La naturaleza disruptiva del big data ha penetrado en las industrias de vanguardia.

En la serie de novelas de ciencia ficción Imperio Galáctico, el matemático Hari Seldon creó la "psicohistoria". Puede utilizar fórmulas matemáticas para predecir con precisión el futuro de la humanidad. El autor Isaac Asimov es aclamado como un "hombre divino" por lectores de todo el mundo por su rica imaginación. Hoy en día, la predicción del futuro en la novela se ha realizado hasta cierto punto, pero no mediante la "psicohistoria", sino mediante el "big data".

Big data ha sido una palabra candente en los últimos años, pero su metodología no es más que estadística tradicional en sus raíces. Sólo en la serie de novelas de ciencia ficción "Imperio Galáctico", el matemático Hari Seldon creó la "psicohistoria". Puede predecir con precisión el futuro de la humanidad utilizando fórmulas matemáticas. El autor Isaac Asimov es aclamado como un "hombre divino" por lectores de todo el mundo por su rica imaginación. Hoy en día, la predicción del futuro en la novela se ha realizado hasta cierto punto, pero no mediante la "psicohistoria", sino mediante el "big data".

Big data ha sido una palabra candente en los últimos años, pero su metodología no es más que estadística tradicional en sus raíces. Sin embargo, con la digitalización de la información humana, cada vez más datos, junto con la mejora gradual de las capacidades informáticas y de almacenamiento, la integración de estadísticas y grandes cantidades de datos ha tenido un efecto disruptivo en muchas industrias.

He Fan, subdirector del Instituto de Economía y Política de la Academia China de Ciencias Sociales, es un defensor del big data. Él cree que con big data se pueden lograr muchas cosas inauditas. Por ejemplo, la Academia de Ciencias Sociales puede predecir la probabilidad de divorcio de una persona dentro de cinco años a través de su registro de consumo de tarjetas de crédito.

Sin embargo, He Fan no estuvo de acuerdo con la opinión de Asimov. Él cree que los cambios futuros son impredecibles. En la era del big data, lo que realmente se puede predecir es el comportamiento individual. "Los ordenadores se conocen a sí mismos mejor que nosotros y pueden predecir qué decisiones tomará cada persona en el futuro. Por eso el mundo empresarial está tan fascinado por el big data. Predecir con precisión el comportamiento del consumidor traerá nuevas oportunidades de desarrollo".

Hoy en día, big data se ha aplicado en campos populares como las finanzas, la tecnología y el comercio minorista. Sin embargo, según He Fan, de hecho, muchas industrias tradicionales que parecen estar marginadas por big data han aceptado los desafíos y cambios de big data. datos anteriormente.

Probar el mundo: predecir los mejores vinos del siglo

La cata de vinos es una de las primeras industrias afectadas por el big data.

La cata de vinos tradicional la realizan sumilleres profesionales. Estos maestros sumilleres suelen ser talentosos, tienen extraordinarios sentidos del olfato y del gusto y están bien formados. Pero ese monopolio fue roto más tarde por un profesor de inglés de la Universidad de Princeton. El profesor intentó utilizar el análisis estadístico para sustituir el método tradicional de cata física. Recopiló diversos datos que afectan la calidad del vino, como las precipitaciones, la temperatura media y la composición del suelo, y exploró la relación basada en la calidad del vino a lo largo de los años. Con este método predijo con éxito los mejores vinos del siglo.

“Esto es pensar en big data. Hoy en día, los sumilleres tradicionales no se atreven a juzgar fácilmente la calidad del vino. Primero deben observar las predicciones de big data antes de sacar conclusiones”.

Deportes: elección de potenciales estrellas del deporte

Big data no sólo influye en la selección de vinos, sino también en las decisiones de selección.

La película "Money Ball" refleja verdaderamente el desafío del big data a las reglas inherentes de la selección de atletas. En la película, Billy Beane desarrolló un conjunto de "estadísticas de béisbol" para analizar docenas de datos, como el porcentaje de fildeo de los jugadores, el porcentaje de victorias, el promedio de bateo, el porcentaje de slugging, los jonrones, el promedio de bateo, etc. Análisis estadístico para predecir el potencial de un jugador. . En comparación con los juicios inherentemente subjetivos de los jugadores basados ​​en la experiencia, los métodos estadísticos son más precisos y confiables, rompiendo así las reglas y descubriendo potenciales estrellas del béisbol.

