Las 10 principales aplicaciones comerciales de big data en China

Las 10 principales aplicaciones comerciales de big data en China

En las próximas décadas, big data será un tema importante. Los macrodatos afectan a todos y seguirán haciéndolo en el futuro previsible. Los macrodatos afectan a muchas industrias importantes, incluidas las minoristas, financieras, médicas, etc. Los macrodatos también están cambiando por completo nuestras vidas. Ahora echemos un vistazo a los diez escenarios de aplicaciones empresariales que el big data ha traído a China. En el futuro, la industria del big data será un mercado de billones de dólares.

1. Ciudades inteligentes

Hoy en día, más de la mitad de la población mundial vive en ciudades, y esta cifra aumentará hasta el 75% en 2050. El gobierno necesita utilizar algunos medios técnicos para gestionar bien la ciudad de modo que los recursos de la ciudad puedan asignarse bien. Es necesario evitar ineficiencias y perturbaciones causadas por una asignación desequilibrada de recursos, y evitar gastos financieros excesivos causados ​​por un desperdicio innecesario de recursos. Como una de las tecnologías, los macrodatos pueden ayudar eficazmente al gobierno a realizar una asignación científica de recursos, perfeccionar las operaciones de la ciudad y construir ciudades inteligentes.

El tráfico urbano se puede planificar utilizando datos de GPS y datos de cámaras, incluidos los intervalos de tiempo de los semáforos y el control relacionado, incluida la planificación de carriles rectos y de giro a la izquierda y a la derecha, y el establecimiento de calles de un solo sentido. La planificación inteligente del transporte urbano implementada utilizando tecnología de big data puede aumentar la capacidad del transporte por carretera en al menos un 30% y reducir las tasas de accidentes de tráfico. En Estados Unidos, el gobierno añadió semáforos basados ​​en información sobre accidentes de tráfico en un determinado tramo de carretera, reduciendo la tasa de accidentes de tráfico en más del 50%. Depender de big data para los despegues y aterrizajes de vuelos en el aeropuerto mejorará la eficiencia de la gestión de vuelos. Las aerolíneas pueden utilizar big data para aumentar la ocupación y reducir los costos operativos. Los ferrocarriles pueden utilizar big data para organizar eficazmente trenes de pasajeros y mercancías, mejorar la eficiencia y reducir costos.

La planificación del transporte público urbano, la asignación de recursos educativos, la asignación de recursos médicos, la construcción de centros comerciales, la planificación inmobiliaria, la planificación industrial, la construcción urbana, etc., pueden planificarse bien y ajustarse dinámicamente con la ayuda de big data. tecnología.

La tecnología de big data puede comprender el desarrollo económico, el desarrollo de diversas industrias, el gasto de los consumidores y las ventas de productos, formular científicamente políticas macroeconómicas, equilibrar el desarrollo de diversas industrias, evitar el exceso de capacidad y evitar el exceso de capacidad. utilizar los recursos naturales y los recursos sociales para mejorar la eficiencia de la producción social. La tecnología de big data también puede ayudar al gobierno en la gestión del gasto. Unos gastos fiscales transparentes y razonables ayudarán a mejorar la credibilidad y a supervisar los gastos fiscales. Big data y la tecnología de big data aportan al gobierno no solo una mejora de la eficiencia, la toma de decisiones científicas y una gestión precisa, sino, lo que es más importante, un cambio en la conciencia de la gobernanza de datos y la gestión científica. En el futuro, los big data ayudarán al gobierno a implementar de manera eficiente. Y una gestión precisa desde todos los aspectos. La gestión química tiene un gran espacio para la imaginación.

2. Industria financiera

Los macrodatos se utilizan ampliamente en la industria financiera. Los casos típicos incluyen el uso de computadoras IBM Watson por parte de Citibank para recomendar productos a clientes de gestión patrimonial y el uso de clientes por parte de Bank of America. Haga clic en el conjunto de datos para proporcionar a los clientes servicios especiales. Las aplicaciones de big data en la industria financiera de China se desarrollaron relativamente temprano, pero se centran principalmente en resolver problemas de eficiencia de big data. Muchas industrias financieras han establecido plataformas de big data para recopilar y procesar datos de transacciones en la industria financiera.

