大資料的公司專屬應用程式情境

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　　大資料時代的特徵就是利用大資料及大資料技術創造價值，大資料的公司專屬應用程式情境就是介紹大資料在行業中的應用，如何提升大資料商業價值。大資料的應用情境會提升企業對大資料的關注，鼓勵企業投入更加多的精力在大資料中，利用大資料為企業謀福利，利用大資料為人類社會造福。今天我們先從大資料在公司專屬應用程式開始說起：

1)醫學行業

　　醫學行業擁有大量的病例，病理報告，治癒方案，藥物報告等等。如果這些資料可以被整理和應用將會極大地協助醫生和病人。例如蘇州某醫院的挑戰是：

　　1）資料量大難以整合，醫院有ERP系統、電子病曆、庫存、藥品採集等多套系統，各種平台、系統資料難以整合形成孤島。

　　2）管理層無法感知科室的投入產出，資料堆積缺乏挖掘、各科室投入產出比不均、人員KPI指標監控難。大資料魔鏡的處理方案是：定製化分析與挖掘、商業智慧實施、hadoop資料倉儲等。最終效果是海量資料成功整合，資料發揮價值，輔助決策。成功實現了KPI統計、財務分析、科室RIO等多個挖掘儀錶盤，有效支撐管理層的決策支援。

2）金融行業

　　大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有農業銀行，作為蘇州農業銀行電子銀行部門的管理層，想要瞭解不同規模的企業存款的多少的規律，但是由於這種分析現有報表的緯度並不支援，所以，只能通過閱讀大量報表，從而經行人工判斷。使用魔鏡分析，只需要拖動相應的維度與度量，即可的出想要的分析結果。做到精準營銷、服務跟蹤、績效考核等多方面協助。

　　還有一個典型案例：友邦保險，面對茫茫的客戶名單，每個保險業務員每天撥打200個電話，才能找到2-3個意向客戶，有了魔鏡分析，平均每天撥打10個電話，就能找到一個意向客戶，魔鏡讓保險找到需要他的人。作為保險公司的管理層，想要瞭解不同年齡階段的人員購買不同險種的平均保費情況，如果需要查看傳統的報表，需要統計：年齡階段—平均保費、不同險種—平均保費、年齡階段—不同階段，三張報表，不僅費時費力，而且不夠直觀。魔鏡做到客戶挖掘、精準投放、二次開發、戰略指導、全民分析等多種智能分析。

3）電商

　　電商是最早利用大資料進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鐘內將貨物送上門，提高客戶體驗。一號店是中國首家網上超市，國內電商排名前三甲，2012年被沃爾瑪收購。一號店面對的客戶挑戰是不知道客戶流失的原因，不知道客戶的忠誠度，不知道如何將海量資料轉化為商業價值等，通過大資料魔鏡的智能分析做到了成功定位忠誠度高的顧客，制定精準化營銷策略，分析預測到客戶的購買行為習慣等效果。

4)零售行業

　　零售行業大資料應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以瞭解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷範疇。另外零售行業可以通過大資料掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。零售行業的資料對於產品生產廠家是非常寶貴的，零售商的資料資訊將會有助於資源的有效利用，降低產能過剩，廠商依據零售商的資訊按實際需求進行生產，減少不必要的生產浪費。

　　大資料時代不是突然出現的，實際上過去的幾十年間，數學分析就已經涉獵金融行業了，諾貝爾經濟學獎獲得者哈裡.馬克維茨、威廉.夏普、羅伯特.恩格爾就是利用計量經濟學知識和金融市場資料來建立數學模型，預測金融市場產品收益同風險波動的關係。大資料時代開啟人類社會利用資料價值的另一個時代。

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