¿En qué industrias se utiliza el big data?
1. Industria manufacturera: utilice big data industrial para mejorar el nivel de fabricación, incluido el diagnóstico y predicción de fallas del producto, análisis del flujo de procesos, mejora del proceso de producción, optimización del consumo de energía del proceso de producción, análisis y optimización de la cadena de suministro industrial. , Planificación y programación de la producción.
2. Industria financiera: los macrodatos desempeñan un papel importante en tres áreas principales de la innovación financiera: operaciones de alta frecuencia, análisis del sentimiento social y análisis del riesgo crediticio.
3. Industria del automóvil: los coches sin conductor que utilizan big data y la tecnología de Internet de las cosas entrarán en nuestra vida diaria en un futuro próximo.
4. Industria de Internet: utilice tecnología de big data para analizar el comportamiento de los usuarios, realizar recomendaciones de productos y publicidad dirigida.
5. Industria de la restauración: utilice big data para realizar la restauración online y fuera de línea, cambiando por completo el modelo de operación de restauración tradicional.
6. Industria de las telecomunicaciones: utilizar tecnología de big data para analizar situaciones de desconexión de clientes, captar oportunamente la tendencia de los clientes a desconectarse e introducir medidas de retención de clientes.
7. Industria energética: con el desarrollo de las redes inteligentes, las empresas eléctricas pueden dominar información masiva sobre el consumo de energía de los usuarios, utilizar tecnología de big data para analizar los patrones de consumo de energía de los usuarios, mejorar el funcionamiento de la red y diseñar racionalmente. Sistemas de respuesta a la demanda de energía, para garantizar la seguridad del funcionamiento de la red eléctrica.
8. Industria logística: utilizar big data para optimizar las redes logísticas, mejorar la eficiencia logística y reducir los costos logísticos.
9. Gestión urbana: utilice big data para realizar transporte inteligente, monitoreo ambiental, planificación urbana y seguridad inteligente.
10. Biomedicina: Los macrodatos pueden ayudarnos a lograr predicciones epidémicas, atención médica inteligente y gestión de la salud. También pueden ayudarnos a interpretar el ADN y comprender más misterios de la vida.
11. En el campo de la seguridad pública: el gobierno utiliza tecnología de big data para construir un sistema de seguridad nacional sólido, análisis y aplicación de big data en el campo de la seguridad pública, métodos de informatización para la lucha contra el terrorismo y varios. análisis de casos y uso de big data para prevenir el delito.
12. Vida personal: El big data también se puede aplicar a la vida personal, utilizando el "big data personal" asociado a cada persona para analizar la trayectoria del comportamiento de la vida personal y proporcionarle información más reflexiva y personalizada. servicios.
El valor del big data va mucho más allá. La penetración de big data en todos los ámbitos de la vida es un factor central en la promoción de la producción y la vida social.
Datos ampliados
Siete casos típicos de aplicación de big data
1. El mecanismo de fijación de precios en tiempo real de Messi. El sistema basado en SAS de la empresa ajusta los precios de hasta 73 millones de artículos en tiempo real en función de la demanda y el inventario.
2. La plataforma de apuestas y pronósticos de AG para la industria europea del juego. La empresa aprovecha el software KXEN para analizar miles de millones de transacciones y características de los clientes y luego utiliza modelos predictivos para dirigirse a usuarios específicos con campañas de marketing dinámicas. Esta medida redujo el tiempo de construcción del modelo predictivo en un 90%. SAP intentó adquirir KXEN.
3. Búsqueda en Walmart. El oligarca minorista diseñó Polaris, su último motor de búsqueda para su sitio web Walmart.com, que utiliza datos semánticos para análisis de texto, aprendizaje automático y minería de sinónimos. Wal-Mart dijo que la aplicación de tecnología de búsqueda semántica ha aumentado la tasa de finalización de compras en línea de 10 a 15. "Para Walmart, esto significa miles de millones de dólares", dijo Laney.
4. Vídeo análisis de la industria de la comida rápida. La empresa utiliza vídeo para analizar la duración de la cola de espera y luego cambia automáticamente lo que se muestra en el menú electrónico. Si la cola es larga, se muestran los alimentos que se pueden servir rápidamente; si la cola es corta, se muestran los alimentos con mayores ganancias pero con tiempos de preparación relativamente largos.
5. Conocimiento de la marca Morton's Steakhouse. Morton comenzó su programa social cuando un cliente pidió en broma una comida a una cadena de restaurantes de carnes de Chicago a través de Twitter y se la entregó en el aeropuerto de Newark en Nueva York (donde llegaría después de un día de trabajo). Primero, al analizar los datos de Twitter, encontramos que el cliente es un visitante frecuente de nuestra tienda y un visitante frecuente de Twitter.
Adivina el vuelo del cliente basándose en sus pedidos anteriores y luego envía a un camarero vestido de esmoquin para que le sirva la cena.
6. Inc. PredPol trabajó con la policía de Los Ángeles y Santa Cruz y un grupo de investigadores para predecir probabilidades de delitos de hasta 500 pies cuadrados basándose en algoritmos de predicción de terremotos y cambios en los datos de delitos. En el área de Los Ángeles donde se aplicó el algoritmo, la distribución de robos y delitos violentos se redujo en 33 y 265.438 respectivamente.
7. PLC (Tesco) y eficiencia operativa. La cadena de supermercados recopila datos de 7 millones de frigoríficos en su almacén de datos. Mediante el análisis de estos datos, se puede llevar a cabo un monitoreo más completo y un mantenimiento proactivo para reducir el consumo total de energía.