En el mundo deportivo real, el big data se ha aplicado en diversos deportes. A finales de 2013, la NBA estadounidense comenzó a instalar tecnología de seguimiento de movimiento en todas las canchas para registrar y rastrear los movimientos de las pelotas de baloncesto y de los jugadores. El sistema proporcionará un flujo continuo de datos y estadísticas completas, incluyendo velocidad, distancia, separación entre jugadores y posesión, lo que permitirá un análisis más específico.

Frente al big data, casi todos los actores se enfrentan a una situación en la que sus propias ventajas y limitaciones quedan expuestas. Por ejemplo, al contar la proporción de capturas de balón y errores de regate debajo de la canasta de Yao Ming, sabemos que Yao Mingcan generalmente regatea tres veces cuando recibe el balón con la mano derecha, pero solo dos veces cuando recibe el balón con la mano izquierda.

Esta regla les dice a los defensores que si quieren eliminar la amenaza de Yao Ming a la canasta, deben limitarlo a un área alejada de la canasta. De esta manera, debe driblar más de tres veces para llegar a la canasta, lo que a menudo conduce a. errores.

Industria del juego: manténgase alejado del resultado final donde los clientes no pueden permitirse pérdidas

En muchos casinos de alta gama, los clientes deben solicitar una tarjeta magnética electrónica al ingresar. Al registrar información básica como género, edad, nacionalidad y ocupación, comienzas a ser monitoreado por big data. Con base en la información de los datos del cliente, el sistema la comparará inmediatamente con las muestras en la base de datos e inferirá la capacidad máxima de consumo, el límite de tiempo de consumo y otras características de comportamiento del cliente.

“Todo el mundo, sin importar lo rico que sea, tiene puntos débiles. Cuando pierdes más de una determinada cantidad de dinero, probablemente nunca volverás a poner un pie en este casino. Lo que el big data aporta a los casinos tradicionales. es la mejor opción: al predecir los puntos débiles de los clientes, déjelos detenerse antes de que eso suceda". He Fan dio un ejemplo: si un hombre rico de 35 años en China entra a un casino, los grandes datos lo predecirán. Su punto débil es de unos 1.000 dólares. A través de CCTV y monitoreo de mesa, cuando perdió $9,800, una joven y hermosa gerente de relaciones públicas tomó la iniciativa de charlar con él, aliviar su estado de ánimo y guiarlo para gastar el dinero en catering, ocio y otros aspectos. Y conservar la última paciencia y esperanza de los clientes también fomentará nuevamente su consumo.

En opinión de He Fan, cuando los consumidores disfrutan de servicios precisos, ya están bajo el control de big data. Los macrodatos no sólo pueden ayudar a los comerciantes a exprimir hasta el último centavo que los consumidores pueden gastar ahora, sino que también pueden conservar la posibilidad de exprimirlos nuevamente.

Medicina: Prevención de enfermedades antes de que se produzcan.

El pensamiento big data se aplica en el campo médico desde hace mucho tiempo. Antes de que se descubriera la bacteria, un médico se dio cuenta de que si regresaba de la morgue para dar a luz a bebés, la tasa de mortalidad sería alta. Concluyó que había alguna conexión entre ellos, por lo que recomendó a todos lavarse las manos con jabón antes de la cirugía. Aunque nadie entendió en ese momento por qué el lavado de manos estaba relacionado con una reducción de la mortalidad, la conexión se estableció a través de la información.

“Saber lo que está sucediendo pero no saber por qué está sucediendo es la ley del big data”, dijo He Fan. "El consultor médico de la serie de televisión estadounidense "House" es una figura representativa de la medicina administrativa. En comparación con el método tradicional de consulta patológica, la medicina administrativa enfatiza la enfermedad más que la causa. Esto es utilizar big data para hablar."

En los círculos médicos europeos y americanos, el pensamiento de big data ha tenido una gran continuidad. Mayo Clinic, fundada en 1863, se basa no sólo en las habilidades y la experiencia de los médicos, sino también en los grandes datos de las estadísticas clínicas y la experiencia práctica acumulada por el hospital durante 150 años.

Según los informes, si las enfermedades que pueden ser causadas por un solo síntoma de dolor de cabeza en la base de datos de Mayo se imprimen con el número 5, se puede cubrir una habitación de más de 400 metros cuadrados, y básicamente no se perderán posibles enfermedades. Esto no sólo puede ayudar a los médicos a juzgar el estado de salud actual del paciente, sino también a predecir la tendencia de aparición de enfermedades potenciales, proponiendo así planes de atención médica específicos.

