué)生的澳大利亞大學(xué)，部署了一個學(xué)習(xí)和管理系統(tǒng)。學(xué)生登錄系統(tǒng)后，系統(tǒng)可以追蹤學(xué)生花費(fèi)的時間以及學(xué)生的整體進(jìn)度等。

大數(shù)據(jù)還可以用于衡量教師教學(xué)的有效性，以確保學(xué)生和教師的良好體驗。教師的表現(xiàn)可以根據(jù)學(xué)生人數(shù)、學(xué)科人數(shù)、學(xué)生期望、行為分類和其他幾個變量進(jìn)行微調(diào)和衡量。

在政府層面上，美國教育部的教育技術(shù)辦公室正在使用大數(shù)據(jù)來開發(fā)分析數(shù)據(jù)，以幫助糾正選錯在線課程的學(xué)生，點(diǎn)擊模式也被用來檢測學(xué)生學(xué)習(xí)時的無聊程度。

▍五、制造業(yè)和采掘業(yè)

對石油、農(nóng)產(chǎn)品、礦產(chǎn)、天然氣、金屬等自然資源的需求日益增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的增加，復(fù)雜性和提高速度成為一個挑戰(zhàn)。

同樣，來自制造業(yè)的大量數(shù)據(jù)尚未得到開發(fā)。 這種信息的利用不足阻礙了產(chǎn)品質(zhì)量提高、能源效率和可靠性的提升，以及更好的利潤率。

在自然資源行業(yè)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從地理空間數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、文本和時間數(shù)據(jù)中攝取和整合大量數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型，幫助做出決策。地震解釋和油藏表征是大數(shù)據(jù)技術(shù)在該行業(yè)的典型應(yīng)用。

▍六、政府

在政府中，最大的挑戰(zhàn)是不同政府部門和附屬機(jī)構(gòu)中的大數(shù)據(jù)的整合和互操作性。在公共服務(wù)方面，大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍非常廣泛，包括能源勘探、金融市場分析、欺詐檢測、健康相關(guān)研究和環(huán)境保護(hù)。

一些更具體的例子如下：

1、大數(shù)據(jù)用于分析美國社會保障局(SSA)提供的社會殘疾索賠案件的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用于快速有效地處理醫(yī)療信息，以加快決策速度，并檢測可疑或欺詐性聲明。

2、美國食品和藥物管理局(FDA)正在使用大量數(shù)據(jù)來檢測和研究食物相關(guān)的疾病和發(fā)病模式，從而做出更快的反應(yīng)，提供更快的治療，減少死亡。

▍七、保險業(yè)

該行業(yè)的主要挑戰(zhàn)包括缺乏個性化服務(wù)、缺乏個性化定價，以及缺乏針對新細(xì)分市場和特定細(xì)分市場的針對性服務(wù)。

由咨詢公司Market Force開展的調(diào)查結(jié)果顯示，保險業(yè)專業(yè)人士確定的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)不足帶來的利潤損失，以及渴望更好的洞察力。

該行業(yè)已經(jīng)在使用保險大數(shù)據(jù)，利用從社交媒體、支持GPS的設(shè)備和監(jiān)控錄像中獲取的數(shù)據(jù)來分析和預(yù)測客戶行為，提供客戶洞察。

在索賠管理方面，基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析技術(shù)已被用于提供更快的服務(wù)，因為大量的數(shù)據(jù)可以在承保階段進(jìn)行特別分析。欺詐檢測也得到了加強(qiáng)，通過數(shù)字渠道和社交媒體的大量數(shù)據(jù)，索賠周期的索賠實時監(jiān)控已被用于為保險公司提供洞察。

▍八、零售和批發(fā)貿(mào)易

從傳統(tǒng)的實體零售商和批發(fā)商到現(xiàn)在的電子商務(wù)，該行業(yè)已經(jīng)收集了大量的數(shù)據(jù)。

來自客戶會員卡、POS掃描儀、RFID等設(shè)備的數(shù)據(jù)并沒有被用于在整體上改善客戶體驗，所有改變和改進(jìn)都相當(dāng)緩慢。

在紐約零售貿(mào)易大會上，微軟，思科和IBM等公司表示，零售行業(yè)需要將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于分析和其他用途，包括：

1、通過購物模式、本地活動等數(shù)據(jù)來優(yōu)化員工配置；

2、減少欺詐；

3、及時分析庫存。

社交媒體的使用也具有很大的潛在用途，并且將緩慢地被實體店采用。社交媒體可用于客戶探索、客戶保留和產(chǎn)品推廣等。

▍九、交通行業(yè)

在該行業(yè)，政府，私人機(jī)構(gòu)和個人的一些大數(shù)據(jù)應(yīng)用包括：

1、政府使用大數(shù)據(jù)：交通管制、路線規(guī)劃、智能交通系統(tǒng)、擁堵管理(預(yù)測交通狀況)；

2、私營部門在運(yùn)輸中使用大數(shù)據(jù)：收入管理、技術(shù)改進(jìn)、物流和競爭優(yōu)勢(通過整合出貨量和優(yōu)化貨運(yùn))

3、個人使用大數(shù)據(jù)包括：通過路線規(guī)劃節(jié)省燃料和時間、旅游安排等。

▍十、能源與公用事業(yè)

該行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)包括：

1、電網(wǎng)資產(chǎn)的60%將在十年內(nèi)需要更換；

2、全球風(fēng)電裝機(jī)容量同比增長12.4%；

3、智能電表成為主流，而消費(fèi)者要求更多的控制和了解能源消耗。

智能電表讀取器允許幾乎每15分鐘收集一次數(shù)據(jù)，而不是每天用舊的讀表器收集數(shù)據(jù)。

這種細(xì)粒度數(shù)據(jù)可被用于更好地分析能源消耗，可提高客戶體驗，更好地控制公用設(shè)施的使用。

在公用事業(yè)公司，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以提供更好的資產(chǎn)和人力資源管理。