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大數(shù)據(jù)技術(shù)在個應(yīng)用領(lǐng)域面臨哪些挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
作為一個復雜的術(shù)語,大數(shù)據(jù)的定義根據(jù)社區(qū)、用戶或服務(wù)提供商而有所不同??鐚W科方法可以了解不同參與者的行為:工具的設(shè)計者和供應(yīng)者(計算機科學家),用戶類別(經(jīng)理、企業(yè)主、決策者、研究人員)以及專業(yè)人士。大數(shù)據(jù)在各行業(yè)組織的應(yīng)用中越來越廣泛,而開展大數(shù)據(jù)項目并不容易。那么大數(shù)據(jù)技術(shù)對各個行業(yè)都產(chǎn)生了哪些影響?

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 作為一個復雜的術(shù)語,大數(shù)據(jù)的定義根據(jù)社區(qū)、用戶或服務(wù)提供商而有所不同??鐚W科方法可以了解不同參與者的行為:工具的設(shè)計者和供應(yīng)者(計算機科學家),用戶類別(經(jīng)理、企業(yè)主、決策者、研究人員)以及專業(yè)人士。大數(shù)據(jù)在各行業(yè)組織的應(yīng)用中越來越廣泛,而開展大數(shù)據(jù)項目并不容易。那么大數(shù)據(jù)技術(shù)對各個行業(yè)都產(chǎn)生了哪些影響?

1、保險業(yè)行業(yè)具體挑戰(zhàn)

主要挑戰(zhàn)包括缺乏個性化服務(wù),缺乏個性化定價和缺乏針對新細分市場和特定細分市場的有針對性的服務(wù)。

業(yè)界已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù),通過從社交媒體,支持GPS的設(shè)備和監(jiān)控錄像中得到的數(shù)據(jù)分析和預測客戶行為,為透明和簡單的產(chǎn)品提供客戶洞察。大數(shù)據(jù)還可以保護公司更好的提高客戶留存。

在索賠管理方面,大數(shù)據(jù)的預測分析已被用于提供更快的服務(wù),因為大量的數(shù)據(jù)可以在承保階段進行特別分析。欺詐檢測也得到了加強。

通過數(shù)字渠道和社交媒體的大量數(shù)據(jù),索賠周期的索賠實時監(jiān)控已被用于為保險公司提供見解。

2、零售和批發(fā)貿(mào)易行業(yè)具體挑戰(zhàn)

從傳統(tǒng)的實體零售商和批發(fā)商到現(xiàn)在的電子商務(wù),行業(yè)已經(jīng)收集了大量的數(shù)據(jù)。來自客戶忠誠度數(shù)據(jù),POS,商店庫存,本地人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)將繼續(xù)由零售和批發(fā)商店收集。

3、醫(yī)療保健供應(yīng)方行業(yè)特有的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

醫(yī)療保健部門獲得了大量的數(shù)據(jù),但一直沒能使用數(shù)據(jù)來遏制醫(yī)療保健成本上升,提高醫(yī)療保健收益,提高系統(tǒng)效率。

這主要是因為電子數(shù)據(jù)不足或不可用。另外,保存健康相關(guān)信息的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)庫很難與醫(yī)療領(lǐng)域有用模式的數(shù)據(jù)鏈接起來。

其他與大數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)包括:將患者排除在決策過程之外,以及使用來自不同渠道的容易獲得的傳感器的數(shù)據(jù)。

4、教育行業(yè)具體的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

從技術(shù)角度來看,教育行業(yè)面臨的一個重大挑戰(zhàn)是將來自不同來源和供應(yīng)商的大數(shù)據(jù)整合其中,并將其用于一個數(shù)據(jù)的平臺。

從實踐的角度來看,教育從業(yè)者和機構(gòu)必須學習新的數(shù)據(jù)管理和分析工具。

在技術(shù)方面,整合來自不同來源的數(shù)據(jù),不同平臺和原本不相互合作的不同供應(yīng)商都面臨挑戰(zhàn)。

在政治上,與用于教育目的的大數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私和個人數(shù)據(jù)保護問題是一個挑戰(zhàn)。

在教育中使用大數(shù)據(jù)的不同用例中,它也用于衡量教師教學的有效性,以確保學生和教師的良好體驗。教師的表現(xiàn)可以根據(jù)學生人數(shù),學科人數(shù),學生期望,行為分類和其他幾個變量進行微調(diào)和衡量。

5、制造業(yè)和自然資源開采業(yè)行業(yè)具體挑戰(zhàn)

對石油,農(nóng)產(chǎn)品,礦產(chǎn),天然氣,金屬等自然資源的需求日益增加,導致數(shù)據(jù)量的增加,復雜性和提高速度是一個挑戰(zhàn)。

同樣,來自制造業(yè)的大量數(shù)據(jù)尚未得到開發(fā)。這種信息的利用不足阻礙了產(chǎn)品質(zhì)量提高,能源效率和可靠性的提升,以及更好的利潤率。

在自然資源行業(yè),通過大數(shù)據(jù)可以利用地理空間數(shù)據(jù),圖形數(shù)據(jù),文本和時間數(shù)據(jù)中攝取和整合大量數(shù)據(jù)建立預測模型,幫助做出決策,應(yīng)用的領(lǐng)域包括:地震解釋和油藏表征。

 

責任編輯:姜華 來源: 中國IDC圈
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