10大行業大數據應用痛點及解決策略

大數據已經成爲這幾年中大部分行業的遊戲規則，行業領袖，學者和其餘知名的利益相關者都贊成這一點，隨着大數據繼續滲透到咱們的平常生活中，圍繞大數據的炒做正在轉向實際使用中的真正價值。

雖然瞭解大數據的價值仍然是一個挑戰，但其餘實踐中的挑戰包括資金投入和投資回報率以及相關技能仍然是大數據行業排名前列。Gartner調查顯示，75%以上的公司正在投資或計劃在將來兩年投資大數據。

通常來講，大多數公司都但願有幾個大數據項目，公司的主要目標是加強客戶體驗，但其餘目標包括下降成本，更有針對性地進行營銷，並使現有流程更有效率。近來，數據泄露也使安全性成爲大數據項目須要解決的重要問題。

然而，更重要的是，當涉及到大數據時，你所在的位置是在哪裏，你極可能會發現你處於如下幾種狀況之一：

一、想要弄清楚大數據中是否存在真正的價值;

二、評估市場機會的規模;

三、開發使用大數據的新服務和產品;

四、已經使用大數據解決方案從新定位現有的服務和產品以利用大數據;

五、已經使用大數據解決方案;

考慮到這一點，瞭解大數據的全景及其在不一樣行業的應用，將有助於更好地瞭解你的角色和將來不一樣行業的發展。本文分析10個使用大數據的垂直行業，這些行業面臨的挑戰以及大數據如何解決這些問題。

一、銀行業與證券業 一項研究對10個頂級投資和零售業務銀行的16個項目進行了調查，結果顯示：行業的挑戰包括：證券欺詐預警，超高頻金融數據分析，信用卡欺詐檢測，審計跟蹤歸檔，企業信用風險報告，貿易可見度，客戶數據轉換， 交易的社會分析，IT運營分析和IT策略合規性分析等。

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大數據在銀行業和證券業的應用 證券交易委員會(SEC)正在使用大數據來監控金融市場活動。他們目前正在使用網絡分析和天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，對衝基金和其餘所謂的「大男孩」使用大數據進行高頻交易，交易前決策支持分析，情緒測量，預測分析等方面的交易分析。該行業還嚴重依賴大數據進行風險分析，包括反洗錢，企業風險管理，「瞭解你的客戶」和減小欺詐。

二、通信、媒體和娛樂

因爲消費者指望有不一樣格式和各類設備的多媒體需求，通訊，媒體和娛樂行業的一些重大數據挑戰包括：

一、收集，分析和利用消費者洞察;

二、利用移動和社交媒體內容;

三、瞭解實時，媒體內容使用狀況;

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大數據在通訊，媒體和娛樂行業的應用 該行業的企業同時分析客戶數據以及行爲數據，以建立詳細的客戶資料，可用於：

一、爲不一樣的目標受衆建立內容;

二、根據須要推薦內容;

三、衡量內容效果;

一個例子是溫布爾登網球錦標賽，利用大數據實時對電視，移動和網絡用戶觀看網球比賽的詳細情緒分析。Spotify是按需音樂服務，使用hadoop大數據分析，從全球數百萬用戶收集數據，而後使用分析的數據向我的用戶提供個性化的音樂推薦。亞馬遜Prime經過在一站式商店中提供，視頻，音樂和Kindle書籍提供良好的客戶體驗，也大量利用大數據。

三、醫療保健 醫療保健部門得到了大量的數據，但一直沒能使用數據來遏制醫療保健成本上升，提升醫療保健收益，提升系統效率。這主要是由於電子數據不足或不可用。 另外，保存健康相關信息的醫療保健數據庫很難與醫療領域有用模式的數據連接起來。

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其餘與大數據相關的挑戰包括：將患者排除在決策過程以外，以及使用來自不一樣渠道的容易得到的傳感器的數據。以色列貝斯的一些醫院正在使用數百萬病人從手機應用收集的數據，讓醫生可使用循證醫學，而不是像傳統醫院同樣，對病人進行醫療/實驗室檢測。有些測試是有效的，但大部分是昂貴的而且一般是低效的。

佛羅里達大學使用免費公共衛生數據和Google地圖建立視覺數據，能夠更快速地識別和有效分析醫療信息，用於跟蹤慢性病的傳播。奧巴馬醫保方案也以多種方式利用了大量數據。

四、教育行業 從技術角度來看，教育行業面臨的一個重大挑戰是未來自不一樣來源和供應商的大數據整合其中，並將其用於一個數據的平臺。從實踐的角度來看，教育從業者和機構必須學習新的數據管理和分析工具。 在技術方面，整合來自不一樣來源的數據，不一樣平臺和本來不相互合做的不一樣供應商都面臨挑戰。

在政治上，與用於教育目的的大數據相關的隱私和我的數據保護問題是一個挑戰。大數據在高等教育中的應用至關顯着。例如，塔斯馬尼亞大學。一個擁有26000多名學生的澳大利亞大學，部署了一個學習和管理系統，學生登陸系統，系統追蹤學生花費的時間以及學生的總體進度等。在教育中使用大數據的不一樣用例中，它也用於衡量教師教學的有效性，以確保學生和教師的良好體驗。教師的表現能夠根據學生人數，學科人數，學生指望，行爲分類和其餘幾個變量進行微調和衡量。

