어떤 큰 데이터 분석 사례가 있습니까?

1. 빅 데이터 애플리케이션 사례: 의료 산업.

1)Seton Healthcare 는 IBM 의 최신 Watson 기술을 사용하여 의료 콘텐츠를 분석하고 예측하는 최초의 고객입니다. 이 기술을 통해 기업은 환자 관련 임상 의료 정보를 대량으로 찾아 대용량 데이터 처리를 통해 환자 정보를 더 잘 분석할 수 있습니다.

캐나다 토론토에 있는 한 병원에서는 초당 3,000 명이 넘는 조산아의 데이터 수치가 있다. 이 수치에 대한 분석을 통해 병원은 어떤 조산아에 문제가 있는지 미리 알 수 있으며, 조산아의 사망을 막기 위한 목표 조치를 취할 수 있다.

더 많은 기업가들이 소셜 네트워크를 통해 데이터를 수집하는 건강 어플리케이션과 같은 제품을 쉽게 개발할 수 있게 해 줍니다. 아마도 앞으로 몇 년 동안 그들이 수집한 데이터는 너의 진단을 더욱 정확하게 할 것이다. 예를 들어, 더 이상 성인이 하루에 세 번 한 조각이 아니라, 혈액 속의 약이 이미 대사되었다는 것을 감지하면, 다시 약을 복용하라는 것을 자동으로 일깨워 줄 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 건강명언)

2) 잡스의 암 치료와 결합 된 빅 데이터

잡스는 세계 최초로 자신의 모든 DNA 와 종양 DNA 를 서열화한 사람이다. 이를 위해 그는 수십만 달러를 지불했다. 그가 얻은 것은 샘플이 아니라 전체 유전자를 포함하는 데이터 문서이다. 의사는 모든 유전자에 따라 필요에 따라 약을 처방하여 결국 잡스가 몇 년 동안 수명을 연장하도록 도왔다.

빅 데이터 응용 사례 중 하나: 에너지 산업.

1) 스마트 그리드는 이제 유럽에서 소위 스마트 미터기라는 단말기를 구현했습니다. 독일에서는 태양 에너지 사용을 장려하기 위해 집에 태양 에너지를 설치할 것이다. 전기를 너에게 파는 것 외에, 너의 태양열은 여분의 전기가 있어서 다시 살 수 있다.

전력망을 통해 5 분 또는 10 분마다 데이터를 수집하면 수집된 데이터를 사용하여 고객의 전기 사용 습관을 예측하여 향후 2 ~ 3 개월 동안 전체 전력망에 필요한 전기의 양을 추정할 수 있습니다. 이 예측을 통해 발전이나 전력 공급 업체에서 일정량의 전기를 구매할 수 있다.

전기는 선물과 비슷하기 때문에 미리 사면 좀 싸고 현물을 사면 좀 비싸요. 이런 예측을 통해 구매 비용을 낮출 수 있다.

2) 덴마크 Vestas Wind Systems 는 빅데이터를 사용하며, 시스템은 BigInsights 소프트웨어와 IBM 슈퍼컴퓨터에 의존하여 터빈 발전기를 어디에 설치해야 하는지 분석합니다. 사실 이것은 풍력 에너지 분야의 큰 도전이다. 풍력장 운행 20 여 년 동안 정확한 포지셔닝은 공장이 에너지를 최대한 출력하는 데 도움이 된다.

이상적인 위치를 고정하기 위해 비스타스는 바람과 날씨 데이터, 터런스, 지형도, 전 세계 25,000 개 이상의 제어 터빈 장치에서 전송된 센서 데이터 등 모든 측면에서 정보를 분석합니다. 이러한 정보 처리 시스템은 기업에 고유한 경쟁 우위를 제공하고 고객이 투자 수익을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

3. 빅 데이터의 응용 사례: 통신업계-빅 데이터 분석을 통해 핵심 고객을 구한다.

프랑스 텔레콤 -Orange 그룹 산하의 폴란드 통신사인 Telekomunikacja Polska 는 폴란드 최대 음성 및 광대역 고정 네트워크 공급업체로, 효과적인 방식으로 고객의 손실 문제를 정확하게 예측하고 해결하고자 합니다.

이들은' 소셜맵' 을 만들어 고객을 세분화하기로 했다. 고객의 수백만 건의 전화통화 데이터 기록을 분석해' 누가 누구에게 전화를 걸었는가' 와' 통화빈도' 에 특히 관심을 기울이기로 했다. "소셜 맵" 은 회사 사용자를 인맥형, 교량형, 리더형, 추종형과 같은 여러 범주로 나눕니다.

이러한 관계 데이터는 통신 서비스 공급업체가 기업 서비스를 "포기" 할 수 있는 고객에게 더 큰 영향을 미칠 수 있는 사람과 같은 일련의 문제를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 가치 있는 고객을 확보하는 것이 얼마나 어렵습니까? 이 방법을 사용하여 이 회사의 고객 손실 예측 모델의 정확도가 47% 향상되었습니다.

4. 빅 데이터의 응용 사례: 소매-빅 데이터는 소매 기업이 판촉 전략을 개발하는 데 도움이됩니다.

북미 소매상인 베스트 바이 (Best Buy) 는 북미에서 3 만여종의 제품으로 활발하게 활동하고 있으며, 제품 가격은 지역과 시장 상황에 따라 다릅니다. 제품의 종류가 다양하기 때문에 원가 변동이 잦아 일 년에 최대 4 회까지 된다.

