阐释数字化转型的10个大数据用例
根据AnalyticsInsights的估计 ， 企业数字化的市场规模预计将在2023年达到3015亿美元 ， 高于2020年的1935亿美元 ， 在2019-2023年的预测期内复合年增长率为10.9% 。 大数据越来越多地用于日常营销优化、定制预测、生命周期监控、改进的银行和教育以及支持运营估算 。 AnalyticsInsight为您带来了一份独家列表 ， 列出了日常生活中的10个大数据使用案例 ， 解释了数字化转型 。
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银行使用大数据来安全地保存大量的财务信息 。 这些大数据被用来分析从储蓄到信用卡购买的消费模式 ， 以发现欺诈行为并在发生之前加以预防 。 如果您刷卡购买高价值的商品 ， 可能会发生这种情况 ， 您可能会接到银行的电话/邮件 ， 以确保交易是真实的 。
此外 ， 大多数银行都使用这些大数据来识别身份盗用 。 例如 ， 如果一个工薪阶层在月初购买小额杂货 ， 但突然间银行发现全城的加油站和便利店激增 ， 那么该银行就会知道情况正在恶化 。 他们可能会与客户联系 ， 询问有关最近的购买交易的信息 ， 以确定客户的卡是否被盗并需要冻结 。
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零售中的大数据已导致整个行业发生了翻天覆地的变化 。 零售商从客户开始购物的那一刻起就利用大数据 。 定向广告投递您的包裹 ， 大数据无处不在 。 您访问的网页可跟踪cookie和历史记录 ， 以获取策划的购物体验 ， 从而为零售商提供一小部分信息 ， 使他们能够优化产品 。
佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠 。 一个保持健康和健康的好方法 。 大数据与技术相结合可以改变我们的生活方式 ， 帮助我们自己追踪免疫力 ， 以确保我们保持健康的习惯来抵抗冠状病毒大流行 。
大数据与智能物联网设备相结合 ， 使智能电表可以自我调节能耗 ， 从而实现有效的能源利用 。 这些智能电表安装在社区中 ， 以从整个城市空间的传感器收集数据 。 它们可以确定在任何给定时间能量的回流和流动的最高位置 ， 并在整个电网中均匀地重新分配 ， 特别是在最需要的地方 ， 以确保在给定网络中有效地分配能量 。
大数据可简化物流流程 ， 使其在严格的时间表内平稳运行 。 它广泛用于交通运输中 ， 以安排航班 ， 根据季节性波动估算座位需求 ， 根据最新的社会趋势或事件进行竞争分析 ， 并根据天气数据预测航班延误 。 此外 ， 还部署了大数据 ， 以根据当前用途和机队部署情况准确预测未来所需的飞机数量 。
【阐释数字化转型的10个大数据用例】数据科学和大数据已广泛用于数字营销领域 ， 您一定已经看过数字广告牌 ， 在机场和不同网站上展示横幅广告 ， 分别利用数据科学算法来帮助广告商吸引潜在客户 。 与传统广告相比 ， 根据用户的历史行为及其数字足迹定位的数字广告可确保更高的点击率 。
医疗保健是另一个每天都会产生大量数据的行业 。 大数据减少了治疗成本 ， 因为执行不必要的诊断的机会更少 。 它有助于预测流行病的暴发 ， 并有助于确定可以采取哪些预防措施来通过在早期发现疾病来避免可预防的疾病 。 可以为患者提供循证医学 ， 在研究同一种药物的以往结果后对其进行识别和处方 。
诸如Netflix和Amazon音乐之类的OTT和音乐点播平台使用大数据来制定预测性机器学习算法 ， 以分析用户的音乐娱乐偏好 ， 从而推荐该算法认为用户会喜欢的新节目和音乐 。
您可能已经注意到了这一点 ， 例如 ， 如果您开始在OTT平台上观看科学节目 ， 很快您的所有推荐都将是基于科学和技术的新节目 ， 因为算法知道你喜欢技术 。
大数据也起着决定性的作用 ， 可以帮助执法机构了解下一次犯罪可能发生的地方 ， 并允许他们重新部署资源 。 当将大量大数据输入预测算法时 ， 可以帮助哪个站点可能需要额外的人员来帮助预防犯罪 。
大数据还有助于确保您的房屋安全 。 安装在房屋中的家庭安全系统连接到操作员数据库 ， 操作员数据库可以立即分析该系统检测到的任何陷阱 ， 以警告用户任何可疑活动 。 一些安全系统还可以在不使用时管理家用照明设备 ， 电视和其他电气设备 ， 从而使智能电力管理人员倍增 。
教育行业是与学生、教师、课程、成绩等相关的大数据仓库 。 对此数据进行适当的研究和分析 ， 可以有效地提供宝贵的见解 ， 这些见解可用于改进教育机构的工作及其运营效率 。 对每位学生的记录进行描述性分析将有助于了解每位学生的进步、兴趣、优势和劣势 ， 从而制定适合其职业目标的个性化学习计划 。
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