前兩篇文章中，我們對大數(shù)據(jù)行業(yè)的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)交易與使用中的問題做了分析，并且對大數(shù)據(jù)的底層技術(shù)——分布式計算與數(shù)據(jù)挖掘做了簡單梳理。本文我們在之前分析的基礎(chǔ)上，對大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用做一個簡單介紹，并且做一些簡單的總結(jié)。
| 電子商務(wù)行業(yè)
2016年中國電子商務(wù)交易額達(dá)到22.97萬億元，同比增長25.5%。電子商務(wù)的快速發(fā)展帶來了相當(dāng)大的數(shù)據(jù)流量，由此產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)也進(jìn)一步促進(jìn)了電子商務(wù)的發(fā)展，因此電子商務(wù)與大數(shù)據(jù)之間存在著協(xié)同發(fā)展的關(guān)系。
在電子商務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在市場營銷與個性化導(dǎo)購環(huán)節(jié)。第一，隨著用戶消費(fèi)行為的數(shù)據(jù)化，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行商品推介成為可能，企業(yè)可以根據(jù)消費(fèi)者的各種行為剖析消費(fèi)者的消費(fèi)行為，實(shí)現(xiàn)精細(xì)運(yùn)營和精準(zhǔn)營銷；第二，電商平臺在運(yùn)行過程中存儲了海量的交易數(shù)據(jù)，平臺通過專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘，可以形成面向進(jìn)駐商家的多項(xiàng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的商品化，甚至開源為非平臺的其他用戶提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品及軟件，實(shí)現(xiàn)從交易平臺到“生態(tài)圈”基礎(chǔ)服務(wù)提供商的角色轉(zhuǎn)變。如淘寶網(wǎng)的Ocean Base云存儲系統(tǒng)；第三，利用大數(shù)據(jù)開拓產(chǎn)業(yè)邊界。擁有大數(shù)據(jù)的公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢，可以實(shí)現(xiàn)跨界運(yùn)營，例如平臺可以分析進(jìn)駐平臺的小微企業(yè)的交易數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、客戶評價數(shù)據(jù)，掌握其信用狀況，并對其借貸中的風(fēng)險進(jìn)行把控。
| 金融行業(yè)
一直以來，金融企業(yè)對數(shù)據(jù)的重視程度非常高。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價值潛力指數(shù)中排名第一。以銀行業(yè)為例，中國銀聯(lián)涉及43億張銀行卡，超過9億的持卡人，超過一千萬商戶，每天近七千萬條交易數(shù)據(jù)，核心交易數(shù)據(jù)都超過了TB級。
以金融行業(yè)最具代表性的銀行為例，根據(jù)業(yè)務(wù)驅(qū)動應(yīng)用場景大致可分為精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險控制、改善經(jīng)營、服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新等五個方面——
（1）精準(zhǔn)營銷：互聯(lián)網(wǎng)時代的銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360度立體畫像，即可對細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、實(shí)時營銷等個性化智慧營銷。
（2）風(fēng)險控制：應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與外部征信數(shù)據(jù)，可以更好的完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保障數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險。
（3）改善經(jīng)營：通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，使經(jīng)營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
（4）服務(wù)創(chuàng)新：通過對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務(wù)，不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競爭力。
（5）產(chǎn)品創(chuàng)新：通過高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享，有效對接銀行、保險、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。
但是值得指出的是，在金融行業(yè)，尤其是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)中，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的比例要比我們想象中低得多。原因主要有以下兩點(diǎn)：第一，金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)敏感性高，金融機(jī)構(gòu)自身對數(shù)據(jù)的處理能力卻不夠。每個銀行的儲蓄信息、證券機(jī)構(gòu)的交易記錄，這些數(shù)據(jù)不僅僅是我們作為客戶的隱私，更關(guān)系著金融機(jī)構(gòu)自己的經(jīng)營狀況、操作經(jīng)驗(yàn)。第二，金融機(jī)構(gòu)中有大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)沒能被利用。在金融機(jī)構(gòu)自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，只有很少一部分是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如客戶的存款數(shù)額、貸款數(shù)額、購買理財產(chǎn)品的編號等等。而金融機(jī)構(gòu)中最有價值的，還是那些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，小到用戶住址、學(xué)歷、各種資產(chǎn)證明的復(fù)印件，大到操盤手們的交易記錄。可這些數(shù)據(jù)都以圖片、表格等等形式存在數(shù)據(jù)庫中，沒準(zhǔn)還會定時被覆蓋掉。金融機(jī)構(gòu)自己是很難有能力處理這些數(shù)據(jù)的。
| 零售行業(yè)
