大數(shù)據(jù)技術(shù)可以運用在哪些領(lǐng)域,你知道嗎?
如果你居住的小區(qū)離軌道站只有百米距離,你一定覺得出行很方便快捷,但如果這百米距離不是平面的,而是垂直高低落差,軌道站在你家頭上或者腳下,你還會覺得方便嗎?
重慶銅元局軌道站就是這樣一個例子。曾經(jīng),從站點到周邊最近的小區(qū)垂直高差足有100米,步行繞遠(yuǎn)得走1600米,時間超過半小時。周邊居民戲稱,去一趟軌道站,如同“下山”。
這并非孤例。由于山城特殊的“8D立體”地形地貌,你看得見軌道站,卻必須繞遠(yuǎn)路才能到達(dá),居民只能“望站興嘆”。
有沒有一種辦法,既解決居民出行繞遠(yuǎn)的難題,又優(yōu)化提升周邊城市品質(zhì)?大數(shù)據(jù)告訴我們,這樣的“既要又要”,可以有!
2020年夏天,在市規(guī)劃自然資源局牽頭下,市交通規(guī)劃研究院兵分兩路開始行動。一路人前往銅元局站現(xiàn)場踏勘,一路人運用重慶市交通綜合信息平臺,推演最優(yōu)的規(guī)劃方案。
重慶市交通綜合信息平臺,本領(lǐng)可不一般,它可以清洗、挖掘和分析重慶每天產(chǎn)生的海量交通數(shù)據(jù),為交通規(guī)劃、建設(shè)和管理提供決策支撐。
在重慶市交通綜合信息平臺上,市交通規(guī)劃研究院團隊建立了一個城市交通孿生系統(tǒng)。通俗地說,這是重慶城市交通的“數(shù)字雙胞胎”。在這個系統(tǒng)中,研究者可以對重慶城市立體空間進(jìn)行多維度翻轉(zhuǎn)、拆解和重構(gòu),進(jìn)行評估,開展模擬規(guī)劃,并運用大數(shù)據(jù)模型求出最佳方案。
“由于虛擬空間精確度高,能與真實空間匹配,又可以隨時‘推翻重來’,這樣的規(guī)劃比傳統(tǒng)畫圖紙的成本低得多,效率卻高得多”,唐小勇以銅元局站為例介紹,大數(shù)據(jù)模型僅用3分鐘就完成了對站點周邊交通情況的評估,周邊的步行區(qū)域、步行便捷度等一目了然。
大數(shù)據(jù)營銷:大數(shù)據(jù)如何作用于營銷
1. 改善獲客
不可否任,客戶是企業(yè)的生命線。對于企業(yè)來說,要想長久地發(fā)展,不僅需要大量投資,以此獲得新客戶,還要足夠地了解自己客戶的需求所在。在此基礎(chǔ)上,大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)實時捕獲客戶數(shù)據(jù),了解其模式和趨勢,使企業(yè)能夠創(chuàng)造出更符合客戶需求的開創(chuàng)性產(chǎn)品。事實上,有數(shù)據(jù)表明,69%的企業(yè)通過將大數(shù)據(jù)與工作流程相融,從而在客戶分析和獲取方面達(dá)到了新的高度,而那些開始將數(shù)據(jù)作為驅(qū)動力量的企業(yè),能夠?qū)⒅С鰷p少49%,并為企業(yè)的創(chuàng)新工作開辟新的道路。
此外,利用沉淀、積累的大數(shù)據(jù),企業(yè)可以將客戶洞察力轉(zhuǎn)化為更高的客戶參與度,這可以讓企業(yè)更加精通市場,吸引新客戶,并隨著時間的推移增加自身收入。
2. 使?fàn)I銷活動更具針對性
與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方法不同,大數(shù)據(jù)能使企業(yè)在個人層面更加了解客戶。從客戶的人口統(tǒng)計、年齡分布、地理位置,到具體的客戶偏好,大數(shù)據(jù)都能一一匯總,并給出相應(yīng)結(jié)論。因此,通過大數(shù)據(jù),企業(yè)可以獲取到目標(biāo)受眾實時、準(zhǔn)確的信息,以及更為貼合實際的用戶畫像。以此為基礎(chǔ),企業(yè)可以擴大對目標(biāo)市場的覆蓋范圍,利用這些高質(zhì)量的數(shù)據(jù),對營銷活動進(jìn)行有針對性的策劃和開展,從而獲得成功。
企業(yè)越是了解目標(biāo)客戶,就越能觸達(dá)到他們,推動轉(zhuǎn)換。在這一過程中,大數(shù)據(jù)是企業(yè)了解客戶的首要途徑和有效工具,好好利用,企業(yè)可以在營銷活動上收獲更多價值。
電商行業(yè)
電商行業(yè)是較早利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷,它根據(jù)客戶的消費習(xí)慣提前生產(chǎn)資料、物流管理等,有利于精細(xì)社會大生產(chǎn)。由于電商的數(shù)據(jù)較為集中,數(shù)據(jù)量足夠大,數(shù)據(jù)種類較多,因此未來電商數(shù)據(jù)應(yīng)用將會有更多的想象空間,包括預(yù)測流行趨勢,消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習(xí)慣、各種消費行為的相關(guān)度、消費熱點、影響消費的重要因素等。
金融行業(yè)
大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用范圍是比較廣的,它更多應(yīng)用于交易,現(xiàn)在很多股權(quán)的交易都是利用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行,這些算法現(xiàn)在越來越多的考慮了社交媒體和網(wǎng)站新聞來決定在未來幾秒內(nèi)是買出還是賣出。
醫(yī)療行業(yè)
醫(yī)療機構(gòu)無論是病理報告、治愈方案還是藥物報告等方面都是數(shù)據(jù)比較龐大行業(yè),面對眾多病毒、腫瘤細(xì)胞都處于不斷進(jìn)化的過程,診斷時會發(fā)現(xiàn)對疾病的確診和治療方案的確定是很困難的,而未來,我們可以借助大數(shù)據(jù)平臺收集不同病例和治療方案,以及病人的基本特征,可以建立針對疾病特點的數(shù)據(jù)庫。