En el pasado, las aplicaciones de big data en la industria financiera se centraban en analizar sus propios datos financieros, proporcionar estados financieros dinámicos y gestionar riesgos. En términos de darse cuenta del valor de los big data, el desarrollo no es lo suficientemente profundo, lo que no coincide con las ganancias netas anuales de billones en la industria financiera. Ahora, algunos bancos y compañías de valores han comenzado a cooperar con compañías de Internet móvil para darse cuenta del valor de los big data. Entre ellos, China Merchants Bank, Ping An Group, Industrial Bank, Guosen Securities, Haitong Securities y TalkingData se dedican a la precisión de los big data móviles. Se han realizado muchos intentos en otros aspectos, y el efecto de la obtención de valor de big data no es malo.

La aplicación del big data en la industria financiera se puede resumir en los siguientes cinco aspectos:

(1) Marketing de precisión: recomendaciones basadas en hábitos de consumo del cliente, ubicación geográfica y tiempo de consumo

(2) Gestión y control de riesgos: proporcione calificaciones crediticias o apoyo financiero en función del consumo y el flujo de caja del cliente, y utilice registros de comportamiento social del cliente para implementar medidas antifraude en tarjetas de crédito.

(3) Soporte para decisiones: utilizar tecnología de árbol de decisiones para la gestión de préstamos hipotecarios y uso de datos Analizar informes para implementar el control del riesgo crediticio industrial

(4) Mejora de la eficiencia: utilice datos globales en la industria financiera para comprender los puntos débiles en las operaciones comerciales y utilice grandes tecnología de datos para acelerar el procesamiento de datos internos

(5) Diseño de producto: utilice tecnología informática de big data para recomendar productos a clientes adinerados y utilice datos de comportamiento del cliente para diseñar productos financieros que satisfagan las necesidades de los clientes

3. Industria médica

La industria médica tiene una gran cantidad de casos, informes de patologías, planes médicos, informes de medicamentos, etc. Si estos datos se organizan y analizan, serán de gran ayuda para médicos y pacientes. En el futuro, con la ayuda de plataformas de big data, podremos recopilar características básicas, casos y planes de tratamiento de enfermedades, establecer bases de datos específicas de enfermedades y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades.

Si la tecnología genética se desarrolla maduramente en el futuro, los pacientes podrán clasificarse según sus características de secuencia genética y se podrá establecer una base de datos de clasificación de pacientes para la industria médica. Cuando los médicos diagnostican a los pacientes, pueden consultar las características de la enfermedad del paciente, los informes de laboratorio y los informes de las pruebas, y consultar la base de datos de enfermedades para ayudar rápidamente a los pacientes a diagnosticar. Al formular un plan de tratamiento, los médicos pueden seleccionar planes de tratamiento eficaces con genes, edad, raza y condiciones físicas similares en función de las características genéticas del paciente, y formular un plan de tratamiento adecuado para el paciente para ayudar a más personas a recibir tratamiento de manera oportuna. Al mismo tiempo, estos datos también ayudarán a la industria farmacéutica a desarrollar medicamentos y dispositivos médicos más eficaces.

Las aplicaciones de datos en la industria médica han estado sucediendo, pero los datos no se han conectado. Son todos datos aislados y no hay forma de aplicarlos a gran escala. En el futuro, estos datos deberán recopilarse de manera uniforme e integrarse en una plataforma de big data unificada para beneficiar la salud humana. El gobierno es una fuerza impulsora importante en la promoción de esta tendencia y el mercado superará los varios cientos de miles de millones de yuanes en el futuro.

4. Agricultura y ganadería

Los productos agrícolas no son fáciles de conservar, por lo que es muy importante que los agricultores cultiven y críen productos agrícolas de manera racional. Con la ayuda del poder de consumo y los informes de tendencias proporcionados por big data, el gobierno brindará orientación razonable para la producción agrícola y ganadera, producirá de acuerdo con la demanda y evitará el exceso de capacidad y el desperdicio innecesario de recursos y riqueza social. La tecnología de big data puede ayudar al gobierno a lograr una gestión refinada de la agricultura y lograr una toma de decisiones científica. Impulsados ​​por datos y combinados con tecnología de drones, los agricultores pueden recopilar información sobre el crecimiento de productos agrícolas, enfermedades y plagas.

