盤點(diǎn)：10個(gè)典型的大數(shù)據(jù)案例

【計(jì)算機(jī)論文】盤點(diǎn)：10個(gè)典型的大數(shù)據(jù)案例

這55個(gè)例子不是用來虛張聲勢，Laney的意圖是說明大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用前景，聽眾們應(yīng)該思考如何在自己公司里讓大數(shù)據(jù)落地并促進(jìn)業(yè)務(wù)的發(fā)展?！耙苍S有些例子并非來自于你當(dāng)前所處的行業(yè)，但是你需要考慮如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。下面是其中的10個(gè)典型案例：1.梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。2.Tipp24AG針對歐洲博彩業(yè)構(gòu)建的下注和預(yù)測平臺。該公司用KXEN軟件來分析數(shù)十億計(jì)的交易以及客戶的特性，然后通過預(yù)測模型對特定用戶進(jìn)行動態(tài)的營銷活動。這項(xiàng)舉措減少了90%的預(yù)測模型構(gòu)建時(shí)間。SAP公司正在試圖收購KXEN?！癝AP想通過這次收購來扭轉(zhuǎn)其長久以來在預(yù)測分析方面的劣勢。”Laney分析到。3.沃爾瑪?shù)乃阉?。這家零售業(yè)寡頭為其網(wǎng)站W(wǎng)自行設(shè)計(jì)了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和同義詞挖掘等。根據(jù)沃爾瑪?shù)恼f法，語義搜索技術(shù)的運(yùn)用使得在線購物的完成率提升了10%到15%?！皩ξ譅柆攣碚f，這就意味著數(shù)十億美元的金額?！盠aney說。4.快餐業(yè)的視頻分析(Laney沒有說出這家公司的名字)。該公司通過視頻分析等候隊(duì)列的長度，然后自動變化電子菜單顯示的內(nèi)容。如果隊(duì)列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊(duì)列較短，則顯示那些利潤較高但準(zhǔn)備時(shí)間相對長的食品。5.Morton牛排店的品牌認(rèn)知。當(dāng)一位顧客開玩笑地通過推特向這家位于芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機(jī)場(他將在一天工作之后抵達(dá)該處)時(shí)，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)該顧客是本店的?？?，也是推特的常用者。根據(jù)客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然后派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。也許，這聽起來過于離奇，但是你必須審視自己：“我是否有能力做到這個(gè)程度？”Laney說。6.PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和圣克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基于地震預(yù)測算法的變體和犯罪數(shù)據(jù)來預(yù)測犯罪發(fā)生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內(nèi)。在洛杉磯運(yùn)用該算法的地區(qū)，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。7.TescoPLC(特易購)和運(yùn)營效率。這家超市連鎖在其數(shù)據(jù)倉庫中收集了700萬部冰箱的數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)行更全面的監(jiān)控并進(jìn)行主動的維修以降低整體能耗。8.AmericanExpress(美國運(yùn)通，AmEx)和商業(yè)智能。以往，AmEx只能實(shí)現(xiàn)事后諸葛式的報(bào)告和滯后的預(yù)測?！皞鹘y(tǒng)的BI已經(jīng)無法滿足業(yè)務(wù)發(fā)展的需要?！盠aney認(rèn)為。于是，AmEx開始構(gòu)建真正能夠預(yù)測忠誠度的模型，基于歷史交易數(shù)據(jù)，用115個(gè)變量來進(jìn)行分析預(yù)測。該公司表示，對于澳大利亞將于之后四個(gè)月中流失的客戶，已經(jīng)能夠識別出其中的24%。9.ExpressScriptsHoldingCo.的產(chǎn)品制造。該公司發(fā)現(xiàn)那些需要服藥的人常常也是最可能忘記服藥的人。因此，他們開發(fā)了一個(gè)新產(chǎn)品：會響鈴的藥品蓋和自動的電話呼叫，以此提醒患者按時(shí)服藥。10.InfinityProperty&CasualtyCorp.的黑暗數(shù)據(jù)(darkdata)。Laney對于黑暗數(shù)據(jù)的定義是，那些針對單一目標(biāo)而收集的數(shù)據(jù)，通常用過之后就被歸檔閑置，其真正價(jià)值未能被充分挖掘。在特定情況下，這些數(shù)