En la era del big data, ¿cómo aplicar los datos?

En los últimos años, el big data ha seguido penetrando en todos los ámbitos de la vida en todo el mundo, afectando a nuestras necesidades diarias, alimentación, vivienda y transporte. Por ejemplo, cuando compramos en línea, a menudo encontramos que los portales de comercio electrónico nos recomiendan productos y, a menudo, esos productos son lo que necesitamos recientemente. Esto se debe a que se recopilarán y registrarán datos relevantes sobre las trayectorias de comportamiento en línea de los usuarios y, a través del análisis de big data, se utilizará un sistema de recomendación para recomendar elementos que los usuarios puedan necesitar, logrando así el propósito del marketing de precisión. A continuación se presentan brevemente varios escenarios de aplicación de big data. La aplicación del big data en la industria médica

El big data facilita el tratamiento médico. En el pasado, la mayoría de los planes de tratamiento para los pacientes se basaban en la experiencia de los médicos. Aunque los médicos excelentes pueden ofrecer a los pacientes buenos planes de tratamiento, debido a los diferentes niveles de los médicos, es difícil garantizar que los pacientes puedan recibir los mejores planes de tratamiento. plan de tratamiento.

Con la profunda integración de big data en la industria médica, la plataforma de big data ha acumulado una gran cantidad de casos, informes de casos, planes de curación, informes de medicamentos y otros recursos de información. Todos los casos comunes, casos pasados. , etc. se registran en el registro, los médicos pueden proporcionar a los pacientes planes de tratamiento y diagnóstico razonables y de alta calidad a través de registros de diagnóstico y tratamiento efectivos y continuos. Esto no sólo mejora la eficiencia de los médicos en el tratamiento de los pacientes, sino que también reduce las tasas de diagnósticos erróneos, permitiendo a los pacientes recibir el mejor tratamiento en el menor tiempo. A continuación se enumeran las aplicaciones de big data en la industria médica, a continuación.

(1) Optimizar los planes médicos y brindar los mejores métodos de tratamiento.

Ante la gran cantidad y variedad de gérmenes, virus y células tumorales, también resulta muy difícil diagnosticar la enfermedad y determinar el plan de tratamiento. Con la ayuda de una plataforma de big data, se pueden recopilar características de enfermedades, casos y planes de tratamiento de diferentes pacientes para establecer una base de datos de clasificación de pacientes para la industria médica. Si la tecnología genética se desarrolla maduramente en el futuro, los pacientes podrán clasificarse según las características de su secuencia genética y podrá establecerse una base de datos de clasificación de pacientes para la industria médica. Cuando los médicos diagnostican a los pacientes, pueden consultar las características de la enfermedad del paciente, los informes de laboratorio y los informes de las pruebas, y consultar la base de datos de enfermedades para ayudar rápidamente al paciente a diagnosticar y localizar claramente la enfermedad. Al formular un plan de tratamiento, los médicos pueden seleccionar planes de tratamiento eficaces con genes, edad, raza y condiciones físicas similares en función de las características genéticas del paciente, y formular un plan de tratamiento adecuado para el paciente para ayudar a más personas a recibir tratamiento de manera oportuna. Al mismo tiempo, estos datos también ayudarán a la industria farmacéutica a desarrollar medicamentos y dispositivos médicos más eficaces.

(2) Prevenir y predecir enfermedades de forma eficaz.

La forma más sencilla de solucionar la enfermedad de un paciente es cortarla de raíz. A través del monitoreo de big data de los datos del cuerpo humano de las personas, sus respectivos datos de salud e indicadores de signos vitales se recopilan en bases de datos y archivos de salud. Mediante la aplicación del análisis de big data, podemos promover servicios de salud integrados que abarquen la prevención, el tratamiento, la rehabilitación y la gestión de la salud durante todo el ciclo de vida. Esta es una nueva tendencia en la gestión de los servicios de salud del futuro. Por supuesto, esto no sólo requiere que las instituciones médicas aceleren la construcción de big data, sino que también requiere que el público se someta a chequeos periódicos y actualice los datos de manera oportuna para que los big data puedan usarse para prevenir y predecir el aparición de enfermedades y lograr un tratamiento temprano y una recuperación temprana. Por supuesto, con el desarrollo continuo de big data y su aplicación en diversos campos, también se puede predecir cierta influenza a gran escala a través de big data. La aplicación de big data en la industria financiera

Con la aplicación de la tecnología de big data, cada vez más empresas financieras han comenzado a dedicarse a la práctica de la aplicación de big data. Un estudio de McKinsey muestra que la industria financiera ocupa el primer lugar en el índice de potencial de valor de Big Data. A continuación se muestran algunas aplicaciones típicas de big data en la industria financiera.

(1) Marketing de precisión.