Industria del cine y la televisión: El contenido lo determina la audiencia.

Desde lo que el director quiere filmar hasta lo que el público quiere ver, la industria del cine y la televisión mejora constantemente el estatus de la audiencia para obtener mayores retornos de mercado. En este momento, big data se ha convertido en una excelente manera de determinar el interés de la audiencia. Por ejemplo, la audiencia de niños pequeños a la que le gusta es la más difícil de descubrir. Los métodos de comunicación tradicionales son completamente imposibles. Los productores sólo pueden confiar en la experiencia y la especulación para crear. Sin embargo, la aparición de big data lo hace posible para los jóvenes. que los niños comprendan sus propias actividades psicológicas.

“El primer programa infantil en los Estados Unidos que utilizó big data fue “Sesame Street”. Cada vez que los productores crean un nuevo segmento animado, una gran cantidad de niños lo probarán y algunos patrones de dibujos animados lo harán. aparecen aleatoriamente al lado de la pantalla. Aunque es imposible comunicarse con los niños pequeños, pero cuando los niños siempre se distraen mirando los patrones de dibujos animados al lado de la pantalla, los productores piensan que los niños con esta apariencia de dibujos animados no entienden o no. "No es atractivo. Luego, los productores contaron los datos y, después de analizarlos y compararlos, descubrieron que la película había sido modificada". He Fan dijo que este es el impacto más básico de los big data en la producción de cine y televisión.

Además, los populares Teletubbies de los últimos años también se han beneficiado de la aplicación del big data. Aunque repetir cada frase y cada acción tres veces parece casi un retardo para un adulto, es esta caricatura la que mantiene pegados a ella a los niños de todo el mundo. A través de una investigación de big data, se descubre que la repetición es la principal ley cognitiva del aprendizaje y el entretenimiento en el mundo psicológico de los niños, y tres veces es la correcta. "Teletubbies" utiliza audazmente esta conclusión para crear con éxito un cómic infantil que rompe las reglas.

Hay muchas industrias más tradicionales que han sido subvertidas por el big data. Para estas áreas no convencionales de aplicación de big data, el impacto puede ser mayor, obligando a los profesionales a llevar a cabo transformación industrial e innovación. Por supuesto, esto también pone en riesgo de desempleo a algunos profesionales que tienen dificultades para aceptar la lógica estadística y el pensamiento.

Por otro lado, He Fan cree que mientras la industria disfruta de la revolución del big data, la privacidad del consumidor ya no se puede ocultar. La fuente de big data son los consumidores comunes, como registros de compras, registros de viajes, registros de inversiones e incluso registros fisiológicos. La vida de todos está siendo digitalizada y monitoreada por algunas personas.

“Cuantas más industrias cambien con el big data, más privacidad tendrá que renunciar la gente. Esta es también una de las crisis que enfrentará el big data en el futuro”, afirmó He Fan.

He Fan, subdirector del Instituto de Economía y Política de la Academia China de Ciencias Sociales, es un defensor del big data. Él cree que con big data se pueden lograr muchas cosas inauditas. Por ejemplo, la Academia de Ciencias Sociales puede predecir la probabilidad de divorcio de una persona dentro de cinco años a través de su registro de consumo de tarjetas de crédito.

Sin embargo, He Fan no estuvo de acuerdo con la opinión de Asimov. Él cree que los cambios futuros son impredecibles. En la era del big data, lo que realmente se puede predecir es el comportamiento individual. "Las computadoras se conocen a sí mismas mejor que nosotros y pueden predecir qué decisiones tomará cada persona en el futuro. Por eso el mundo empresarial está tan fascinado por los big data. Predecir con precisión el comportamiento del consumidor traerá nuevas oportunidades de desarrollo".

Hoy en día, big data se ha aplicado en campos populares como las finanzas, la tecnología y el comercio minorista. Sin embargo, según He Fan, de hecho, muchas industrias tradicionales que parecen estar marginadas por big data han aceptado los desafíos y cambios de big data. datos anteriormente.

Probar el mundo: predecir los mejores vinos del siglo

La cata de vinos es una de las primeras industrias afectadas por el big data.

