Big Data - the next government affair
大數據已經成為這幾年中大，部分行業的遊戲規則，行業領袖，學者和其他知名的利益相關者，都同意這一點，隨著大數據繼續滲透到我們的日常生活中，圍繞大數據的炒作正在轉向實際使用中的真正價值。
雖然瞭解大數據的價值仍然是一個挑戰，但其他實踐中的挑戰，包括資金投入和投資回報率，以及相關技能，仍然是大數據行業排名前列。
Gartner調查顯示，75%以上的公司，正在投資或計劃，在未來兩年投資大數據。
一般來說，大多數公司都希望有幾個大數據專案，公司的主要目標是增強客戶體驗，但其他目標包括降低成本，更有針對性地進行行銷，並使現有流程更有效率。近來，資料洩露也使安全性，成為大數據專案需要解決的重要問題。
然而，更重要的是，當涉及到大數據時，你所在的位置是在哪裡，你很可能會發現你處於以下幾種情況之一：
1、想要弄清楚大數據中是否存在真正的價值；
2、評估市場機會的規模；
3、開發使用大數據的新服務和產品；
4、已經使用大數據解決方案，重新定位現有的服務和產品，以利用大數據；
5、已經使用大數據解決方案；
考慮到這一點，瞭解大數據的全景，及其在不同行業的應用，將有助於更好地瞭解你的角色，和未來不同行業的發展。本文分析 10 個使用大數據的垂直行業，這些行業面臨的挑戰，以及大數據如何解決這些問題。
一、銀行業與證券業
一項研究對10個頂級投資，和零售業務銀行的16個專案，進行了調查，結果顯示：行業的挑戰包括：證券詐欺預警、超高頻金融資料分析、信用卡詐欺檢測、審計跟蹤歸檔、企業信用風險報告、貿易可見度、客戶資料轉換、交易的社會分析、IT營運分析，和IT策略合規性分析等。
大數據在銀行業和證券業的應用：證券交易委員會(SEC)正在使用大數據來監控金融市場活動。他們目前正在使用網路分析和自然語言處理器，來捕捉金融市場的非法交易活動。
金融市場的零售商、大銀行，對衝基金和其他所謂的「大男孩」使用大數據進行高頻交易，交易前決策支援分析，情緒測量，預測分析等方面的交易分析。
該行業還嚴重依賴大數據進行風險分析，包括反洗錢，企業風險管理，「瞭解你的客戶」和減少詐欺。
二、通訊、媒體和娛樂
由於消費者期望有不同格式，和各種裝置的多媒體需求，通訊、媒體和娛樂行業的一些重大數據挑戰包括：
1、收集，分析和利用消費者洞察；
2、利用行動和社交媒體內容；
3、瞭解即時、媒體內容使用情況；
大數據在通訊、媒體和娛樂行業的應用：該行業的企業，同時分析客戶資料，以及行為資料，以建立詳細的客戶資料，可用於：
1、為不同的目標受眾建立內容；
2、根據需要推薦內容；
3、衡量內容效果；
一個例子是溫布林登網球錦標賽，利用大數據即時對電視、行動和網路使用者，觀看網球比賽的詳細情緒分析。
Spotify是按需音樂服務，使用hadoop大數據分析，從全球數百萬使用者收集資料，然後使用分析的資料，向個人使用者，提供個性化的音樂推薦。
亞馬遜Prime透過在一站式商店中提供視訊、音樂和Kindle書籍，提供良好的客戶體驗，也大量利用大數據。
三、醫療保健
醫療保健部門獲得了大量的資料，但一直沒能使用資料來遏制醫療保健成本上升，提高醫療保健收益，提高系統效率。這主要是因為電子資料不足或不可用。
另外，儲存健康相關資訊的醫療保健資料庫，很難與醫療領域有用模式的資料連結起來。
其他與大數據相關的挑戰包括：將患者排除在決策過程之外，以及使用來自不同管道的，容易獲得的感測器的資料。
以色列貝斯的一些醫院，正在使用數百萬病人，從手機應用收集的資料，讓醫生可以使用循證醫學，而不是像傳統醫院一樣，對病人進行醫療/實驗室檢測。有些測試是有效的，但大部分是昂貴的，並且通常是低效的。
佛羅里達大學使用免費公共衛生資料，和Google地圖，建立視覺資料，可以更快速地辨識，和有效分析醫療資訊，用於跟蹤慢性病的傳播。歐巴馬醫保方案，也以多種方式利用了大量資料。
四、教育行業
從技術角度來看，教育行業面臨的一個重大挑戰，是將來自不同來源和供應商的大數據整合其中，並將其用於一個資料的平台。從實踐的角度來看，教育從業者和機構，必須學習新的資料管理和分析工具。
在技術方面，整合來自不同來源的資料，不同平台和原本不相互合作的不同供應商，都面臨挑戰。
在政治上，與用於教育目的的大數據相關的隱私，和個人資料保護問題是一個挑戰。大數據在高等教育中的應用相當顯著。
例如，塔斯馬尼亞大學。一個擁有26000多名學生的澳洲大學，部署了一個學習和管理系統，學生登入系統，系統追蹤學生花費的時間，以及學生的整體進度等。在教育中使用大數據的不同用例中，它也用於衡量教師教學的有效性，以確保學生和教師的良好體驗。