Bajo el impacto de Internet, los bancos necesitan urgentemente dominar más información de los usuarios y luego crear retratos tridimensionales de 360 ​​grados de los usuarios, para que puedan realizar marketing inteligente personalizado, como marketing de precisión y en tiempo real. marketing para clientes segmentados.

(2) Gestión y control de riesgos.

Utilizando la plataforma de big data, podemos gestionar de manera uniforme datos heterogéneos de múltiples fuentes y datos crediticios externos dentro de las empresas financieras, y mejorar mejor el sistema de control de riesgos. La integridad y seguridad de los datos se pueden garantizar internamente y los riesgos de los usuarios se pueden controlar externamente.

(3) Apoyo a la decisión.

Utilice métodos de análisis de big data para mejorar las decisiones comerciales y brindar a la administración soporte de datos confiable, haciendo así que las decisiones comerciales sean más eficientes, ágiles y precisas.

(4) Innovación de servicios.

A través de la aplicación de big data, podemos mejorar las interacciones con los clientes, aumentar la fidelidad de los usuarios, brindar servicios de valor agregado a individuos y gobiernos y mejorar continuamente la competitividad central de los negocios de las empresas financieras.

(5) Innovación de producto.

A través del análisis de datos de alto nivel y el intercambio integral de datos, puede conectar de manera efectiva varios productos financieros como bancos, seguros, fideicomisos, fondos, etc., permitiendo a las empresas financieras aprender de otros campos y crear nuevas finanzas. productos. La aplicación de big data en la industria minorista

Había una vez una historia legendaria en la industria minorista estadounidense: cierta tienda vendía pañales y cerveza al mismo tiempo. Como resultado, las ventas de pañales y cerveza aumentaron. ¿Por qué parece tan popular? ¿Cómo se pueden combinar dos productos no relacionados para lograr resultados tan sorprendentes? Un análisis posterior encontró que la mayoría de estos compradores eran hombres casados. Mientras compraban pañales para sus hijos, estos hombres también compraban pañales para sus hijos. niños, cómprense unas cervezas. Después de descubrir este secreto, el supermercado Wal-Mart se atrevió a colocar cerveza junto a los pañales, lo que hizo que fuera más conveniente para los clientes comprar, y las ventas naturalmente aumentarán significativamente.

La razón por la que hablo del ejemplo de los "pañales de cerveza" es en realidad para decirles a todos que aprovechar el valor potencial de big data es la competitividad central de la industria minorista. A continuación se muestran algunas innovaciones de big data. en la industria minorista, los detalles son los siguientes.

(1) Posicionar con precisión el mercado de la industria minorista.

Si una empresa quiere ingresar o desarrollar un determinado mercado regional de la industria minorista, primero debe realizar una evaluación del proyecto y un análisis de viabilidad. Sólo a través de la evaluación del proyecto y el análisis de viabilidad puede finalmente decidir si es adecuado para ingresar o. desarrollar este mercado. ¿Suele ser necesario analizar el tamaño de la población flotante en esta zona? ¿Cuál es el nivel de consumo? ¿Cuáles son los hábitos de consumo de los clientes? ¿Cuál es la situación actual de la oferta y la demanda del mercado, etc.? La enorme información contenida detrás de estas preguntas consiste en Con los big data de la investigación de mercado en la industria minorista, el análisis de estos big data es el proceso de posicionamiento en el mercado.

(2) Apoyar la gestión de ingresos de la industria.

La llegada de la era del big data proporciona un espacio más amplio para el desarrollo de la gestión de ingresos corporativos. El pronóstico de la demanda, la segmentación del mercado y el análisis de sensibilidad requieren una gran cantidad de datos. Sin embargo, el análisis de datos tradicional recopila principalmente los datos históricos de la propia empresa para la predicción y el análisis. Es fácil ignorar los datos de información de toda la industria minorista. que los resultados de la predicción se verán afectados. En el proceso de implementación de la gestión de ingresos, si las empresas pueden confiar en algún software de recopilación de información automatizada para recopilar más datos de la industria minorista y comprender más información del mercado de la industria minorista en función de sus propios datos, esto será útil para formular estrategias de ingresos precisas y ganar más. los retornos juegan un papel determinante.

(3) Explorar nuevas necesidades en la industria minorista.

Como empresa de la industria minorista, si puede recopilar datos de reseñas de la industria minorista en línea, establezca una gran base de datos de reseñas en línea y luego utilice la segmentación de palabras, la agrupación y el análisis de sentimientos para comprender el comportamiento de consumo de los consumidores. La orientación al valor, las nuevas demandas de los consumidores y los problemas de calidad de los productos corporativos reflejados en los comentarios se utilizan para mejorar e innovar productos, cuantificar el valor del producto, establecer precios razonables y mejorar la calidad del servicio, y obtener mayores beneficios.