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让人意想不到的大数据分析

作者: 大数据观察来源: 大数据观察时间:2017-07-03 14:57:180

大数据分析很火,但是就目前用大数据分析的企业很少。大数据分析不是随便说说,已经有很多大数据分析应用成功的案例,如中石油销售代表业绩及潜力明晰、销售数据实时掌控;一号店成功定位忠诚度高的顾客,制定精准化营销策略;百度的旅游景点人流及舒适度预测;如淘宝的个性化购物推荐;以及小米手机的10万人互联网开发团队,等等。

一.国内的大数据分析案例

1)医疗行业

医疗行业拥有大量的病例,病理报告,治愈方案,药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。例如苏州某医院的挑战是A)数据量大难以整合,医院有ERP系统、电子病历、库存、药品采集等多套系统,各种平台、系统数据难以整合形成孤岛。B)管理层无法感知科室的投入产出,数据堆积缺乏挖掘、各科室投入产出比不均、人员KPI指标监控难。大数据魔镜的处理方案是:定制化分析与挖掘、商业智能实施、hadoop数据仓库等。最终效果是海量数据成功整合,数据发挥价值,辅助决策。成功实现了KPI统计、财务分析、科室RIO等多个挖掘仪表盘,有效的支撑管理层的决策支持。

2)金融行业

大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有农业银行,作为苏州农业银行电子银行部门的管理层,想要了解不同规模的企业存款的多少的规律,但是由于这种分析现有报表的纬度并不支持,所以,只能通过阅读大量报表,从而经行人工判断。使用魔镜分析,只需要拖动相应的维度与度量,即可的出想要的分析结果。做到精准营销、服务跟踪、绩效考核等多方面帮助。

二.大数据分析的价值

大数据平台、商业智能并不意味对原有信息系统基础架构的否定,因为信息系统中现有的生产系统始终存在,客户对关键业务的可靠性和纵向扩展能力的要求不会减少,客户对数据的集中管理的可靠性要求始终存在。大数据平台重新为基础架构添加了更好的计算、更强的存储、更多的数据存储层次,而且所有的大数据应用都需要坚实可靠、灵活高效的大数据平台。

数据本身就是数据,价值是隐藏在数据中的,需要挖据、整理、分析才能形成有价值的大数据。从这点来讲,并不是比谁的数据库大,谁就是大数据。如果不去应用分析数据,那么这些数据只能用来归档存储而已,形不成价值。如何有效、快速、准确地分析并整理数据,是大数据应用的难点,数据需要经过归类整理、通过优化建模分析,有价值的部分才会浮出数据库。

三.大数据分析应用

例如2014年春节期间,腾讯公司根据QQ用户登录地点变化的数据,统计分析出春节期间人们迁徙地点的变化。同样百度也基于手机用户在春节期间登录地点的变化,给出了某一时间段人群迁移路线图服务……这类基于大量数据统计出的结论,不但能作为一种新闻来传播,更可以为春运期间的铁路、公路、民航等交通领域资源调配做建议和参考。对企业而言,大数据可以帮助其进行更加精准的营销和传播。比如微博和淘宝的合作,可以依照用户查询历史来进行广告商品的精准推送。国内最典型的大数据应用当属BAT——百度、阿里、腾讯。作为占据国内80%以上网民搜索的百度,推出的百度指数、框计算等功能,无一例外的都是大数据典型应用;阿里旗下的淘宝在去年“双十一”中引爆了网民的购物狂潮,让随后一个月的时间里,各家快递都还为“双十一”忙碌,海量的成交数据和各地购物特点的数据分析也让阿里在大数据上占据了电商领域的重要地位;腾讯携旗下的老牌QQ+当红微信,形成了超过10亿活跃用户的大数据基础,由这些海量用户的行为积累的数据分析,也形成了腾讯的巨大财富基础。

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