¿En qué campos se utiliza el big data?
Los big data se utilizan en todos los ámbitos de la vida, incluidas las finanzas, los automóviles, los alimentos y bebidas, las telecomunicaciones, la energía, el entretenimiento y otros sectores de la sociedad.
1. Fabricación: 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, etc.
2. Industria financiera: los macrodatos desempeñan un papel importante en los tres principales campos de innovación financiera: el comercio de alta frecuencia, el análisis del sentimiento social y el 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 el modelo O2O de restauración y cambiar por completo la industria de la restauración tradicional.
6. Industria de las telecomunicaciones: utilice tecnología de big data para realizar análisis fuera de línea de los clientes, captar oportunamente la tendencia de los clientes a abandonar la red e introducir medidas de retención de clientes.
7. Industria energética: con el desarrollo de las redes inteligentes, las empresas eléctricas pueden dominar cantidades masivas de información sobre el consumo de energía de los usuarios y utilizar tecnología de big data para analizar los patrones de consumo de energía de los usuarios, lo que puede mejorar el funcionamiento de la red. red eléctrica y diseño racional El sistema de respuesta a la demanda de energía garantiza el funcionamiento seguro 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 la predicción de epidemias, la atención médica inteligente y la gestión de la salud. También pueden ayudarnos a descifrar el ADN y comprender más misterios de la vida.
11. Campo de seguridad del dominio público: el gobierno debe utilizar tecnología de big data para construir un sistema de seguridad nacional sólido. El dominio público debe aplicar análisis de big data, antiterrorismo y mantenimiento de la estabilidad. diversos análisis de casos en el campo de la seguridad y otros medios basados en la información para prevenir delitos con la ayuda de big data.
12. Vida personal: Big data también se puede aplicar a la vida personal, utilizando big data personales asociados con cada persona para analizar trayectorias de comportamiento de vida personal y brindar servicios más reflexivos y personalizados.
El valor del big data va mucho más allá. La penetración de big data en todos los ámbitos de la vida es un elemento central para promover la producción y la vida social.
Información ampliada
Siete casos típicos de aplicación de big data
1. Mecanismo de fijación de precios en tiempo real de Macy. 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. Tipp24 AG es una plataforma de apuestas y predicción creada para la industria europea del juego. La empresa utiliza el software KXEN para analizar miles de millones de transacciones y las características de sus clientes, luego utiliza modelos predictivos para ofrecer campañas de marketing dinámicas a usuarios específicos. Esta medida redujo el tiempo para construir modelos predictivos en un 90%. SAP está intentando adquirir KXEN.
3. Búsqueda en Walmart. El oligopolio minorista diseñó Polaris, su último motor de búsqueda para su sitio web Walmart.com, para utilizar datos semánticos para análisis de texto, aprendizaje automático y minería de sinónimos. Según Walmart, el uso de tecnología de búsqueda semántica aumenta las tasas de finalización de compras en línea entre un 10% y un 15%. "Para Walmart, esto significa miles de millones de dólares en ingresos", dijo Laney.
4. Análisis de video en la industria de comida rápida La compañía utiliza video para analizar los tiempos de espera en las filas y luego cambia automáticamente el contenido. de sus menús electrónicos muestra contenido si el tiempo de cola es largo, mostrará la comida que se puede servir rápidamente; si el tiempo de cola es corto, mostrará la comida con mayor ganancia pero con un tiempo de preparación relativamente largo. >
5. El conocimiento de la marca Moulton's Steakhouse llegó a un punto crítico cuando un cliente tuiteó en broma acerca de pedir comida de la cadena de asadores con sede en Chicago para ser entregada en el aeropuerto de Newark en Nueva York, donde terminaría su día de trabajo. Después de llegar), Morton montó su propio programa social. Primero, analizó los datos de Twitter y descubrió que este cliente era un visitante frecuente del restaurante y un visitante frecuente de Twitter.
Según los pedidos anteriores del cliente, se deduce el vuelo y se envía a un camarero vestido de esmoquin para servir la cena al cliente.
6. PredPol está trabajando con la policía de Los Ángeles y Santa Cruz y algunos investigadores para predecir la probabilidad de delito basándose en cambios en los algoritmos de predicción de terremotos y datos de delincuencia, con una precisión de hasta 500 pies cuadrados. . Dentro de. En el área de Los Ángeles donde se aplicó el algoritmo, la distribución de robos y delitos violentos se redujo en un 33% y un 21% respectivamente.
7. Tesco y la eficiencia operativa. La cadena de supermercados recopila datos de 7 millones de frigoríficos en su almacén de datos. Estos datos se analizan para un monitoreo más completo y un mantenimiento proactivo para reducir el consumo general de energía.