La cata de vinos tradicional la realizan maestros catadores profesionales. Suelen ser talentosos, tener extraordinarios sentidos del olfato y del gusto y estar bien formados. Pero ese monopolio fue roto más tarde por un profesor de inglés de la Universidad de Princeton. El profesor intentó utilizar el análisis estadístico para sustituir el método tradicional de cata física. Recopiló diversos datos que afectan la calidad del vino, como las precipitaciones, la temperatura media y la composición del suelo, y exploró la relación basada en la calidad del vino a lo largo de los años. Con este método predijo con éxito los mejores vinos del siglo.

“Esto es pensar en big data. Hoy en día, los sumilleres tradicionales no se atreven a juzgar fácilmente la calidad del vino. Primero deben observar las predicciones de big data antes de sacar conclusiones”.

Deportes: selección de posibles estrellas del deporte

El big data no sólo influye en la selección de vinos, sino también en las decisiones de selección.

La película "Money Ball" refleja verdaderamente el desafío del big data a las reglas inherentes de la selección de atletas. En la película, Billy Beane desarrolló un conjunto de "estadísticas de béisbol" para analizar docenas de datos, como el porcentaje de fildeo de los jugadores, el porcentaje de victorias, el promedio de bateo, el porcentaje de slugging, los jonrones, el promedio de bateo, etc. Análisis estadístico para predecir el potencial de un jugador. . En comparación con los juicios inherentemente subjetivos de los jugadores basados ​​en la experiencia, los métodos estadísticos son más precisos y confiables, rompiendo así las reglas y descubriendo potenciales estrellas del béisbol.

En el mundo deportivo real, el big data se ha aplicado en diversos deportes. A finales de 2013, la NBA estadounidense comenzó a instalar tecnología de seguimiento de movimiento en todas las canchas para registrar y rastrear los movimientos de las pelotas de baloncesto y de los jugadores. El sistema proporcionará un flujo continuo de datos y estadísticas completas, incluyendo velocidad, distancia, separación entre jugadores y posesión, lo que permitirá un análisis más específico.

Frente al big data, casi todos los actores se enfrentan a una situación en la que sus propias ventajas y limitaciones quedan expuestas. Por ejemplo, al contar la proporción de capturas de balón y errores de regate debajo de la canasta de Yao Ming, sabemos que Yao Mingcan generalmente regatea tres veces cuando recibe el balón con la mano derecha, pero solo dos veces cuando recibe el balón con la mano izquierda. Esta regla les dice a los defensores que si quieren eliminar la amenaza de Yao Ming a la canasta, deben limitarlo a un área alejada de la canasta. De esta manera, debe driblar más de tres veces para llegar a la canasta, lo que a menudo conduce a. errores.

Industria del juego: manténgase alejado del resultado final donde los clientes no pueden permitirse pérdidas

En muchos casinos de alta gama, los clientes deben solicitar una tarjeta magnética electrónica al ingresar. Al registrar información básica como género, edad, nacionalidad y ocupación, comienzas a ser monitoreado por big data. Con base en la información de los datos del cliente, el sistema la comparará inmediatamente con las muestras en la base de datos e inferirá la capacidad máxima de consumo, el límite de tiempo de consumo y otras características de comportamiento del cliente.

“Todo el mundo, por muy rico que sea, tiene puntos débiles.

Cuando pierdes más de una determinada cantidad de dinero, probablemente nunca volverás a poner un pie en el casino. Lo que el big data aporta a los casinos tradicionales es la mejor opción: predecir los puntos débiles de los clientes y permitirles detenerse antes de que sucedan. ”

He Fan dio un ejemplo: si un hombre rico de 35 años de China entra a un casino, los big data predecirán que su punto débil es de aproximadamente 1.000 dólares estadounidenses a través de CCTV y monitoreo de mesa. cuando pierde Cuando llegue a los 9.800 dólares estadounidenses, una joven y bella gerente de relaciones públicas tomará la iniciativa de charlar con él, aliviar su estado de ánimo y guiarlo para gastar el dinero en catering, ocio y otros aspectos. La esperanza de los clientes también promoverá su consumo nuevamente.

En opinión de He Fan, cuando los consumidores disfrutan de servicios precisos, ya están bajo la supervisión de big data no solo pueden ayudar a los comerciantes a exprimir los últimos. Un poco de dinero que los consumidores pueden consumir ahora. Un centavo todavía tiene la posibilidad de ser exprimido nuevamente.