在政府層面上，美國教育部的教育技術辦公室正在使用大數據來開發分析數據，以幫助糾正選錯在線課程的學生，點擊模式也被用來檢測學生學習時的無聊程度。

五、製造業和天然資源開採業 對石油，農產品，礦產，自然氣，金屬等天然資源的需求日益增長，致使數據量的增長，複雜性和提升速度是一個挑戰。一樣，來自制造業的大量數據還沒有獲得開發。 這種信息的利用不足阻礙了產品質量提升，能源效率和可靠性的提高，以及更好的利潤率。

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在天然資源行業，經過大數據能夠利用地理空間數據，圖形數據，文本和時間數據中攝取和整合大量數據創建預測模型，幫助作出決策，應用的領域包括：地震解釋和油藏表徵。大數據也被用於解決當今製造業所面臨的挑戰，懿得到競爭優點。

六、政府 在政府中，最大的挑戰是不一樣政府部門和附屬機構大數據的整合和互操做性。 大數據在政府中的應用 在公共服務方面，大數據應用範圍很是普遍，包括能源勘探，金融市場分析，欺詐檢測，健康相關研究和環境保護。

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一些更具體的例子以下：

一、大數據用於分析社會保障局(SSA)提供的非結構化數據的大量社會殘疾索賠。用於分析快速有效地處理醫療信息，以加快決策速度，並檢測可疑或欺詐性聲明。

二、食品和藥物管理局(FDA)正在使用大量數據來檢測和研究食物相關疾病和疾病的模式。從而作出更快的反應，提供更快的治療，減小死亡。

三、國土安所有使用大數據分爲幾種不一樣的用例。 大數據來自不一樣政府機構的分析，以及用於保護國家安全的數據。

七、保險業 主要挑戰包括缺少個性化服務，缺少個性化訂價和缺少針對新細分市場和特定細分市場的有針對性的服務。在由Marketforce進行的調查中，保險業專業人士肯定的挑戰包括數據不足帶來的利潤損失，以及渴望更好的洞察力。業界已經在使用大數據，經過從社交媒體，支持GPS的設備和監控錄像中獲得的數據分析和預測客戶行爲，爲透明和簡單的產品提供客戶洞察。大數據還能夠保護公司更好的提升客戶留存。

在索賠管理方面，大數據的預測分析已被用於提供更快的服務，由於大量的數據能夠在承保階段進行特別分析。 欺詐檢測也獲得了增強。經過數字渠道和社交媒體的大量數據，索賠週期的索賠實時監控已被用於爲保險公司提供看法。

八、零售和批發貿易 從傳統的實體零售商和批發商到如今的電子商務，行業已經收集了大量的數據。來自客戶會員卡，POS掃描儀，RFID等的這些數據並無被用於總體上改善客戶體驗。全部改變和改進都至關緩慢。來自客戶忠誠度數據，POS，商店庫存，本地人口統計數據的大數據將繼續由零售和批發商店收集。

在紐約大展零售貿易大會上，像微軟，思科和IBM這樣的公司表示，零售行業須要利用大數據進行分析和其餘用途，包括：

一、經過購物模式，本地活動等數據優化員工配置

二、減小欺詐

三、及時分析庫存

社交媒體的使用也具備很大的潛在用途，而且將以緩慢的速度地被實體店採用。社交媒體用於客戶探索，客戶保留，產品推廣等。

九、交通行業 政府，私人機構和我的的一些大數據應用包括：

一、政府使用大數據：交通管制，路線規劃，智能交通系統，擁堵管理(預測交通情況)

二、私營部門在運輸中使用大數據：收入管理，技術改進，物流和競爭優點(經過整合出貨量和優化貨運)

三、我的使用大數據包括：路線規劃節省燃料和時間，旅遊安排等。

十、能源與公用事業 一、電網資產的60%將在十年內須要更換

二、全球風電裝機容量同比增加12.4%

三、智能電錶成爲主流，而消費者要求更多的控制和了解能源消耗。

智能電錶讀取器容許幾乎每15分鐘收集數據，而不是天天用舊的讀表器收集數據。這種細粒度數據被用於更好地分析實用程序的消耗，這容許改進客戶反饋和更好地控制公用事業的使用。在公用事業公司，使用大數據還能夠提供更好的資產和人力資源管理，這對於識別錯誤和在完成失敗以前儘快進行糾正是有用的。

總結 本文總共梳理了10個垂直行業中大數據的重要做用，如下是幾個關鍵要點：

1 在大數據領域有大量支出;

2 要利用大數據機會，你須要：熟悉並瞭解行業特定的挑戰、瞭解每一個行業的數據特徵、瞭解支出在哪裏發生、經過本身的能力和解決方案來知足市場需求;

3 垂直行業的專業知識是有效和高效地利用大數據的關鍵。

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