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                行業新聞
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                大數據在各行業的應用和趨勢

                2017-01-23 16:48:10

                      無論你在哪里工作,或者你住在哪里,傳輸,收集和分析數據將在每一天發生在你的周圍,并可能在今后幾年里從根本上保持改變世界的各種產業。

                      雖然你可能會只專注于你自己的地域或工作領域,當涉及到大數據時,重要的是要意識到這是所有行業目前面臨的趨勢。這樣,你就可能知道你的生活方式和你的職業生涯可能會出現什么樣的影響,以及在自己的部門中可以利用的新機會或獲得的想法。

                      通過了解當前不同行業使用的大數據的一些方法,可以知道這對對未來意味著什么。

                      醫療衛生

                      醫療衛生是大數據對企業的影響顯著的行業之一。這有很多種方法,其中采集和大量的信息分析,將會繼續改變提供醫療保健的方式。

                      社會服務

                      以社會服務業為例,在未來的幾年內,在完成了社會工作高級研究之后,可能會發現可以使用整理資料,尋找服務和病人,以及在哪里以及如何生活,發現自己與他們之間的相關性。

                      當他們 次進入護理系統,工作人員可以查看比如患者的家庭地址,他們與社會工作者之間的聯系,或者他們的住院率和住院天數。他們可以分析家庭狀況,干預措施和結果之間的相關性,以確定潛在患者的狀況。

                      甚至有可能提前獲得家庭暴力等負面信息。此外,大數據也應該使社會工作者更容易識別客戶的需求,甚至他們自己沒有意識到的需求,然后直接面向他們提供量身定制的服務。

                      臨床試驗

                      衛生保健受大數據可用性影響的另一個領域是臨床試驗。研究人員可以使用大量的數據挑選適合他們試驗的很好的科目。

                      此外,制藥公司之間的數據的共享,也可能會各種藥物的有了新突破。隨著制藥業的研究人員共享信息,他們發現,一些藥物的治療范圍可能比以前認為的更廣泛。

                      制造行業

                      制造行業企業,尤其是那些基于流程的部門,也在使用大數據來進行廣泛的變革。

                      降低成本和增加利潤

                      特別是,制造商正在使用先進的分析技術,以降低成本,提高產量。生產操作和車間的信息被用來提供分析洞察,這有助于簡化流程,改進產品。

                      一個例子,例如生物制藥生產中,其中制造商通常必須監測超過200個變量,以確保成分保持純凈,所有物質創造堅持合規性要求。目前在采用大數據之后,企業現在可以提高他們的生產的質量,準確性和產量,可以節省大量的成本,并生產出大量的產品。

                      優化生產和定制

                      大數據也被用來優化生產計劃。企業可以分析客戶的信息,供應商和機器的可用性(以及相應的成本限制),以提高他們的收益率。同樣,他們也可以更準確地預測產品的需求和生產,并比以前更快地為客戶提供服務和支持。

                      大數據可以使制造商更容易地銷售更多的定制產品,或為訂購的產品制定出更加有利可圖的價格。雖然這些類型的產品通常比“現成的”項目提供更高的毛利率,但如果生產過程沒有正確的計劃,其涉及的成本可能會激增。

                      然而,通過使用先進的分析技術,企業可以更容易地解釋他們的定制或按需的產品配置,他們可以在生產計劃的基礎上,讓風險對生產機器,工作人員和空間的可用性影響很小。

                      在金融領域,大數據正在改變銀行和其他機構如何做的事情,如產生客戶智能,降低風險,并滿足各種監管目標。

                      了解客戶

                      許多銀行現在使用大數據,以提高他們對客戶的理解,以及對他們的客戶進行定位,并將產品銷售給消費者,無論是在低售銀行,貸款,信用卡和財富管理等領域;鸾浝砗推渌M織也可能使用大數據繼續增加代理和客戶互動。

                      許多金融機構也在使用大數據來進行預測分析,以幫助他們滿足不斷變化的監管要求,并規避日常運營中的風險。對于大量信息的跟蹤和研究將有可能越來越多地應用在欺詐和風險部門,組織可以加快實時分析和預警,并改善他們的財務模型。


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