大数据在哪些领域有应用前景？

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

移动大数据精确拓客为什么更有价值，在互联网大数据层面，移动大数据数据处理方法功能和运用质量指标处在领先水平。从整体 社会 发展价值观看来，其数据信息是无穷的，移动大数据信息内容更具有标志性和竞争能力。

一、互联网大数据公司的缺点

1、数据信息局域网性：互联网企业的数据信息仍然零碎，例如京东商城，他仅有在线销售数据信息，它没有网页搜索数据信息，没有互联网公司的数据信息也表示着互联网公司的总体发展战略发展前景，自然了解这一点，现阶段回收的数据信息非常多。

2、数据信息的切割性：数据网络数据信息难以融合，如网页搜索西装裤，淘宝网购买了西装裤，你的姿势数据信息在两个以不一样的方式储存，但谁都明白这也是同一个人到推广广告的COOKIE等新技术也是短期内储存在QQ帐户中的，很便捷，实际上也在QQ帐户中很便捷的ID结合。数据信息标志的统一是互联网公司大数据挖掘的核心内容之一。

3、数据信息封闭性：非常少有互联网企业想要开放自个的数据信息，终究，这也是他的财产、竞争优势，因而所提到的对外开放是一系列的运营模式和运用层级，并非数据信息。

你们的协作，数据信息对于我而言，现阶段互联网公司在搜集数据信息层面依然是非常重要的，即便 对外开放了一些数据信息，自然有一些互联网企业彼此之间协作互换数据信息，但这并没有开放式的，在目前条件下，怎么让互联网公司对外开放、共享资源数据信息，以促进 社会 进步，非常值得科学研究。

4、数据信息囊括性：互联网企业的数据信息在消费者、有关业务流程、时间、室内空间等好几个方面受其有关服务的牵制，其数据信息的标准和深层比较有限，但在检索行业、社交媒体行业等诸多互联网方面的数据信息并不了解。

而在检索行业、社交媒体行业等诸多互联网方面的信息都不掌握，而在检索行业、社交媒体行业等诸多互联网方面的信息却不了解，因而有什么特点，就能推断出具体的缘故，制订更佳的营销策略，掌握谁在选购销售商或中介人。

二、移动大数据精确拓客的优点

由于移动大数据精确拓客方式，全部本人、公司的网络和通话个人行为都以信息的方式流入通信运营商的管路，而随时随地向运营商报告互联网大数据的通信基站还可以随时随地互换。互联网行业发展，通信运营商数据信息经营规模市场竞争力十分大。

通信运营商以数据作为唯一ID融合各种各样数据信息，描绘顾客的一致性是一般公司不可以实现的，由于数据是有关业务流程自身，也是有移动通信原有的有关业务流程特性。

从事实上讲，移动大数据，运营商大数据获客精确拓客的自然资源是非常全方位的，从这一数据信息，能够更立体式地叙述顾客，协助公司以最少成本费，更准确迅速拓客。

移动大数据，运营商大数据获客不仅能够给予精确的，资质证书信息内容全方位的精确用户发掘工作能力，包含也有详细的风险控制管理体系，能够大幅度降低领域拓客的风险性，乃至零风险；还能够协助领域，公司，企业即时精确锁住意愿目标客户人群，多种渠道，多服务平台抓取，即时精确精准推送，为相应领域，公司，企业争得大量交易量转换，和商业合作机遇。

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