9 способов использования больших данных в промышленности

Благодаря широкому использованию цифровой коммерции компании имеют больше доступа к данным, чем когда-либо. Данные, собранные в результате действий отдельных пользователей в Интернете, называемые большими данными, по-разному используются в разных отраслях. Как для потребителей, так и для бизнеса может быть важно понять, что такое большие данные и как компании могут использовать их для продвижения своих услуг и продуктов среди целевых потребителей, улучшения своей деятельности и повышения эффективности. В этой статье мы определяем, что такое большие данные, и объясняем девять способов их использования в различных отраслях.

Что использует большие данные?

Большие данные — это информация, которую организации собирают для аналитических целей. Они часто используют эту информацию для отслеживания покупательских привычек своих нынешних или потенциальных клиентов в Интернете. Они могут анализировать эту информацию и принимать стратегические бизнес-решения, например, улучшать свою деятельность, улучшать обслуживание клиентов, разрабатывать персонализированные маркетинговые кампании и прогнозировать уровень вовлеченности клиентов. Однако другие группы, такие как ученые, практикующие врачи и даже правительство, также могут собирать и анализировать большие данные для своих собственных целей, таких как прогнозирование распространения болезней или отслеживание уровня преступности в городе.

Откуда берутся большие данные?

Большие данные поступают из различных источников, включая внутренние системы, такие как система обработки транзакций компании, базы данных клиентов, медицинские записи, историю просмотров в Интернете, социальные сети и цифровые документы, такие как электронные письма. Внешние условия, такие как финансовый рынок, погода и трафик, а также географическая информация, также могут влиять на то, как организация собирает и анализирует большие данные.

Как отрасли используют большие данные

Вот некоторые способы использования больших данных в разных отраслях:

Маркетинг

Маркетинг и реклама — два наиболее распространенных способа использования больших данных. Любая отрасль, предлагающая продукт или услугу, может собирать и анализировать большие данные для улучшения своей маркетинговой стратегии. Поскольку многие люди создают онлайн-профили, такие как учетные записи в социальных сетях, они могут быть богатыми источниками информации для компаний, стремящихся нацелить свои продукты на определенную клиентскую базу.

Например, косметический бренд может использовать аналитику в социальных сетях для выявления людей, которые имеют общие характеристики со своей целевой клиентской базой. Они могут отслеживать привычки просмотра и онлайн-покупок этих людей, чтобы помочь им определить, какие веб-страницы эти люди просматривают чаще всего, какие продукты они покупают в Интернете и в какое время дня или в какой день недели они чаще всего совершают покупки. Используя эту информацию, бренд может принимать стратегические решения о том, где размещать рекламу и когда проводить рекламные акции для текущих и потенциальных клиентов, чтобы увеличить свои продажи.

Розничная и оптовая торговля

Помимо маркетинга, большие данные по-разному используются розничными и оптовыми торговцами. Большие данные могут помочь компаниям определить свои текущие потребности в персонале и прогнозировать будущие потребности в персонале на основе покупательских привычек, роста бизнеса, местных событий и сезонных моделей. Например, большие данные могут помочь ритейлерам прогнозировать увеличение числа покупателей в праздничный сезон, чтобы они могли планировать найм сезонного персонала для удовлетворения возросшего спроса.

Розничные и оптовые торговцы также могут использовать большие данные для управления своими запасами. Для предприятий, которые хранят или продают широкий ассортимент товаров, хорошее управление запасами важно для отслеживания покупки и продажи товаров. Большие данные могут помочь предприятиям проанализировать затраты на хранение своих запасов и сопоставить их с маржой прибыли для конкретных товаров. Они могут хранить или производить больше товаров, которые приносят им прибыль. Большие данные также могут помочь компаниям прогнозировать, какие продукты могут стать более популярными или прибыльными, исходя из покупательских привычек клиентов и изменений в производственных затратах.

Развлечения и СМИ

Развлекательные онлайн-сервисы часто используют большие данные, чтобы рекомендовать зрителям контент на основе их истории просмотров и поведения в сети. Например, сайт потокового видео может учитывать историю просмотров отдельных лиц, отслеживая, какие виды видео он чаще всего нажимает. Основываясь на их истории просмотров, сайт может рекомендовать видео, рекламирующие аналогичный контент, или видео, которые часто смотрят другие пользователи схожей демографической группы. Продвигая контент, который соответствует интересам зрителя, сайт может поддерживать вовлеченность и увеличивать свой доход.

Медиа-сайты также могут использовать большие данные таким образом. Например, новостной сайт может отслеживать, какие типы статей чаще всего читает зритель. В зависимости от предпочтений зрителя они могут рекомендовать статьи на похожие темы, чтобы заинтересовать читателя. Медиа-сайты также могут использовать большие данные, чтобы понять предпочтения своих клиентов в отношении контента, чтобы они могли продолжать производить контент, который больше всего нравится их целевой аудитории.

