¿Qué son las aplicaciones de big data?
La aplicación del big data en la industria médica El big data facilita la consulta al médico. En el pasado, la mayoría de los planes de tratamiento para los pacientes se basaban en la experiencia de los médicos. Aunque los médicos excelentes pueden ofrecer a los pacientes buenos planes de tratamiento, debido a las diferencias en los niveles de los médicos, es difícil garantizar que los pacientes reciban los mejores planes de tratamiento.
Con la profunda integración de big data en la industria médica, las plataformas de big data han acumulado una gran cantidad de recursos de información, como casos, informes de casos, planes de curación e informes de medicamentos. Se registran todos los casos comunes y los casos pasados. Los médicos pueden proporcionar a los pacientes diagnósticos y planes de tratamiento razonables y de alta calidad a través de registros de diagnóstico y tratamiento efectivos y continuos. Esto no sólo puede mejorar la eficiencia laboral de los médicos, sino también reducir la tasa de diagnósticos erróneos, permitiendo a los pacientes obtener el mejor tratamiento en el menor tiempo. Las aplicaciones de big data en la industria médica se enumeran a continuación.
(1) Optimizar los planes médicos y brindar los mejores métodos de tratamiento.
Ante una gran cantidad y variedad de gérmenes, virus y células tumorales, también resulta muy difícil determinar el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad. Con la ayuda de una plataforma de big data, se pueden recopilar características de enfermedades, casos y planes de tratamiento de diferentes pacientes para establecer una base de datos de clasificación de pacientes para la industria médica. Si la tecnología genética madura en el futuro, los pacientes podrán clasificarse según las características de las secuencias genéticas y podrá establecerse una base de datos de clasificación de pacientes para la industria médica. Al diagnosticar a un paciente, los médicos pueden consultar las características de la enfermedad del paciente, los informes de laboratorio y los informes de pruebas, así como la base de datos de enfermedades para ayudar a los pacientes a diagnosticar rápidamente la enfermedad y aclarar su ubicación. Al formular un plan de tratamiento, los médicos pueden obtener planes de tratamiento eficaces que sean similares en genes, edad, raza y condición física según las características genéticas del paciente, formular un plan de tratamiento adecuado para el paciente y ayudar a más personas a recibir tratamiento oportuno. Al mismo tiempo, estos datos también ayudarán a la industria farmacéutica a desarrollar medicamentos y dispositivos médicos más eficaces.
(2) Prevenir y predecir enfermedades de forma eficaz.
La forma más sencilla de solucionar la enfermedad de un paciente es prevenirla antes de que suceda. Supervise los datos del cuerpo humano de las personas a través de big data y recopile sus datos de salud y signos vitales en bases de datos y archivos de salud. Mediante la aplicación del análisis de big data, la promoción de servicios de salud integrados que abarquen todo el ciclo de vida de prevención, tratamiento, rehabilitación y gestión de la salud es una nueva tendencia en la gestión de los servicios de salud del futuro. Por supuesto, esto no solo requiere que las instituciones médicas aceleren la construcción de big data, sino que también requiere que el público verifique periódicamente, actualice los datos de manera oportuna, prevenga y prediga la aparición de enfermedades a través de big data y logre un tratamiento temprano y recuperación temprana. Por supuesto, con el desarrollo continuo de big data y su aplicación en diversos campos, también se puede predecir cierta influenza a gran escala a través de big data.
La aplicación de big data en la industria financiera Con la aplicación de la tecnología de big data, cada vez más empresas financieras han comenzado a dedicarse a la práctica de aplicaciones de big data. Un estudio de McKinsey muestra que la industria financiera ocupa el primer lugar en el índice de valor potencial del big data. A continuación se presentan algunas aplicaciones típicas de big data en la industria financiera, como sigue.
(1) Marketing de precisión.
Bajo el impacto de Internet, los bancos necesitan urgentemente dominar más información de los usuarios y luego crear retratos de usuarios de 360 grados, que puedan llevar a cabo marketing inteligente personalizado, como marketing de precisión y marketing en tiempo real para segmentos segmentados. clientes.
(2)Control de riesgos.
