大數(shù)據(jù)避不開的9大應用場景
今天，我們來講講大數(shù)據(jù)避不開的9大應用場景。假如以下應用場景聽上去那么像你所在的企業(yè)，你可要認真開始考慮大數(shù)據(jù)分析工具，這將是一項合理的投資喔！
客戶分析（Customer analytics）：這包括分析客戶的信息資料、行為和特點到開發(fā)模型，對客戶進行細分、預測流失以及提供幫助挽留客戶的下一個最好報價。
營銷分析（Sales and marketing analytics）：有兩種營銷用例。第一種是使用營銷模型，改進面向客戶的應用程序，更好地向客戶提供推薦。例如，更好地識別交叉銷售和追加銷售機會，減少放棄的購物車，總體提升集成推薦引擎的準確性。第二種更加反思性，因為它是為了展示營銷部門過程和活動的表現(xiàn)，并建議進行調整，以優(yōu)化績效。例如，分析哪個活動解決了確認群體的需求，或激勵活動付諸行動的成功率。
社交媒體分析（Social media analytics）：通過不同社交媒體渠道生成的內容為分析客戶情感和輿情監(jiān)督提供了豐富的資料。
網(wǎng)絡安全（Cybersecurity）：大規(guī)模網(wǎng)絡安全事件（如對美國零售商Target、Sony的網(wǎng)絡攻擊）的發(fā)生，讓企業(yè)越來越意識到網(wǎng)絡攻擊發(fā)生時快速識別的重要性。識別潛在的攻擊包括建立分析模型，監(jiān)測大量網(wǎng)絡活動數(shù)據(jù)和相應的訪問行為，以識別可能進行入侵的可疑模式。
設備管理（Plant and facility management）：隨著越來越多的設備和機器能夠與互聯(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數(shù)潛在變量。模型還可以預測設備故障，安排預防性的維護，以確保項目正常進行，不中斷。
管道管理（Pipeline management）：越來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)可以用來分析本地和全球性問題，表示是否需要引起注意或進行維護。
供應鏈和渠道分析（Supply chain and channel analytics）：通過對倉庫庫存、POS交易和多種渠道的運輸（如陸運、鐵路、海運）進行分析，可建立預測分析模型，有效幫助預先補貨，制定庫存管理策略，管理物流，以及因延遲危及到及時交貨時對線路進行優(yōu)化并發(fā)送通知。
價格優(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合不同種類的數(shù)據(jù)流，包括競爭對手的價格、跨不同地域的銷售交易數(shù)據(jù)（以查看需求），以及生產(chǎn)、庫存和供應鏈的信息（以監(jiān)測供貨）。這樣的模型可以動態(tài)地調整產(chǎn)品價格：當供不需求時，或競爭對手沒貨時，價格上漲；當因季節(jié)變化需清理庫存時，價格下調。
欺詐行為檢測（Fraud detection）：身份盜用事件不斷增長，隨之而來的是欺詐行為和交易的不斷增長。金融機構對上億條的交易數(shù)據(jù)進行分析，以識別欺詐行為模式。這樣的分析模型還可以在潛在欺詐交易可能發(fā)生時，向用戶發(fā)送警示。
所有這些應用場景都具有相似的特點，即分析涉及結構化和非結構化數(shù)據(jù)，被訪問的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流來自不同來源，以及數(shù)據(jù)量可能巨大。反之，對數(shù)據(jù)進行分析可以建立分析模型，用于實時識別來自同一數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)流的模式。
