大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景
今天,我們來(lái)講講大數(shù)據(jù)避不開的9大應(yīng)用場(chǎng)景。假如以下應(yīng)用場(chǎng)景聽上去那么像你所在的企業(yè),你可要認(rèn)真開始考慮大數(shù)據(jù)分析工具,這將是一項(xiàng)合理的投資喔!
客戶分析(Customer analytics):這包括分析客戶的信息資料、行為和特點(diǎn)到開發(fā)模型,對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分、預(yù)測(cè)流失以及提供幫助挽留客戶的下一個(gè)最好報(bào)價(jià)。
營(yíng)銷分析(Sales and marketing analytics):有兩種營(yíng)銷用例。第一種是使用營(yíng)銷模型,改進(jìn)面向客戶的應(yīng)用程序,更好地向客戶提供推薦。例如,更好地識(shí)別交叉銷售和追加銷售機(jī)會(huì),減少放棄的購(gòu)物車,總體提升集成推薦引擎的準(zhǔn)確性。第二種更加反思性,因?yàn)樗菫榱苏故緺I(yíng)銷部門過(guò)程和活動(dòng)的表現(xiàn),并建議進(jìn)行調(diào)整,以優(yōu)化績(jī)效。例如,分析哪個(gè)活動(dòng)解決了確認(rèn)群體的需求,或激勵(lì)活動(dòng)付諸行動(dòng)的成功率。
社交媒體分析(Social media analytics):通過(guò)不同社交媒體渠道生成的內(nèi)容為分析客戶情感和輿情監(jiān)督提供了豐富的資料。
網(wǎng)絡(luò)安全(Cybersecurity):大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全事件(如對(duì)美國(guó)零售商Target、Sony的網(wǎng)絡(luò)攻擊)的發(fā)生,讓企業(yè)越來(lái)越意識(shí)到網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生時(shí)快速識(shí)別的重要性。識(shí)別潛在的攻擊包括建立分析模型,監(jiān)測(cè)大量網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的訪問(wèn)行為,以識(shí)別可能進(jìn)行入侵的可疑模式。
設(shè)備管理(Plant and facility management):隨著越來(lái)越多的設(shè)備和機(jī)器能夠與互聯(lián)網(wǎng)相連,企業(yè)能夠收集和分析傳感器數(shù)據(jù)流,包括連續(xù)用電、溫度、濕度和污染物顆粒等無(wú)數(shù)潛在變量。模型還可以預(yù)測(cè)設(shè)備故障,安排預(yù)防性的維護(hù),以確保項(xiàng)目正常進(jìn)行,不中斷。
管道管理(Pipeline management):越來(lái)越多的能源管道具有傳感器和通信功能。連續(xù)的傳感器數(shù)據(jù)可以用來(lái)分析本地和全球性問(wèn)題,表示是否需要引起注意或進(jìn)行維護(hù)。
供應(yīng)鏈和渠道分析(Supply chain and channel analytics):通過(guò)對(duì)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存、POS交易和多種渠道的運(yùn)輸(如陸運(yùn)、鐵路、海運(yùn))進(jìn)行分析,可建立預(yù)測(cè)分析模型,有效幫助預(yù)先補(bǔ)貨,制定庫(kù)存管理策略,管理物流,以及因延遲危及到及時(shí)交貨時(shí)對(duì)線路進(jìn)行優(yōu)化并發(fā)送通知。
價(jià)格優(yōu)化(Price optimization):零售商希望最大限度提高產(chǎn)品銷售的整體盈利,建立的分析模型可以結(jié)合不同種類的數(shù)據(jù)流,包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格、跨不同地域的銷售交易數(shù)據(jù)(以查看需求),以及生產(chǎn)、庫(kù)存和供應(yīng)鏈的信息(以監(jiān)測(cè)供貨)。這樣的模型可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整產(chǎn)品價(jià)格:當(dāng)供不需求時(shí),或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手沒貨時(shí),價(jià)格上漲;當(dāng)因季節(jié)變化需清理庫(kù)存時(shí),價(jià)格下調(diào)。
欺詐行為檢測(cè)(Fraud detection):身份盜用事件不斷增長(zhǎng),隨之而來(lái)的是欺詐行為和交易的不斷增長(zhǎng)。金融機(jī)構(gòu)對(duì)上億條的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以識(shí)別欺詐行為模式。這樣的分析模型還可以在潛在欺詐交易可能發(fā)生時(shí),向用戶發(fā)送警示。
所有這些應(yīng)用場(chǎng)景都具有相似的特點(diǎn),即分析涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流來(lái)自不同來(lái)源,以及數(shù)據(jù)量可能巨大。反之,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以建立分析模型,用于實(shí)時(shí)識(shí)別來(lái)自同一數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)流的模式。