La producción agrícola enfrenta muchos factores de riesgo, pero estos factores de riesgo pueden eliminarse en gran medida mediante productos técnicos como herbicidas, fungicidas y pesticidas. El clima se ha convertido en un factor determinante muy importante que afecta a la agricultura. En el pasado, los pronósticos meteorológicos solo podían proporcionar cantidades de lluvia locales, pero los agricultores estaban más preocupados por la cantidad de humedad que podían retener sus tierras, que estaba determinada por las cantidades de lluvia y la calidad del suelo. The Climate Company construyó un modelo utilizando datos de estaciones meteorológicas abiertas por el gobierno y datos de tierras. Pueden indicar a los agricultores qué tierras se pueden cultivar, qué tierras deben fumigarse y completarse hoy, qué tierras en el período de crecimiento deben fertilizarse y. qué tierra necesita ser fertilizada. La agricultura se puede realizar después de 5 días. La tecnología de big data puede ayudar a la agricultura a crear un enorme valor comercial.

5. Industria minorista

Los casos de big data más famosos en la industria minorista son la historia de la cerveza y los pañales de Wal-Mart, y el anuncio de Target de pañales enviados a niñas para que los cuenten. sus padres, la historia del embarazo de una niña.

La industria minorista puede comprender las preferencias de compra de los clientes para productos relacionados a través de los registros de compra de los clientes y agregar productos relacionados para aumentar las ventas de productos, como agregar productos químicos relacionados con la lavandería, como detergente en polvo y desinfectante. Se arman para la venta collares, redes, etc. La reorganización de productos basada en registros de compra de productos relacionados con los clientes aumentará las ventas de productos para las empresas minoristas en más del 30%.

La industria minorista también puede registrar los hábitos de compra de los clientes y recordarles que compren algunos artículos de primera necesidad a través de publicidad precisa antes de que estén a punto de agotarse. O realice entregas periódicas a través del centro comercial en línea, lo que no solo ayuda a los clientes a resolver problemas sino que también mejora la experiencia del cliente.

Tmall y JD.com, los gigantes de la industria del comercio electrónico, han preparado con antelación los productos que los clientes necesitan a diario, como pañales, papel higiénico, ropa y otros productos en función de los hábitos de compra de los clientes. . Cuando un cliente simplemente realiza un pedido, el producto se entregará en la puerta del cliente en 24 horas o 30 minutos, lo que mejora la experiencia del cliente y no les deja tiempo para arrepentirse.

Utilizando la tecnología big data, la industria minorista aumentará las ventas en al menos un 30% y mejorará la experiencia de compra del cliente.

6. Industria de la tecnología de big data

Después de ingresar a Internet móvil, los datos no estructurados y los datos estructurados han crecido exponencialmente. La sociedad humana ahora produce más datos cada dos años que todos los datos de la historia de la humanidad juntos. A partir de 2015, se espera que la suma de todos los datos de la sociedad humana supere los 5 ZB (5ZB). Cómo almacenar y procesar estos datos se convertirá en un gran problema.

Estos big data proporcionan enormes oportunidades de negocio para la industria de la tecnología de big data. Se estima que las oportunidades comerciales generadas por la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento, la claridad y el análisis de big data en todo el mundo superarán los 200 mil millones de dólares estadounidenses, incluidas las inversiones de gobiernos y empresas en computación y almacenamiento de big data, extracción y procesamiento de datos, etc. . El valor de producción de la industria de big data de China en 2014 superó los 100 mil millones de yuanes. Esta Guiyang Big Data Expo atrajo a más de 400 fabricantes para participar en la exposición, lo que demuestra plenamente el enorme valor comercial de la industria de big data en el futuro.

La industria de big data de China crecerá exponencialmente en el futuro. Dentro de cinco años, la industria de big data de China formará un mercado valorado en billones. No es sólo un mercado para productos de tecnología de big data, sino también un mercado para realizar el valor comercial de big data. Los macrodatos desempeñarán un papel importante en el marketing de precisión, el análisis de decisiones, la gestión de riesgos, el diseño de productos y la optimización de operaciones de las empresas, entre otros campos.

La industria de la tecnología de big data resolverá el problema del almacenamiento y procesamiento de big data. Las empresas de servicios de big data utilizarán sus propios datos para resolver el problema de la realización del valor de big data, y el tamaño del mercado que traerá. exceder los miles de millones de yuanes. Además de los conocidos operadores móviles y BAT, las empresas en China que actualmente tienen big data y brindan servicios de monetización de valor de big data, como 360, Xiaomi, JD.com, TalkingData y Ninth Power, se convertirán en poderosos participantes en el Mercado de monetización del valor de big data, el mercado es lo suficientemente grande, espero que lo hagan más grande y ayuden a todas las empresas a darse cuenta del valor de big data.