La aplicación de la plataforma de big data puede gestionar de manera uniforme datos heterogéneos de múltiples fuentes y datos crediticios externos dentro de las empresas financieras, y mejorar mejor el sistema de control de riesgos. La integridad y la seguridad de los datos se pueden garantizar internamente y los riesgos de los usuarios se pueden controlar externamente.
(3) Apoyo a la decisión.
Utilice métodos de análisis de big data para mejorar las decisiones comerciales y brindar a la administración soporte de datos confiable, haciendo así que las decisiones comerciales sean más eficientes, ágiles y precisas.
(4) Innovación de servicios.
Mediante la aplicación de big data, podemos mejorar las interacciones con los clientes, aumentar la fidelidad de los usuarios, brindar servicios de valor agregado a individuos y gobiernos y mejorar continuamente la competitividad central de las empresas financieras.
(5) Innovación de producto.
A través del análisis de datos de alto nivel y el intercambio integral de datos, conecta de manera efectiva varios productos financieros como bancos, seguros, fideicomisos, fondos, etc., lo que permite a las empresas financieras aprender de otros campos y crear nuevos productos financieros. .
La aplicación de big data en la industria minorista tiene una historia legendaria en la industria minorista estadounidense. Una tienda vende pañales y cerveza al mismo tiempo, ¡y las ventas de pañales y cerveza aumentan! ¿Por qué dos productos aparentemente no relacionados logran resultados tan sorprendentes cuando se usan juntos? Un análisis posterior encontró que la mayoría de estos compradores eran hombres casados. Los hombres compraron pañales para sus hijos y cerveza para ellos. Después de descubrir este secreto, las tiendas Wal-Mart colocaron audazmente cerveza junto a los pañales, lo que hizo que fuera más conveniente para los clientes comprar, y las ventas naturalmente aumentarán significativamente.
La razón por la que mencioné el ejemplo de los "pañales de cerveza" es en realidad para decirles que aprovechar el valor potencial del big data es la competitividad central de la competencia minorista. A continuación se presentan algunas aplicaciones innovadoras de big data en la industria minorista.
(1) Posicionar con precisión el mercado de la industria minorista.
Si una empresa quiere ingresar o desarrollar un mercado minorista regional, primero debe realizar una evaluación del proyecto y un análisis de viabilidad. Sólo mediante la evaluación del proyecto y el análisis de viabilidad se podrá tomar una decisión final sobre si es adecuado ingresar o desarrollar este mercado. ¿Cuál es la población migrante en esta zona? ¿Cuál es el nivel de consumo? ¿Cuáles son los hábitos de gasto de sus clientes? ¿Cuál es el conocimiento que tiene el mercado del producto? ¿Cuál es la situación actual de la oferta y la demanda del mercado, etc.? La información masiva detrás de estas preguntas constituye el big data de la investigación de mercado en la industria minorista, y el análisis de este big data es el proceso de posicionamiento en el mercado.
(2) Apoyar la gestión de ingresos de la industria.
La llegada de la era del big data proporciona un espacio más amplio para el desarrollo de la gestión de ingresos empresariales. El pronóstico de la demanda, la segmentación del mercado y el análisis de sensibilidad requieren una gran cantidad de datos, y el análisis de datos tradicional recopila principalmente los datos históricos de la propia empresa para el análisis predictivo, y a menudo ignora los datos de información de toda la industria minorista, por lo que los resultados de la predicción inevitablemente estarán sesgados. En el proceso de gestión de ingresos, si la empresa puede confiar en algún software de recopilación automática de información basado en sus propios datos para recopilar más datos de la industria minorista y comprender más información del mercado de la industria minorista, promoverá el desarrollo de estrategias de ingresos precisas y obtendrá mayores rendimientos.
(3) Explorar nuevas necesidades en la industria minorista.
Como empresa de la industria minorista, si podemos recopilar datos de reseñas de la industria minorista en línea, establecer una gran base de datos de reseñas en línea y luego utilizar la segmentación de palabras, la agrupación, el análisis de sentimientos y otros medios para comprender comportamiento de consumo y orientación del valor de los consumidores, las nuevas demandas de los consumidores se reflejan en los comentarios y problemas de calidad de los productos de las empresas, mejorando e innovando así los productos, cuantificando el valor del producto, formulando precios razonables y mejorando la calidad del servicio, y obteniendo mayores beneficios de ello.