過去，銷售商品曾經(jīng)很簡單——能夠賺取最大利潤的零售商往往對消費(fèi)者的購買趨勢能夠最快做出反應(yīng)。大數(shù)據(jù)正在逐步改變這種現(xiàn)象，如今的零售商大都會使用大數(shù)據(jù)來預(yù)測趨勢和判斷庫存量。這類大數(shù)據(jù)既包括對零售商內(nèi)部銷售數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，也包括對其他外部數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，例如社交媒體反饋數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁瀏覽模式數(shù)據(jù)、電影發(fā)布數(shù)據(jù)和廣告購買趨勢數(shù)據(jù)。
具體的，零售業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)三個功能——
第一個是用戶畫像功能。它是通過對大量的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把它進(jìn)行分類，比如說年齡、性別、文化、收入，還有消費(fèi)者的喜好。對消費(fèi)者進(jìn)行數(shù)據(jù)的建模和分析，幫助企業(yè)準(zhǔn)確的對用戶進(jìn)行定位，進(jìn)而引導(dǎo)銷售。因此，零售商會使用到興趣圖譜，興趣圖譜是把人與人之間共同的興趣繪畫成圖譜，分享他們共同的興趣，找到同類客戶相應(yīng)的核心需求，進(jìn)而引導(dǎo)零售行業(yè)準(zhǔn)確地進(jìn)行營銷。
第二個是輿情分析。通過對社交大數(shù)據(jù)的研究，更好的了解客戶對于產(chǎn)品各個方面的感受所帶來的一些觀點(diǎn)、評價、意見，提高客戶的購物感受。
第三是動態(tài)定價。是通過對線上線下大量的數(shù)據(jù)，大量的價格數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷?，F(xiàn)在國外越來越多零售行業(yè)開始使用電子貨架標(biāo)簽，這樣通過線上線下價格數(shù)據(jù)的調(diào)整，使電子標(biāo)簽的普及，使動態(tài)定價成為了可能。
| 醫(yī)療行業(yè)
目前中國已有十余座城市開展了數(shù)字醫(yī)療，病歷、影像、遠(yuǎn)程醫(yī)療等都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)并形成電子病歷和健康檔案?；谶@些海量數(shù)據(jù)，醫(yī)院能精準(zhǔn)地分析病人的體征、治療費(fèi)用和療效數(shù)據(jù)，可避免過度及副作用較為明顯的治療。同時，還可以利用這些海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)計算機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)、管理慢性病等。
然而，值得注意的是，醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍然面臨著棘手的瓶頸。第一是由于信息系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范、基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的不統(tǒng)一和缺失，我國的醫(yī)療數(shù)據(jù)普遍不能互通互認(rèn)，這直接導(dǎo)致各醫(yī)療機(jī)構(gòu)大量有價值的數(shù)據(jù)，變成了“數(shù)據(jù)孤島”。第二是目前我國的很多“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”其實(shí)達(dá)不到大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。醫(yī)院記錄或產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)存在的一個問題是“大而多”，這些數(shù)據(jù)不可追溯、不可互聯(lián)，這樣的數(shù)據(jù)不是優(yōu)良、可評價的大數(shù)據(jù)。第三是目前我們收集、運(yùn)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)的渠道和方式較為單一，甚至略顯貧乏，諸如掛號、電子病歷病例共享等應(yīng)用，只是醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用價值的冰山一角。如何推動醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用向更深更廣處發(fā)展，既是醫(yī)護(hù)界的“痛點(diǎn)”，也是IT創(chuàng)業(yè)圈眼紅的“熱點(diǎn)”。
| 電信行業(yè)
2014年，電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模約為3.3億元，據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)研究小組預(yù)測，2016-2021年，電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模年均復(fù)合增長率將達(dá)到65%。預(yù)計到2021年，中國電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模將達(dá)到66.59億元。
電信行業(yè)中的大數(shù)據(jù)主要是大客戶的行為數(shù)據(jù)，運(yùn)營商可以利用大數(shù)據(jù)提升管道智能化水平，更加精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)客戶需求，提升行業(yè)信息化服務(wù)的能力。隨著智能手機(jī)的不斷普及，用戶的行為信息日益豐富和完善，深度分析和挖掘這些數(shù)據(jù)將產(chǎn)生巨大價值。在未來的電信行業(yè)，實(shí)時營銷、線路監(jiān)控、新業(yè)務(wù)挖掘（如商業(yè)智能）、業(yè)務(wù)推送都是較有潛力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。
| 政府公共服務(wù)
2006-2015年，電子政務(wù)市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。據(jù)統(tǒng)計，中國電子政務(wù)行業(yè)近年來總體復(fù)合增長率為12%，未來仍將持續(xù)穩(wěn)步增長，與此同時，該市場的投入結(jié)構(gòu)正在發(fā)生變化。
政府主要利用大數(shù)據(jù)整合信息，將工商、國稅、地稅、質(zhì)監(jiān)等部門所收集的企業(yè)基礎(chǔ)信息進(jìn)行共享比對，通過分析，發(fā)現(xiàn)監(jiān)管漏洞、提高執(zhí)法水平，最終達(dá)到促進(jìn)財稅增收、提高市場監(jiān)管水平的目的。此外，政府建設(shè)大數(shù)據(jù)中心，加強(qiáng)政務(wù)數(shù)據(jù)的獲取、組織、分析、決策，通過云計算技術(shù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)對政務(wù)信息資源的統(tǒng)一管理，依據(jù)法律法規(guī)和各部門需求進(jìn)行政務(wù)資源的開發(fā)利用，有利于提高設(shè)備資源利用率、避免重復(fù)建設(shè)、降低維護(hù)成本。
以上是一些行業(yè)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的簡單介紹，時間和篇幅所限，沒有深入分析與思考，請讀者參考時多指正。
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