7. Industria de la logística

La escala de la industria de la logística de China es de aproximadamente 5 billones, de los cuales el mercado de logística de kilómetros es de aproximadamente 3 billones. El beneficio neto global de la industria de la logística ha caído de más del 30% en el pasado a alrededor del 20%, y la tendencia a la baja es obvia. Gran parte de la capacidad de transporte en la industria logística se desperdicia en cargas vacías, transportes repetidos, transportes a pequeña escala, etc. Las mayores empresas de logística del mercado chino representan menos del 1% de la cuota de mercado. Por lo tanto, es necesario integrar los recursos y mejorar la eficiencia del transporte.

Con la ayuda de big data, la industria de la logística puede establecer una red logística nacional, comprender la demanda de carga y la capacidad de cada nodo, asignar racionalmente recursos, reducir la tasa de retorno de carga vacía de los camiones, reducir el tasa de sobrecarga y reducir el transporte de rutas repetidas, reducir la proporción de transporte a pequeña escala. A través de la tecnología de big data, podemos comprender oportunamente las necesidades de transporte de carga de cada ruta y, al mismo tiempo, establecer puertos logísticos basados ​​en la ubicación geográfica y la cadena industrial para lograr una relación en tiempo real entre la carga y la capacidad de transporte y mejorar la eficiencia del transporte de la ruta. industria logística. Optimizar la asignación de recursos en la industria de la logística con la ayuda de la tecnología de big data puede aumentar los ingresos de la industria de la logística en al menos un 10% y su valor de mercado rondará los 500 mil millones.

8. Industria inmobiliaria

El pico de desarrollo de la industria inmobiliaria de China ha pasado y los desafíos que enfrenta están aumentando gradualmente. La industria inmobiliaria está cambiando del extenso desarrollo del pasado. modo a un modo de operación refinado Empresas inmobiliarias Las subastas de terrenos, la planificación del desarrollo inmobiliario residencial y la planificación inmobiliaria comercial también se llevarán a cabo con cautela.

Con la ayuda del big data, especialmente la tecnología de big data móvil. La industria inmobiliaria puede comprender información importante como el número de población permanente, el número de población flotante, la capacidad de consumo, las características de consumo, la etapa de edad, las características de la población y otra información dentro del área donde se encuentra el terreno desarrollado. Esta información ayudará a los desarrolladores de bienes raíces a realizar una planificación científica en el desarrollo de bienes raíces comerciales, inversiones comerciales, tipos de viviendas y escala comunitaria. Utilizando la tecnología de big data, la industria inmobiliaria reducirá los riesgos de planificación antes del desarrollo inmobiliario, fijará racionalmente los precios de la vivienda, desarrollará racionalmente las escalas de desarrollo y llevará a cabo de forma racional la planificación empresarial.

La tecnología de big data puede reducir el riesgo de que los precios de la tierra sean demasiado altos y la demanda real de viviendas demasiado baja. Algunas empresas inmobiliarias ya han aplicado la tecnología de big data a la elaboración de perfiles de usuarios, la planificación territorial, el desarrollo de bienes raíces comerciales y otros campos, y han logrado buenos resultados.

9. Industria manufacturera

La industria manufacturera se enfrentó a la presión de la sobreproducción en el pasado. Muchos productos, incluidos electrodomésticos, productos textiles, acero, cemento, aluminio electrolítico, etc. producido de acuerdo con las necesidades reales del mercado, lo que resultó en un enorme desperdicio de recursos. Utilizando datos de comercio electrónico, datos de Internet móvil y datos minoristas, podemos comprender las demandas futuras del mercado de productos, planificar racionalmente la producción de productos y evitar la sobreproducción.

Por ejemplo, a partir de los datos de los usuarios que buscan productos en el comercio electrónico y los datos de logística, se puede inferir la demanda futura real de electrodomésticos y productos textiles. Los fabricantes utilizarán estos datos para producir y evitar. superproducción. La información de ubicación de Internet móvil puede ayudar a comprender la tendencia de entrada y salida de la población local y evitar la producción excesiva de acero y cemento.

La tecnología de big data también puede comprender las necesidades de los clientes basándose en datos sociales y de compra, ayudando a los fabricantes a desarrollar, diseñar y producir productos que satisfagan las necesidades de los clientes.

