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最能通过大数据重获利的7个行业

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CDA数据分析师
发布2018-02-24 17:42:51
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发布2018-02-24 17:42:51
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文章被收录于专栏:CDA数据分析师CDA数据分析师

文 | Larry Alton

翻译 | 沙拉丁

译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权

世界上每个企业的健康发展都离不开数据的支持。数据是一种工具,它可以告诉你你的顾客是谁以及他们的行为是怎样的,数据可以引导你产生出新的深刻见解以及新的创新方法。通常来说,你拥有的数据越多,你将会拥有更专业和更精确的见解,这就是为什么近年来大数据成为有如此生产力工具(和流行语)的原因(链接:http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html)。

从理论上说,任何企业都能从大数据而获益,并且了解到更多有关企业自身战略位置和发展潜力的信息,但是相比于一般行业,有的行业将会从大数据中获得更大的收益。下面列出的有是一些有极大发展潜力的行业:

1.医疗行业。当医疗行业有着巨大的潜力,尤其当其涉及到大数据时更是如此。并且由于其与个人的健康息息相关,医疗行业也被认为是最重要的行业之一。现代医疗管理计划着眼于数据分析(链接:https://orioncollege.org/healthcare-management/),而不仅限于传统的业务,这已不是什么秘密。医疗机构能收集到重要的数据,涉及未来和当前的患者信息,并且可以与其他机构共享这些信息,从而创建处一个与患者相关更大的网络数据库。反过来,这些数据可以帮助医生确定趋势和模式,从而更好的了解如何解决特定问题。例如药物的相互作用或治疗方案,最终更好的为我们人类服务。

2.科学研究。同样可以利用大数据,你工作中接触的数据越多,你处理样本量也将越大,从而使得你犯错的概率也将越低(链接:http://www.dummies.com/education/math/statistics/how-to-calculate-the-margin-of-error-for-a-sample-proportion/)。依据你的研究,甚至可以让你产生出之前从没有想到过的新见解,例如在你原来所关注的趋势之外产生出新见解。

3.零售行业。零售行业依据消费者的决定以及行为模式而发展,这两者都可以通过使用大数据进行深入研究。例如:商店可以监控有多少人进来,多少人走出停车场,有多少人正在线上和线下购物,他们的行为模式导致了怎样的实际购买行为。所有的这些数据可以可以被用于创造更好的购物环境和并带动更多的销售额。

4.非盈利机构。非盈利机构例如教堂和慈善机构,通常依靠捐赠来生存,而那些捐款可以更有保障性,尤其是当你可以直接的了解捐赠者是谁(以及他们为什么捐赠)(链接:https://datafloq.com/read/8-industries-benefit-big-data-infographic/402)。这些机构可以通过使用大数据从而更好的了解其最大的捐助者,并且可以更有效的去找到那些更可能进行捐助的人群。数据同样可以用来衡量一个非盈利机构的运营效果,例如:对于某个特定的项目来讲,这个项目到底辐射到了多少人,或者用作衡量捐款如何被用来提升机构的服务能力。

5.政治。政客们可以在很多方面使用大数据,无论是政客们日常工作需求以及寻求选票方面。此前,数据可以用来衡量公众的意见,以及

如何使用基金(或者应该制定出怎样的法律),以及对某些政治决策的有效性进行回顾分析。在后者中,数据可以被用于和非盈利机构相同的方式,确保找到那些最有可能的捐赠人。

6.保险行业。保险行业是一个对经济敏感的行业,依赖于精心设计的项目;保险公司需要从投保人身上赚取足够的钱,从而弥补他们最终的支出,这意味着他们需要密切关注每个新投保人的风险评估情况。大数据可以帮助他们比以往任何时候都更了解每一个新用户的潜在风险和回报。

7.农业:农业,也已经从大数据中获益良多。

(链接:http://blog.innocentive.com/2013/12/20/5-industries-that-should-be-using-big-data)农民依据收获的农产品持续盈利(更别说为人们提供一个适合的食物供应),并且那些产量的波动变化依赖于各种不可量化的影响因素。通过大数据,农民们可以确定哪些生产方式是正确的,哪些生产方式是错误的,以及如何做才能提升质量—又一次,了解了比以往更精确的信息。

计划和行动

如果你的公司或机构属于以上的行业之一,你需要使用大数据去支撑你的业务。但是这不仅仅像扳动开关那样简单。即使数据分析工具和数据可视化工具在过去的十年里已经走了很长的路,大数据分析仍然依赖于人们的干预和协调才能获得成功。

你需要知道如何去进行正确提问,如何消除自己的偏见,(链接:http://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/6-ways-to-ask-smarter-questions-of-big-data/d/d-id/1322028)

以及如何形成可操作的方案,而不是基本结论;这需要时间以及相关的培训,但是只要正确的关注点,你将会成功。你利用大数据的时间越长,越是沉浸在你的努力中,收获就越多。

原文链接:http://www.smartdatacollective.com/larry-alton/434295/7-industries-benefit-most-big-data

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2016-09-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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