教師的表現，可以根據學生人數、學科人數、學生期望、行為分類，和其他幾個變數，進行微調和衡量。
在政府層面上，美國教育部的教育技術辦公室，正在使用大數據來開發分析資料，以幫助糾正選錯線上課程的學生，點選模式也被用來，檢測學生學習時的無聊程度。
五、製造業和自然資源開採業
對石油、農產品、礦產、天然氣、金屬等，自然資源的需求日益增加，導致資料量的增加，複雜性和提高速度是一個挑戰。同樣，來自製造業的大量資料，尚未得到開發。這種資訊的利用不足，阻礙了產品品質提高，能源效率和可靠性的提升，以及更好的利潤率。
在自然資源行業，透過大數據可以利用地理空間資料、圖形資料、文字和時間資料中，攝取和整合大量資料，建立預測模型，幫助做出決策，應用的領域包括：地震解釋和油藏表徵。大數據也被用於解決當今製造業所面臨的挑戰，懿獲得競爭優勢。
六、政府
在政府中，最大的挑戰是不同政府部門，和附屬機構大數據的整合和互操作性。 大數據在政府中的應用在公共服務方面，大數據應用範圍非常廣泛，包括能源勘探、金融市場分析、詐欺檢測，健康相關研究和環境保護。
一些更具體的例子如下：
1、大數據用於分析社會保障局(SSA)，提供的非結構化資料的大量社會殘障索賠。用於分析快速有效地處理醫療資訊，以加快決策速度，並檢測可疑或欺詐性宣告。
2、食品和藥物管理局(FDA)正在使用大量資料，來檢測和研究食物相關疾病和疾病的模式。從而做出更快的反應，提供更快的治療，減少死亡。
3、國土安全部使用大數據分為幾種不同的用例。 大數據來自不同政府機構的分析，以及用於保護國家安全的資料。
七、保險業
主要挑戰包括缺乏個性化服務，缺乏個性化定價，和缺乏針對新細分市場，和特定細分市場的，有針對性的服務。在由Marketforce進行的調查中，保險業專業人士確定的挑戰，包括資料不足帶來的利潤損失，以及渴望更好的洞察力。
業界已經在使用大數據，透過從社交媒體，支援GPS的裝置，和監控錄影中，得到的資料分析和預測客戶行為，為透明和簡單的產品提供客戶洞察。大數據還可以保護公司更好的提高客戶留存。
在索賠管理方面，大數據的預測分析，已被用於提供更快的服務，因為大量的資料可以在承保階段，進行特別分析。詐欺檢測也得到了加強。透過數位管道和社交媒體的大量資料，索賠週期的索賠即時監控，已被用於為保險公司提供見解。
八、零售和批發貿易
從傳統的實體零售商和批發商，到現在的電子商務，行業已經收集了大量的資料。來自客戶會員卡，POS掃描器，RFID等的這些資料，並沒有被用於整體上改善客戶體驗。所有改變和改進都相當緩慢。來自客戶忠誠度資料、POS、商店庫存，本地人口統計資料的大數據，將繼續由零售和批發商店收集。
在紐約大展零售貿易大會上，像微軟，思科和IBM這樣的公司表示，零售行業需要利用大數據進行分析和其他用途，包括：
1、透過購物模式，本地活動等資料優化員工配置
2、減少詐欺
3、即時分析庫存
社交媒體的使用也具有很大的潛在用途，並且將以緩慢的速度地被實體店採用。社交媒體用於客戶探索、客戶保留、產品推廣等。
九、交通行業
政府，私人機構和個人的一些大數據應用包括：
1、政府使用大數據：交通管制、路線規劃、智慧交通系統、堵塞管理(預測交通狀況)
2、私營部門在運輸中使用大數據：收入管理，技術改進，物流和競爭優勢(透過整合出貨量和優化貨運)
3、個人使用大資料包括：路線規劃節省燃料和時間，旅遊安排等。
十、能源與公用事業
1、電網資產的60%將在十年內需要更換
2、全球風電裝機容量同比增長12.4%
3、智慧電錶成為主流，而消費者要求更多的控制，和瞭解能源消耗。
智慧電錶讀取器，允許幾乎每15分鐘收集資料，而不是每天用舊的讀表器收集資料。這種細粒度資料，被用於更好地分析實用程式的消耗，這允許改進客戶反饋和更好地控制公用事業的使用。
在公用事業公司，使用大數據還可以提供，更好的資產和人力資源管理，這對於辨識錯誤和在完成失敗之前，儘快進行糾正是有用的。
總結
本文總共梳理了10個垂直行業中大數據的重要作用，以下是幾個關鍵要點：
1 在大數據領域有大量支出；
2 要利用大數據機會，你需要：熟悉並瞭解行業特定的挑戰、瞭解每個行業的資料特徵、瞭解支出在哪裡發生、透過自己的能力和解決方案來滿足市場需求；
3 垂直行業的專業知識，是有效和高效地利用大數據的關鍵。
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