10. Industria de la publicidad en Internet

El mercado de publicidad en Internet de China alcanzará su punto máximo de desarrollo en 2014, y se espera que el tamaño del mercado alcance aproximadamente 150 mil millones de yuanes, un aumento del 56,5 % en comparación. con 2013. La publicidad digital está recibiendo cada vez más atención por parte de los anunciantes y su tamaño de mercado será cada vez mayor en el futuro. En 2014, el tamaño del mercado de publicidad en Internet en Estados Unidos era cercano a los 50 mil millones de dólares estadounidenses. Teniendo en cuenta el poder de consumo de la población de China, su tamaño de mercado pronto alcanzará unos 200 mil millones de yuanes.

En el pasado, la publicidad se basaba principalmente en buenos canales publicitarios + colocación en la radiodifusión. Los anunciantes entregaban los anuncios a las empresas de publicidad, que se encargaban de la colocación. Entre ellos, el mercado de publicidad SEM era el más grande, junto con otros tipos de publicidad. métodos También se centra en la visualización de páginas, principalmente publicidad de estilo retransmitido. Las desventajas de la publicidad de estilo transmitido son que invierte mucho dinero, no se dirige a los clientes objetivo, se muestra a todos los clientes, tiene una tasa de conversión de publicidad baja y tiene problemas como las trampas del marketing de publicidad digital.

La tecnología de big data puede registrar el comportamiento de los clientes en Internet, analizar el comportamiento de los clientes, etiquetarlo y crear retratos de usuarios. Especialmente después de ingresar a la era de Internet móvil, los principales métodos de acceso de los clientes se han desplazado a los teléfonos inteligentes y las computadoras de plataforma. Los datos de Internet móvil contienen información de ubicación personal y sus retratos de usuario de 360 ​​​​grados se acercan más a personas reales. Los retratos de usuarios de 360 ​​​​grados pueden ayudar a los anunciantes a realizar un marketing preciso. Las empresas de publicidad pueden utilizar la información de los retratos de los usuarios para colocar anuncios directamente en los dispositivos móviles de los usuarios y entregar anuncios a través de aplicaciones que los usuarios utilizan con frecuencia. La conversión de sus anuncios se puede mejorar enormemente. . El marketing de precisión que utiliza tecnología de big data de Internet móvil aumentará las tasas de conversión de los clientes en más de diez veces. La compra programática en la industria publicitaria está reemplazando gradualmente a la publicidad televisiva. La tecnología de big data ayudará a los anunciantes y a las empresas de publicidad a entregar anuncios directamente a los usuarios objetivo, lo que reducirá la inversión publicitaria y aumentará las tasas de conversión publicitaria.

Actualmente hay dos problemas importantes que afectan el desarrollo de la industria de big data. Uno son los escenarios de aplicación de big data y el otro es la protección de la privacidad de big data.

Las empresas y empresas de big data están buscando escenarios de aplicación del valor comercial de big data, actualmente en marketing de precisión y adquisición de clientes en Internet móvil, retratos de usuarios de 360 ​​​​grados, desarrollo y planificación de bienes raíces, riesgo Gestión de las finanzas de Internet. La industria financiera ha progresado en las finanzas de la cadena de suministro, los informes de crédito personales y otros aspectos, y tiene muchos casos clásicos.

Sin embargo, la protección de la privacidad de los grandes datos y la protección de la información personal en el proceso de aplicación de los grandes datos todavía se han estancado. Todo el mundo está cruzando el río sintiendo piedras, sin saber qué se puede y qué no se puede hacer. El país está legislando sobre la protección de la privacidad de big data. Se estima que en un futuro próximo, las empresas y empresas de servicios de big data comprenderán los requisitos específicos para la protección de la privacidad de big data. Antes de que existan regulaciones claras sobre la protección de la privacidad de los grandes datos, podemos consultar las leyes de privacidad extranjeras, cumplir estrictamente las leyes de protección de la privacidad personal aceptadas internacionalmente y proteger plenamente los intereses personales de todas las partes relevantes en el proceso de realización del valor de los grandes datos.

Finalmente, a lo largo de la historia de la humanidad, en cualquier campo, si podemos obtener datos para su análisis, progresaremos. Si no podemos obtener datos y analizarlos, estamos condenados a quedarnos atrás.

Los errores que cometimos en el pasado debido a la falta de datos son mucho mejores que los cometidos al no utilizarlos en absoluto. Por lo tanto, debemos dominar el arma de los grandes datos y hacer un buen uso de ellos para ayudar a la sociedad humana a acelerar la evolución y ayudar. las empresas se dan cuenta del valor del big data.

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