Medicina: prevención antes de que ocurra la enfermedad

El pensamiento de big data se ha utilizado. Durante mucho tiempo en el campo de la medicina, Bacterias, un médico se dio cuenta de que si regresaba de la morgue para realizar un parto, la tasa de mortalidad sería alta y concluyó que había alguna conexión entre ellas, por lo que recomendó que todos se lavaran las manos. con jabón antes de la operación Nadie entiende por qué lavarse las manos está relacionado con una reducción de la mortalidad, pero la gente ha encontrado la conexión a través de la información

“Saberlo pero no saber por qué, esta es la ley del big data”. He Fan dijo: "El consultor médico de la serie de televisión estadounidense "House" es una figura representativa de la medicina administrativa. En comparación con el método tradicional de consulta patológica, la medicina administrativa enfatiza la enfermedad más que la causa. Esto es utilizar big data para hablar. ”

En los círculos médicos europeos y americanos, el pensamiento de big data ha tenido una gran continuidad. La Clínica Mayo, fundada en 1863, no sólo se basa en la tecnología y la experiencia de los médicos, sino también en la experiencia. Estadísticas clínicas y estadísticas clínicas acumuladas por el hospital durante 150 años. Big data de experiencia práctica.

Según los informes, si se imprimen las enfermedades que pueden ser causadas por un solo síntoma de dolor de cabeza en la base de datos de Mayo. con el número 5, puede cubrir una habitación de más de 400 metros cuadrados y básicamente no se perderá ninguna posibilidad. Esto no sólo puede ayudar a los médicos a determinar el estado de salud actual del paciente, sino también predecir la tendencia de aparición de enfermedades potenciales. proponiendo así planes de atención médica específicos.

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Desde lo que el director quiere filmar hasta lo que el público quiere ver, la industria del cine y la televisión también está en constante evolución. mejorar el estado de la audiencia para obtener mayores retornos de mercado. En este momento, big data se ha convertido en una excelente manera de juzgar el interés de la audiencia. Por ejemplo, la audiencia de niños pequeños a la que le gusta es la más difícil de determinar. Los métodos de comunicación tradicionales son completamente imposibles y los productores solo pueden confiar en la experiencia y la especulación para crear, pero la aparición de big data hace posible que los niños comprendan sus propias actividades psicológicas

"El primer programa infantil en. Estados Unidos utilizó big data como "Barrio Sésamo". Cada vez que el productor crea un nuevo clip de animación, una gran cantidad de niños lo probarán y algunos patrones de dibujos animados aparecerán aleatoriamente junto a la pantalla. Aunque es imposible comunicarse con niños pequeños, cuando los niños siempre se distraen mirando los dibujos animados al lado de la pantalla, los productores piensan que los niños con esta apariencia de dibujos animados no entienden o no son atractivos. Luego, el productor sumó los datos, los analizó, los comparó e hizo modificaciones a la película. "He Fan dijo que este es el impacto más básico del big data en la producción de cine y televisión.

Además, los populares Teletubbies en los últimos años también se han beneficiado de la aplicación del big data. Aunque desde la perspectiva Para los adultos, repetir cada oración y cada acción tres veces es casi una forma de retraso mental, pero es esta caricatura la que hace que los niños de todo el mundo se apeguen a ella. A través de investigaciones de big data, hemos descubierto que la repetición es la clave para aprender. y el desarrollo en el mundo psicológico de los niños. Las principales leyes cognitivas del entretenimiento son tres veces correctas. "Teletubbies" utiliza audazmente esta conclusión para crear con éxito un cómic infantil que rompe las reglas.

También hay industrias más tradicionales. que se están viendo afectados por la disrupción invisible. Para estas áreas no convencionales de aplicación de big data, el impacto puede ser mayor, lo que obliga a los profesionales a emprender una transformación industrial y una innovación. Por supuesto, esto también conduce al riesgo de desempleo para algunos. profesionales a quienes les resulta difícil aceptar la lógica y el pensamiento estadístico.

Por otro lado, He Fan cree que mientras la industria disfruta de la revolución de los grandes datos, la privacidad de los consumidores no se puede ocultar en ningún lugar. Los big data son consumidores comunes, como registros de compras, registros de viajes, registros de inversiones e incluso registros fisiológicos que algunas personas están digitalizando y monitoreando.

“Cuantas más industrias cambien con el big data, más privacidad tendrá que renunciar la gente. Esta es también una de las crisis que enfrentará el big data en el futuro”, afirmó He Fan.