瞭解這幾個大資料應用案例，讓你更瞭解大資料！

一、零售大資料 最懂消費者

零售行業大資料應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以瞭解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷範疇。

 

另外零售行業可以透過大資料掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。零售行業的資料對於產品生產廠家是非常寶貴的，零售商的資料資訊將會有助於資源的有效利用，降低產能過剩，廠商依據零售商的資訊按實際需求進行生產，減少不必要的生產浪費。

 

未來考驗零售企業的不再只是零供關係的好壞，而是要看挖掘消費者需求，以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力，因此資訊科技技術水平的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。

 

不論是國際零售巨頭，還是本土零售品牌，要想頂住日漸微薄的利潤率帶來的壓力，在這片紅海中立於不敗之地，就必須思考如何擁抱新科技，併為顧客們帶來更好的消費體驗。

 

二、金融大資料 理財利器

對於單個銀行來說，同樣是無法拿到使用者在其他銀行的行為記錄資料的，其二銀行本身在做很多信貸風險分析的時候，確實需要大量資料做相關性分析，但是很多資料來源於政府各個職能部門，包括工商稅務，質量監督，檢察院法院等，這些資料短期仍然是無法拿到。還有就是企業或個人本事日常產生的各種行為資料更難拿到，那麼對客戶的風險性評估還是得借用原來的老方法而已。

 

大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品；美國銀行利用客戶點選資料集為客戶提供特色服務，如有競爭的信用額度；招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為資料進行分析，每週給客戶傳送針對性廣告資訊，裡面有顧客可能感興趣的產品和優惠資訊。

 

可見，大資料在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

1、 精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦。

2、 風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支援，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐。

3、 決策支援：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用資料分析報告實施產業信貸風險控制。

4、 效率提升：利用金融行業全域性資料瞭解業務運營薄弱點，利用大資料技術加快內部資料處理速度。gendan5.com/p/2022-03-01/379694.html

5、 產品設計：利用大資料計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為資料設計滿足客戶需求的金融產品。

 

三、醫療大資料 看病更高效

除了較早前就開始利用大資料的網際網路公司，醫療行業是讓大資料分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療行業擁有大量的病例，病理報告，治癒方案，藥物報告等等。如果這些資料可以被整理和應用將會極大地幫助醫生和病人。

 

我們面對的數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞，其都處於不斷的進化的過程中。在發現診斷疾病時，疾病的確診和治療方案的確定是最困難的。

 

在未來，藉助於大資料平臺我們可以收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。

 

在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確定位疾病。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。

 

醫療行業的資料應用一直在進行，但是資料沒有打通，都是孤島資料，沒有辦法進行大規模應用。未來需要將這些資料統一收集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。政府和醫療行業是推動這一趨勢的重要動力。