行业应用落地开花

 

电子商务

大数据在电子商务领域的应用逐渐增多，成为大数据最成熟的应用模式。京东通过建立PB级大数据平台，将每个用户在其网站上的行为数据进行记录和分析，提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。实现了向不同用户展示不同内容的效果，带来了10%的订单提升。比如提供给推荐搜索调用，针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在他搜索或点击时展示符合该用户特点和偏好的商品，给用户以友好舒适的购买体验，能大幅提高用户的购买转化率甚至重复购买，提高用户忠诚度和用户黏性。淘宝商城将所有商家的信息进行汇总、归类，同时，将用户点击数据、浏览页面信息等数据信息建立数据模型。数据模型和数据资源在经过淘宝商城的挖掘和分析之后，向用户和商家开放了查询APP。通过数据挖掘和分析为淘宝提供了定向广告投递的能力。开放查询APP则为用户和商家提供了便捷的选择服务。淘宝网还建立了“淘宝CPI”，通过采集、编制淘宝上390个类目的热门商品价格来统计CPI，比国家统计局公布的CPI提前半个月预测经济走势。

 

金融

大数据成为金融业的有力支撑。工商银行、中国银行、农业银行、建设银行等国内重要的商业银行都有自己的大数据分析系统，并开展了基于大数据的各类服务和应用。阿里巴巴基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据推出的芝麻信用。蚂蚁金服的信贷通用决策系统通过对千万家淘宝商铺的3万多个指标的分析，筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款，目前已经放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行。

 

公共交通

大数据在公共交通、打车出行等交通领域的应用已经初步开展。通过分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。滴滴快的通过掌握的用户打车记录、司机行车轨迹等交通大数据，可以科学地实现运力调度，精确匹配乘客和司机，优化路径，减少拥堵。北京交管部门的实时路况与百度地图大数据的对接，依托百度地图的交通大数据，可为公众提供专业的城市实时交通信息，并可根据需要自行选择，满足个性化出行要求，提升出行效率。

 

制造业

大数据将成为制造业转型升级和提升竞争力的关键之一。红领集团的数据系统将成衣的各种款式和设计都数字化，可以满足超过上亿种以上款式和设计的组合，并可完成对物料数据整合管理，对里料、缝线、袖口等完成自动搭配。整个定制生产流程的20多个子系统全部以数据来驱动运营。这家3000人的工厂每天可以一款一件不重样的定制西装1200套，约为红领60%的产能。农夫山泉与第三方厂商合作，共同开发基于“饮用水”的运输环境数据场景分析，用大数据增强营销、管理能力，企业近年来实现了30%-40%的增速。

 

健康医疗

我国部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，用于远程诊疗、医疗研发，甚至结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等。

 

北京市政府联合百度公司及其他智能设备商和服务商共同宣布推出了“北京健康云”项目。利用大数据技术和数据实时展示流感、手足口病、肝炎、艾滋病、肺癌、肺结核等6种主要传染病动态、预测未来7天传染病趋势，覆盖全国2870个区县。在2015年春手足口病爆发期间，百度每日监控全国手足口病动态，向国家疾控中心提交疫情分析报告。

 

深圳华大基因构建基因检测与诊断技术体系，建立大规模基因测序、克隆、农作物基因组等技术平台，促进基因组学研究成果向人类健康服务、环境应用、生物育种等方面的应用转化，并为民众提供前沿生物科技在医疗、农业、环境等领域的应用服务。