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传统行业「互联网+」:看这三家公司如何用大数据赚钱

天气变化会影响零售业的销量;发动机制造商通过大规模收集机器运转数据为客户提供可靠的安全保障服务;以及医疗数据SaaS平台,帮助医保公司降低风险和成本。

这几年来大数据一直都是科技界热门话题,但有些概念和方法只应用到了大型互联网公司如搜索引擎,还有些仅仅停留在概念层面并没有商业化。但其实,传统行业才是大数据的金矿,虽然案例并不算多,但一旦成功运用大数据技巧,就能为企业创造成倍的收益回报。下面就来认识下这三家传统企业,看看他们都是如何依靠大数据赚钱的。

零售业

沃尔玛超市(来源:Wikimedia)

沃尔玛是当今世界最大的零售商,名列世界 500 强公司第一位,在 28 个国家拥有 2 百万名雇员。服务庞大人群的日常所需,自然需要处理规模庞大的商品百货。

早在 2004 年,飓风桑迪袭击了美国,灾害之后,沃尔玛销售人员研究销售数据发现可以从中找到规律,灾害天气会促使手电筒等救援设备销量的增长,以及在某些地区,草莓馅饼的销量与恶劣天气变化也存在相关性。

零售商需要及时对天气等环境变化作出反应,否则一旦商品脱销,不仅会让顾客生活不便情绪不满,同时对于超市而言也是损失。但同时,需要实现对销量变化的提前预测,越晚越损失越大。沃尔玛高级分析师 Naveen Peddamail 表示「如果你要积累一周或者一个月的数据才能拿出分析结果,那么这一周和一个月的时间都是损失。」

Peddamail 举了个例子,终端销售团队发现有一种产品销量在持续走低,但一筹莫展找不到原因。沃尔玛数据分析团队拿到销售数据通过对比发现,这个商品的定价策略存在问题,修正后该款商品销量逐步恢复正常。

沃尔玛所有店面的销售情况实时反映到大数据中心,通过对比不同零售店实时销量,可以准确发现隐藏的问题。Peddamail 回忆道,他们曾经观测到某种新奇饼干在两个沃尔玛零售店的销量持续为 0,相比于其他店面实在反常,派人实地考察终于找到答案,原来这批饼干根本就没上架。

运用大数据方法之后,出现问题到解决问题的时间从两到三周缩减为 20 分钟。有些算法不见得多么高深,但是对于提高沃尔玛超市的收入和利润影响显著,毕竟那么多商品,不可能通过人工监测。

制造业

劳斯莱斯生产的航空引擎(来源:Flickr)

劳斯莱斯不仅是著名汽车品牌,同时还是航空发动机生产厂商。这个行当对于安全性要求极高,如果飞机在空中飞行时发动机突然故障,损失的除了价值数十亿美元的飞机,还有数十条人命。

为了保障份发动机的安全性,劳斯莱斯在多个环节运用大数据方法,包括设计、生产制造,以及售后。

劳斯莱斯首席科学家 Paul Stein 说道:「我们在设计环节运用了集群式高性能计算机,每次模拟都会生成数十 TB 的模拟数据,然后运用计算机算法深入这些大规模数据,看看该款新品设计得到底是好还是坏。」

在制造环节,发动机制造车间全面部署物联网环境,每个加工环节所产生的数据全部收集到数据仓,以满足制造组装环节对精密度和安全性的苛刻要求。

劳斯劳斯卖出的每一台航空发动机,内部都安装有好几百个传感器,详细记录并保存工作时的所有细节。数据会实时传输到地面数据分析中心的工程师。通过这种方法,数据工程师就能及时判断该发动机是否需要维护,是否存在故障。

强大全面的售后技术支持也为劳斯莱斯带来新的收益。劳斯莱斯把发动机实时监测服务称为「Total Care」,按照小时向航空公司收费。「这项服务创新改变了游戏规则,我们很骄傲能 推动这个行业的进步。」首席科学家 Stein 说道。

健康医疗

Apixio提供的电子病及分析服务(来源:官网)

令人震惊的是,即便在美国,80% 的诊疗记录都是非结构化的,比如手写的病历。Apixio 成立于 2009 年的加利福利亚,其使命就是要让医疗病历信息化,让医疗机构能做出更明智的决策。

医疗行业并不缺数据,数量上反而相当庞大。痛点在于众多医疗机构都使用自己格式的数据,这些数据没有标准化,没有结构化,不同的医疗机构采用不同的记录方法。

「如果我们希望更好地照料病患,更好地理解全社会的健康状况,就必须挖掘这些非结构化的数据。」Apixio 公司 CEO Darren Schulte 说道。

Apixio 采用机器学习和自然语意识别方法,集合不同医疗机构不同诊所的独立病历,设计个体病历模型,通过算法填充此模型,之后每个用户就有了自己的网络病历。同时,当电子病历达到一定规模数量,就可以在全局层面了解全社会的健康状况,对于流行病预防和疾病疗法的改进意义深远。

Apixio 已经推出了一款名为 HCC Profile 的产品,主要面向两类客户,医院诊所和保险公司。该产品可以帮助医疗诊所实现无纸化就诊,相当于 SaaS 平台。对于保险公司,数字化病历档案可以优化医疗保险的定价策略,免于耗时耗力分析纸质医疗档案,以此降低风险节约成本。

(题图来源:Pixabay)

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