이에 따라 매년 654.38+0 만 2 천 회에 이른다. 임원들에게 가장 골치 아픈 것은 가격 판촉 전략이다. 회사는 소비자의 구매 기록과 관련 정보를 분석하여 가격의 정확성과 대응 속도를 높이고자 1 1 사람 팀을 구성했습니다.

가격 팀의 분석은 세 가지 주요 차원을 중심으로 전개됩니다.

1) 수량: 팀에서 방대한 정보를 분석해야 합니다. 이들은 수천만 소비자의 구매 기록을 수집하고, 고객의 다양한 차원에서 분석하고, 각 제품 범주에 대한 고객의 최대 수용 능력을 이해하고, 제품에 대해 최적의 가격을 설정합니다.

2) 다양성: 구매 기록과 같은 구조화된 데이터를 분석하는 것 외에도 소셜 미디어를 사용하여 새로운 구조화되지 않은 데이터를 게시합니다. 소비자들은 쿠폰을 받기 위해 소매업자의 특집 페이지에 찬사나 댓글을 달아야 하기 때문에 팀은 감정 분석 공식을 사용하여 주제 페이지에서 소비자의 감정을 분석하고 회사의 프로모션에 만족하는지 여부를 판단하며 판촉 전략을 미세 조정합니다.

3) 속도: 가치를 극대화하기 위해 팀은 실시간으로 또는 거의 실시간으로 데이터를 처리합니다. 이들은 소비자들의 과거 곡물 구매 기록에 따라 슈퍼마켓 곡물 카운터에서 쿠폰을 성공적으로 보내 고객에게 편리함과 놀라움을 안겨줬다.

이 일련의 활동을 통해 팀은 가격 책정의 정확성과 대응 속도를 높이고 소매업자에게 수천만 달러의 매출과 이윤을 늘렸습니다.

5. 빅 데이터 응용 사례: 온라인 마케팅 산업 (SEM)

많은 기업들이 SEM 을 하는 과정에서 매년 SEM 홍보에 막대한 예산을 지출하고 있지만 키워드의 입/출력을 시각화할 수 없기 때문에 많은 돈을 들여도 구체적인 수익을 보지 못하는 경우가 많다.

이처럼 경쟁이 치열한 SEM 시장에서는 BDP 와 같은 SEM 홍보를 최대한 최적화할 수 있는 효율적인 데이터 분석 도구가 필요합니다. 불필요한 비용을 절감하고 전반적인 경영 실적을 높일 수 있도록 지원합니다.

기업은 데이터 플랫폼이 제공하는 네트워크 마케팅 통합 솔루션을 통해 다양한 검색 엔진 마케팅 (SEM), 온라인 고객 서비스 시스템, CRM 시스템을 열 수 있습니다. 마케팅 입찰자는 단순히 끌어서 보고서를 생성하고, 각 키워드의 입력 출력을 관찰하고, 각 페이지의 변환을 분석하고, 배치 비용을 줄일 수 있습니다.

BDP 의 생방송 분석 데이터를 통해 경쟁사 키워드의 배치 시간, 지역, 순위 및 시각화 분석을 신속하게 파악하고, 자신과 경쟁사의 배치를 실시간으로 모니터링하고, 경쟁사의 배치 전략을 이해하고, 맞춤형 설정 데이터 업데이트 시점, 모니터링 빈도 및 기간을 지원하고, 정책을 적시에 조정할 수 있습니다. 자신이 무엇을 알고 있는지 알면 백전백승할 수 있다.

빅 데이터 응용 사례: 전자 상거래 산업

생각지도 못했다: 가슴이 가장 큰 것은 신장 아가씨이다. 타오바오는 중국 여성이 가장 많이 산 브래지어 사이즈가 B 컵이라고 밝힌 바 있다. B 컵은 410.45% 를 차지했고, 그 중 75B 판매량이 가장 많았고, A 컵은 25.26%, C 컵은 8.96% 에 불과했다.

타오바오 데이터 플랫폼은 모든 것을 대표할 수는 없지만 현실을 감안하면 보편적이기 때문에 중국 여성의 보편적인 크기만 느낄 수 있다. 브라 색상 중 블랙이 가장 잘 팔리고 블랙이 절대적으로 잘 어울리며 모든 여성에게 필수다.

성시 순위에서 볼 때 가슴이 가장 큰 것은 신장 여동생이다. 이 수치들은 브래지어 매장에 좋은 참고로 점포의 재고, 가격, 스타일 선택 등의 전략에 대한 데이터 기반을 마련한다.

빅 데이터 응용 사례: 엔터테인먼트 산업.

마이크로소프트 빅데이터는 2 1 오스카를 성공적으로 예측했다. 20 13 마이크로소프트 뉴욕연구원 경제학자 데이비드? 데이비드 로스차일드는 빅데이터를 이용해 24 개 오스카상 중 19 를 성공적으로 예측해 화제다.

올해 로스차일드는 제 86 회 아카데미 시상식 24 개 상 중 265,438+0 을 예측하는 데 성공해 현대과학기술의 신기한 힘을 계속 선보였다.

일반적으로 빅 데이터의 궁극적 인 목표는 경쟁 환경을 바꾸는 것이 아니라 전체 경쟁 환경을 완전히 바꿔 새로운 기회를 창출하는 것입니다. 기업은 시기적절하게 해야 한다. 기업은 이를 인식하고 적절한 데이터로 제품을 분석하고 지능적으로 데이터를 사용 및 관리해야 장기 경쟁에서 최종 승리자가 될 수 있습니다.