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盤點近幾年大數據優秀應用案例

2017年可謂是我國大數據發展的新元年,伴隨著多項政策的支持和行業間激烈的競爭,大數據的戰略格局愈發清晰,但大多領域放眼大數據仍如同海市蜃樓般可望不可及,以致錯過今年的機遇。但也不必因此扼腕嘆息,可在來年厚積薄發,再比高低!在此之前先來一起看看別人都用大數據干了些啥。

 

在金融、零售、電商、娛樂、制造業等領域,大數據應用數不勝數,以下選取了各領域的典型代表案例,以作借鑒學習。

 

大數據金融:基于客戶需求洞察而生的百度“幫幫貸”


百度財富今年攜手多家銀行,正式上線了百度“幫幫貸”!皫蛶唾J”是基于百度推廣客戶真實需求的洞察而產生的,經過前期的客戶調研發現,不少百度推廣企業客戶深受“一貸難求”的困擾。借助百度每天千萬次的貸款搜索請求,百度“幫幫貸”為百度推廣客戶精選符合自身需要的貸款產品,并幫助銀行篩選優質貸款客戶,讓供應與需求得以無縫對接,搭建起銀行與中小企業之間的金融橋梁,完善了百度財富在企業級金融服務領域的產品結構。

 

大數據電商:淘寶數據魔方用大數據技術鎖定了用戶喜好


淘寶數據魔方是為大多數淘寶店鋪所熟知的大數據應用之一。通過整合數據開發的數據魔方,可以讓商家了解淘寶平臺上的行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者行為情況等,并可以據此進行生產、庫存和運營決策,幫助中小賣家在進入新行業或開發新產品時做好市場環境分析。 

 

大數據娛樂:微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎


2013年,微軟紐約研究院的經濟學家大衛·羅斯柴爾德(David Rothschild)通過多方收集的數據建立起預測模型,成功預測了24個奧斯卡獎項中的19個。2014年,羅斯柴爾德再次成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個,此后大數據的魔力更是散發于球賽預測等其他多個方面。  

 

大數據超市:以數據定制為業務核心的數據超市道恩


將數據進行商品化展示、交易和共享,讓大數據不再堆棄在服務器的塵埃中,而是被運用在合適的領域發揮價值。道恩集資源、技術和渠道所開創的數據超市就是讓用戶挑選數據如同在超市挑選任意一樣商品,更加特別的是,為滿足客戶的需求這家超市還提供數據定制。

 

大數據零售:蘇寧云商推進實體零售的大數據時代


蘇寧利用自己的線下門店,和線上蘇寧平臺,實現了全產品全渠道的線上線下數據對接和同價,幫助蘇寧打破了實體零售在轉型過程中與自身電商渠道左右互搏的現狀。O2O模式下的蘇寧實體店更加多元化,并會利用互聯網、物聯網技術收集分析各種消費行為數據,推進實體零售進入大數據時代。  

 

大數據制造業:利用大數據進行產品研發設計


當問起汽車的制造過程,大多數人腦子里隨即浮現的是各種生產裝配流水線和制造機器。然而在福特,在產品的研發設計階段,大數據就已經對汽車的部件和功能產生了重要影響。 福特產品開發團隊曾經對SUV是否應該采取掀背式或電動式進行基于社交媒體數據的研究和分析,結果發現很多人都在談論這些問題,所以據此做了適宜的改進。 

 

大數據征信:李嘉誠孵化器——Traity借大數據構筑信譽平臺


在李嘉誠基金會投資的七個科技創業項目中,Traity(信用統計平臺)通過抓取每個人社交媒體(Facebook、Twitter、LinkedIn)上的履歷、行為模式及言論,并獲得交易網站(eBay、Amazon)的API,借助大數據技術將其整合,用大數據勾勒出你的畫像,量化每個個體的信譽,重塑陌生人之間的信任。

 

大數據網絡運營:騰訊視頻在國內再創新高


騰訊視頻憑借全平臺資源,建立了iSEE內容精細化運營戰略。該戰略首先根據用戶的行為數據將人群細分為核心層、中間層和外圍層,針對不同屬性人群的特點進行精細化的服務,其中包括視頻產品的推送、廣告信息嵌入、適度節點營銷等。比如一個非會員年輕女孩,根據她的瀏覽習慣,她可能會對時下熱播韓劇視頻感興趣、而化妝品廣告會比跑車廣告更吸引她去點擊。這是騰訊視頻利用龐大數據的資源,了解用戶的喜好和行為,再融合技術帶給用戶更好的瀏覽體驗。

 

在上述大數據應用的成功案例影響下,你或許更加急于投身大數據金池了?但大數據應用到底該怎么走?從以上例子中不難發現,大數據應用并非完全拋棄現有模式,多是對整體運營方向和思維的轉變。過去我們想要認知一件事物,都是借固有的判斷方式和經驗,大數據的不同之處在于它要求我們放棄一些顯而易見的“事實”,去找尋隱匿的關聯,幾乎人人皆知的“啤酒與尿布”營銷事件就闡述了這個道理。

 

產品、服務、品牌……無一不可在大數據的影響下變得更受歡迎,而我們要做的就是找出大數據能讓其更受歡迎的規則。在現有的條件下,充分獲取數據資源是首急,找到正確的視點進行分析是關鍵,真正將結論融進應用才算成功。目前致力于大數據應用的相關產品和服務都已日漸成熟,對大數據應用者而言重點是把握時機,與時俱進,才能快速涌入新一輪的大數據浪潮,在全社會的共同努力下,期待2016年大數據態勢似銀河直下,如萬馬奔騰!


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