当新技术变得越来越便宜、越来越易用时,各行各业必将随之发生改变。对于即将过去的 2017 年来说,这门对各行各业“大施魔法”的新技术,显然叫做大数据。今天,我们将盘点一下十二个重要行业如何利用数据,推动了自己的业绩与竞争力。

盘点 2017: 被大数据改变的十二个行业-黑科技

医疗保健

大数据正在改变我们诊断和治疗疾病的方式,比如,Nuance Communications(Siri 的供应商)就在 2017 年推出了 “龙医疗虚拟助手”,帮助医生实现临床工作流程自动化。除此之外,还有一些大数据技术被用来改善我们的生存质量,并避免一些可以预防的死亡。“疾在腠里,汤熨可及;疾在骨髓,无奈何也。”如今大数据的使命正是要尽可能更早、更多地了解病患,通过识别严重疾病的早期信号,来降低治疗难度与就医成本。比如,某个早产儿及生病婴儿就诊的科室,就利用大数据技术来监控婴儿的心跳与呼吸模式。使用这些数据,该科室便可以开发算法,在身体症状发生 24 小时之前就预测出感染。

零售

从以物易物、货币交易再到移动支付,人们购买与销售的方式一直在改变,并且越来越快。一个新现象——无论是在线还是离线,那些采用数据优先策略来理解用户、并且为客户精准匹配产品的零售商门正在获得丰厚的回报。这意味着数据分析已经应用到零售流程的每一个阶段了——通过趋势预测,找到对产品需求最大的市场;通过优化定价,获得竞争优势;通过客户画像,找到打动客户的最优方法,然后,赚走他们的钱,并计划出下一步要卖给他们的商品。

制造业

数据在现代制造工艺中扮演着非常重要的角色。机器人技术的进步和自动化水平的提高正在显著改变制造业的面貌。比如,阿迪达斯就投入巨资,在德国总部园区建造了自动化的“速度工厂”。该工厂启用了一系列的新技术,例如 3D 打印、机械臂和计算机编织等,去武装小型工人团队,来生产球鞋。以往,这些产品通常由人工进行大规模生产。即使在更传统的制造环境中,数据仍然在发挥作用。通过将传感器嵌入其设备,制造商得以捕获有价值的数据,帮助他们监控机器的健康与效率。传感器也被安装到各种产品当中。现在,从喷气发动机到瑜伽垫,都能找到它们的身影。这让制造商能够收集到产品的表现情况,以及被使用的真实状况。

金融服务,银行和保险

在金融业,数据的应用非常广泛,绝不仅限于高科技、大资金的交易范围。比如,大数据正在帮助像美国运通这样的信用卡公司检测欺诈性交易,并为企业提供趋势分析服务。保险方面,大数据技术已被用于帮助保险公司设定更公平、精确的保单保费,识别欺诈性索赔并改善其营销工作等方面了。像 Progressive 和 Aviva 这样的公司,还通过向驾驶者提供折扣,以获得通过手机app或车载设备监控他们驾驶行为的许可。这样,保险公司就能够观察到司机驾驶的真实情形了。

教育

我们的学习过程目前正在制造海量的数据。而教育机构则开始将这些数据转化为洞察,比如,用来识别更好的教学策略、突出显示学生可能没有有效学习的领域,以及改变教育的传递方式。当然,知识付费的年代,并非所有教育都是在教室中进行的。在线课程的蓬勃发展还为人们带来了个性化学习、自适应学习的巨大进步。

运输,供应链管理和物流

在仓库中,数码摄像头用于检测库存水平,并在需要补货时预进行警。预测则更进一步——同样的数码摄像头数据,加上一些机器学习的算法,可以教会智能库存管理系统预测出补货的时间。在不远的将来,仓库与配送中心将脱离频繁的人机互动,有效地自动运行。在交通领域,公司正在收集和分析车辆的远程信息数据,并利用这些数据改善驾驶行为,优化交通路线,改善车辆维护。

农业

即使是非常传统的行业,如今也在拥抱数据的力量。美国农业生产商约翰·迪尔(John Deere)打造出了精准农业系统,让农场主、操作者与相应的农业专家可以针对开放的数据信息,实现对农业耕种过程中的分析、讨论及决策。

能源

石油和天然气开采成本不断上升,能源行业正在从数据中寻找解决方案。例如,荷兰皇家壳牌(Royal Dutch Shell)一直在开发“数据驱动的油田”,以降低石油钻探的成本。在更小、但同样重要的领域,大数据与物联网正在改变家庭使用能源的方式。智能家居已然崛起,仅仅是 Google 的 Nest 智能恒温器,已经可以帮助家庭在生活得更加舒适的同时,减少能源浪费。

政府和公共部门的服务

目前许多城市都在向“智慧城市”转型,这就需要将数据分析、数据收集、物联网等技术相结合,打造相应的公共服务与设施。通过使用智能、互联、数据驱动的技术,可以改善城市的公共服务。比如,在回收中心安装传感器网络,可以帮助简化垃圾的收集服务。货车可以优先处理垃圾最饱和的回收中心,并跳过那些几乎没有任何垃圾的回收中心。

酒店

传统的酒店和休闲运营商正在转向高级分析,以寻求让客户满意的线索。最常见的分析方法主要围绕收益管理。目的是确保每个房间都以最佳价格卖出。这就需要考虑全年的需求低谷与高峰,还有影响客人数量与类型的其他因素,例如天气以及当地事件等。

专业服务

当我们谈论机器人与算法即将替代人工时,我们首先想到的都是类似于工厂工人、出租车司机等蓝领工作。但是,即使是高技能的专业服务,比如会计、法律与建筑业,也因为数据、分析、机器学习、机器人以及 AI 的发展而经历着巨大的变化。比如在会计方面,软件已经可以自动导入交易信息、跟踪数字收据、自动处理工资并追踪税收了。不过,即使是更复杂的任务,比如审计、法规遵从和趋势分析等,现在也已经可以由计算机来执行了。

体育

大多数精英运动现在都采用数据分析。比如英超球赛就在现场安装了一套摄像头,使用模式识别技术来跟踪每个球员,而平均每个球员每秒钟都会产生超过 25 个数据点。 NFL(美国职业橄榄球大联盟)球员已经在肩垫上安装了传感器,以收集比赛中的表现。数据分析还帮助英国的赛艇运动员们拿到了奥运金牌。

建立在数据上的企业

如今,数据已成为企业越来越重要的资产,被数据驱动的平台业务是世界上最成功的企业之一。例如,苹果就是在整个业务中使用数据来推动成功。而 Google,据说可以比我们的爱人更了解我们。数据也是共享经济的核心,比如 Uber。这些公司创新式地通过高效利用数据,随时随地为人们提供所需要的服务。