Nors "Big Data" yra naudingas beveik kiekvienam pramonės tipui, įskaitant smulkius ir net namudinius pramonės šakos, kai kurie sektoriai jau priklauso nuo "Big Data". Jie jau seniai įgyvendino arba greičiau įtraukė "Big Data" - rinkimą ir analizę į savo sistemas, norėdami kurti skirtingų tipų ataskaitas, skirtus įvairiems galutiniams tikslams. Šiame straipsnyje daugiausia dėmesio skiriama šioms pramonės šakoms "Big Data" naudojimui ir kaip naudojami "Big Data". Aš jau paskelbiau straipsnį apie "Big Data" pagrindus, todėl šiame straipsnyje nėra pakartojama, kas yra "Big Data".
Kokie yra didelių duomenų panaudojimo būdai?
Verslo namai jau seniai priklauso nuo to, kokie duomenys turėjo analizuoti tendencijas, elgesį (prekių ir (arba) naudotojų elgesį, poveikį ir bendrą pelną ir kt.). Tuo tarpu, atsižvelgiant į duomenų, kuriuos jie turi dabar, dėka interneto, skaičiavimas viršija paprastos skaičiuoklės, suteikiančios jiems daug tikslių rezultatų. Be to, "Big Data" leidžia jiems atlikti daugiau rūšių analizę, kad būtų išlaikytas sveikas ir pelningas verslas, kuris visada siekia augimo.
Didelis duomenų sunaudojimas
Pramonė jau naudoja didelius duomenis: jie pradėjo anksti
A] Finansinės institucijos: Daugiausia kalbant apie savo pinigus, šios pramonės šakos remiasi dideliais duomenimis, kad patikrintų ankstesnes tendencijas ir prognozes. Ankstyvieji duomenys buvo mažesni, todėl prognozės atsirado dėl didesnės rizikos. Ši rizika dabar sumažėja dėl galimybės gauti daugiau duomenų. Vertybinių popierių rinkos, bankai ir kitos finansų institucijos taip pat gali patikrinti savo išlaidų metodus, kad gautų kokią nors lygybę, kuri padėtų išsaugoti didžiausią pelną. Ši lentelė padės suprasti, kaip finansų institucijos naudoja "Big Data". Taip pat bus pateikta idėja, kaip naudoti "Big Data".
B] Mažmeninė prekyba: Pirmas dalykas, kuris smogia kalbėti apie mažmeninę prekybą, yra prekių suvartojimas - platus ar protingas. Taip, galite naudoti "Big Data", norėdami sužinoti, kaip ir kas naudoja jūsų prekes ir kokius prekių tipus. Be to, jūs taip pat galite sutelkti dėmesį į produktų tobulinimą ir net įvedant naujus produktus, kurie yra sėkmingi. Kita pusė "Big Data" mažmeninėje rinkodaros srityje - tai išsiaiškinti perspektyvas (nepamirškite, kad klientai parduodami internetu), kliento perskaičiavimo greitis ir galimybės ar būdai, klientų išlaikymas ir panašios sritys.
C] vyriausybė ir viešasis sektorius: Kaip mes galime pamiršti vyriausybę, kai kalbama apie duomenis? Govt. o viešojo sektoriaus vienetai yra tie, kurie renka duomenis daugiau nei bet kuris kitas sektorius. Galite pasakyti, kad jie yra nuskendę duomenų, net jei jie skaitmeninami ir saugo duomenis savo serveriuose ar debesyse visame pasaulyje. Pasak IDC parengto dokumento
"Kadangi Vyriausybės lyderiai visame spektre siekia sėkmingai įgyvendinti savo misijas, tai yra pagrindas, kuriuo remiantis galima susieti ryšius tarp įvykių ir stebėti žmonių, procesų ir informacijos priklausomybę".
Apskritai šis sektorius gauna našumą, nes jis gali stebėti įvairių projektų greitį ir tikslumą. Tada jis gali analizuoti duomenis, norėdamas rasti geresnių rezultatų gerinimo metodų. Yra ir daugybė kitų naudos, pavyzdžiui, stebint žmones už geresnę sveikatos priežiūrą, darbą ir tt
D] ryšių sektorius: Kita sritis, kurioje "Big Data" atlieka svarbų vaidmenį įsigyjant klientus, siekiant pagerinti arba bent jau išlaikyti jiems teikiamų paslaugų klasę, atkūrimą ir blogas skolas!
Kadangi jie norėtų, kad jų paslaugos būtų visada veikiančios, jos gali naudoti didelius duomenis tiek aukščiau, tiek savo infrastruktūroje, kad potencialų augimą būtų galima planuoti kaip daugelį metų. Jie susipažįsta su pralaidumo reikalavimais, jie žinos apie padirbtus klientus ir klientus, kurie nebesinaudoja savo paslaugomis (padeda juos grąžinti), mažina riziką, jei sumažėja paklausa ir dar daugiau - praktiškai bet kuriai verslo daliai. mąstyti apie.
E] Žiniasklaidos ir pramogų įmonės: Pagrindinis dėmesys čia yra klientų išlaikymas - kartais svarbesnis, palyginti su klientų įsigijimu. "Dideli duomenys" padeda patikrinti, kokios rūšies žiniasklaida yra skirtingi vartotojai, ir žiniasklaida sukuria geresnį tokio tipo turinį.
Jie sutelkia dėmesį į amžiaus grupes ir dalijasi gaminių iš artefaktų pagal analizės rezultatus. Tuo pačiu metu jie turi sužinoti, kokia reklama tampa įvairiomis amžiaus grupėmis, o ne tiesiog žiūrėti. Anksčiau nebuvo įmanoma gauti tiek daug duomenų, bet dėl interneto rinkodaros agentūrų ir duomenų rinkimo per metus, o ne tik paraudimas, jie gali priimti sprendimus realiuoju laiku, imtis tinkamų veiksmų tiek klientams, tiek darbuotojams. Tai tik pradžia. Nėra jokių dalykų, kuriuos norėtumėte žinoti. Turėdami tinkamus duomenis rankoje, visada galite gauti tikslius rezultatus.
Pirmiau pateiktas bandymas parodys, kaip naudojami "Big Data" su įvairių pramonės sektorių pavyzdžiais. Skaitykite apie "Big Data 3 Vs next". Jei turite kokių nors abejonių ar norite ką nors pridėti, prašom pateikti komentarą žemiau.
