大数据消费。大数据的用途是什么。

尽管大数据(Big Data)几乎适用于所有类型的行业,包括小型甚至家庭手工业,但有些行业已经依赖大数据(Big Data)。他们长期以来一直在实施,或者更确切地说,将大数据——收集和分析(Big Data – collection and analysis)——整合到他们的系统中,为不同的最终用途生成不同类型的报告。本文重点介绍这些行业对大数据(Big Data)的使用以及如何使用大数据(Big Data)。我已经发过一篇关于大数据(Big Data)基础的文章,所以本文不再重复什么是大数据(Big Data)

大数据的用途是什么

长期以来,商业机构一直依赖于他们必须分析趋势、行为(商品和/或用户)、影响和整体利润等的任何数据。凭借他们现在拥有的数据——多亏了互联网(Internet)——计算超越了简单的电子表格为他们提供许多准确的结果。此外(Furthermore)大数据(Big Data)使他们能够执行更多类型的分析,以使其保持健康和盈利的业务,​​并始终走在增长的道路上。

大数据消费

大数据消费

已经使用(Big)数据的行业:他们起步较早(Early)

A] 金融机构:(A] Financial Institutions:)主要处理你的钱,这些行业依靠大数据(Big Data)来检查以前的趋势并做出预测。早期数据较少,因此预测带有更大的风险边际。由于可以访问更多数据,这种风险现在已经降低。股票市场、银行和其他金融机构也可能会检查您的支出方式,以得出某种有助于您保持最大利润的方程式。下表将帮助您了解金融机构如何使用大数据(Big Data)。它还将让您了解如何使用大数据(Big Data)

图 1 - 金融领域大数据分析

B] 零售营销(B] Retail Marketing):谈到零售,首先想到的是商品的消费——按地区或按年龄划分。是的,您可以使用大数据(Big Data)来了解如何以及谁在使用您的商品以及商品的类型。不仅如此,您还可以专注于改进产品,甚至在成功产品的基础上推出新产品。在零售营销中使用(Retail Marketing)大数据(Big Data)的另一面是确定潜在客户(不要忘记在线橱窗(online window)购物者)、潜在客户对客户的转化率和能力(conversion rate and abilities)或技术、客户保留(client retention)以及类似领域。

C] 政府和公共部门(C] Government and Public Sector):在数据方面我们怎么能忘记政府?政府(Govt)。公共部门单位是比任何其他部门收集数据更多的单位。即使他们将数据数字化并将数据存储到全球的服务器或云中,您也可以说他们正在淹没在数据中。根据IDC的白皮书(IDC)

“随着各个领域的政府领导人努力成为一个数据驱动的组织以成功完成他们的使命,他们正在为关联事件之间的依赖关系以及跟踪人员、流程和信息之间的依赖关系奠定基础。”(“As government leaders across the spectrum strive to become a data-driven organization to successfully accomplish their missions, they are laying the groundwork to correlate dependencies across events and track dependencies across people, processes, and information.”)

总体而言,该部门在生产力方面有所提高,因为它可以跟踪他们运行的不同项目的速度+ accuracy。然后它可以分析数据以找到提高性能的更好方法。还有很多其他好处,例如跟踪人们为他们提供更好的医疗保健、就业等。

D] 通信部门:(D] Communications Sector)大数据(Big Data)在从获取客户到提高或至少维持向他们提供的服务等级、恢复和坏账等方面发挥重要作用的另一个领域!

由于他们希望自己的服务始终正常运行,因此他们可以将大数据(Big Data both)用于上述目的,也可以将其用于自己的基础设施,以预测随着时间推移的潜在增长。他们开始了解带宽的要求,他们会知道假客户和不再使用他们的服务的客户(有助于将他们带回来),在需求突然增加的情况下降低风险等等——几乎是业务的任何部分你可以想到。

E] 媒体和娱乐业务:(E] Media and Entertainment Businesses: )这里的主要重点是客户保留——有时与(customer retention)客户获取(customer acquisition)相比更重要。手头的大数据(Big Data)有助于检查不同用户喜欢什么样的媒体,并在此基础上,媒体公司开发出更好的那种类型的内容。

他们专注于年龄组,并根据分析结果划分工件的生产。同时,他们必须了解不同年龄段的人都在使用什么样的广告——而不是简单地观看。早些时候,不可能获得那么多数据,但由于互联网营销(Internet Marketing) 机构(Agencies)和多年来的数据汇编而不是仅仅刷新它,他们可以做出实时决策,为客户和员工采取适当的行动。这只是一个开始。您想知道的一切都没有限制。有了正确的数据,您总能得到准确的结果。

以上试图通过不同工业部门的示例让您了解大数据的用途。(Big Data)接下来阅读大数据 3(Big Data 3) Vs。如果您有任何疑问或要添加任何内容,请在下面发表评论。



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