Банковское дело и безопасность

Банковская и финансовая отрасли могут использовать большие данные для повышения безопасности в Интернете. Они могут использовать большие данные для прогнозирования киберпреступлений, таких как кража личных данных и мошенничество с картами, путем анализа истории транзакций своих отдельных клиентов. Понимая истории транзакций своих клиентов, они могут выявить любые необычные модели покупок, которые могут указывать на нарушение безопасности. Кроме того, анализ предыдущих моделей кибератак может помочь этим компаниям прогнозировать будущие атаки и реализовывать стратегии, чтобы свести к минимуму их влияние или полностью избежать их.

Другие отрасли также могут использовать большие данные для повышения безопасности. Например, индустрия здравоохранения может использовать большие данные для прогнозирования кибератак, которые могут поставить под угрозу конфиденциальную медицинскую информацию пациентов.

Здравоохранение и прецизионная медицина

Индустрия здравоохранения может улучшить качество ухода за пациентами, используя большие данные. Медицинские работники могут использовать большие данные для отслеживания истории болезни пациента и анализа факторов риска, связанных с его историей болезни, медицинскими процедурами и использованием лекарств. Собирая, сохраняя и анализируя историю болезни пациента, практикующие врачи могут оказывать персонализированную помощь своим пациентам.

Еще одно применение больших данных в медицине — отслеживание и прогнозирование рисков для здоровья населения. Например, ученые, изучающие эпидемии, могут использовать большие данные для анализа возможности распространения болезни на местном, общинном, региональном или даже глобальном уровне. Понимание потенциального риска распространения болезни может позволить этим ученым разработать меры по предотвращению распространения болезни или методы лечения для уменьшения их воздействия на население.

Правительство

Правительства могут использовать большие данные для различных целей, связанных с государственными услугами. Правительство может использовать большие данные для изучения проблем общественного здравоохранения, альтернативных источников энергии и экологических проблем. Он также может использовать большие данные для анализа рынка и выявления мошеннических требований.

Двумя примерами правительственных ведомств, которые могут использовать большие данные, являются Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) и Министерство внутренней безопасности. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) может использовать большие данные для выявления или прогнозирования закономерностей заболеваний, связанных с пищевыми продуктами, или для реагирования на кризисы общественного здравоохранения, вызванные неправильным использованием лекарств, такие как эпидемия опиоидов. Министерство внутренней безопасности может анализировать данные, собранные различными государственными органами, для выявления потенциальных угроз национальной безопасности и принятия превентивных мер.

Отслеживание и транспортировка

Большие данные имеют множество применений в отраслях, использующих службы отслеживания и транспортировки. В частном секторе предприятия могут использовать большие данные для планирования логистики доставки товаров, что может повысить скорость, надежность и рентабельность при одновременном снижении потенциального риска потери или повреждения товаров при транспортировке. Например, компания может планировать транспортные маршруты на основе эффективности использования топлива. Они могут учитывать такие факторы, как погодные условия, которые могут препятствовать транспортировке товаров, что может повлиять на доставку продуктов клиентам или материалов производителям.

Правительства и частные лица также могут использовать большие данные для улучшения транспорта. Город может использовать большие данные для планирования дорог, прогнозируя схемы движения на основе численности населения, проживающего в определенной области. Они также могут использовать большие данные для проектирования систем общественного транспорта с учетом потребностей населения при сохранении экономической эффективности. Люди могут использовать большие данные, когда они используют такие приложения, как GPS, для планирования маршрута путешествия, избегания пробок и экономии топлива.

Образование

Многие высшие учебные заведения используют большие данные для отслеживания успеваемости преподавателей и вовлеченности студентов. Колледжи и университеты могут использовать обширную базу данных для хранения информации о студентах, такой как их кредитные часы, оценки и средний балл. Они также могут собирать информацию о том, как часто учащиеся заходят в свою систему обучения и управления, сколько времени они тратят на просмотр страниц и прогресс своего курса.

Высшие учебные заведения могут изучать эффективность преподавателей на основе собранных данных. Они могут определить рост учащихся и сравнить успехи учащихся разных преподавателей. Эти данные могут помочь учебным заведениям определить сильные стороны своих преподавателей и области для улучшения, что может помочь им разработать программы повышения эффективности учителей, оценить образовательные стандарты и усовершенствовать методы обучения.

Производство и природные ресурсы

Большие данные могут помочь производителям получить конкурентное преимущество, помогая им повысить эффективность своей цепочки поставок. Это может включать в себя определение лучших источников материалов, которые являются более рентабельными, надежными или более качественными, улучшение транспортной логистики и повышение эффективности производственных процессов. Поскольку многие отрасли зависят от доступа к природным ресурсам, таким как нефть, газ, металлы, полезные ископаемые и сельскохозяйственная продукция, большие данные могут помочь этим производителям определить наилучший способ доступа к этим материалам, удовлетворяя их потребности в качестве, эффективности и стоимости.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.