大數(shù)據(jù)經(jīng)典應用案例top50詳細剖析

1、大數(shù)據(jù)應用經(jīng)典案例 TOP50 詳細剖析1. 梅西百貨的實時定價機制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS 的系統(tǒng)對多達 7300 萬種貨品進行實時調價。2. Tipp24 AG 針對歐洲博彩業(yè)構建的下注和預測平臺。該公司用KXEN 軟件來分析數(shù)十億計的交易以及客戶的特性， 然后通過預測模型對特定用戶進行動態(tài)的營銷活動。這項舉措減少了 90%的預測模型構建時間。SAP 公司正在試圖收購 KXEN。3. 沃爾瑪?shù)乃阉?。這家零售業(yè)寡頭為其

2、網(wǎng)站W(wǎng)almart.com 自行設計了最新的搜索引擎 Polaris，利用語義數(shù)據(jù)進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。 根據(jù)沃爾瑪?shù)恼f法， 語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了 10%到 15%。“對沃爾瑪來說，這就意味著數(shù)十億美元的金額?！盠aney 說。4. 快餐業(yè)的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然后自動變化電子菜單顯示的內容。 如果隊列較長， 則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但準備

3、時間相對長的食品。5. Morton 牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位于芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約 Newark 機場 （他將在一天工作之后抵達該處）時，Morton 就開始了自己的社交秀。首先，10、Seton Healthcare 是采用 IBM 最新沃森技術醫(yī)療保健內容分析預測的首個客戶。 該技術允許企業(yè)找到大量病人相關的臨床醫(yī)療信息，通過大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產(chǎn)

4、嬰兒，每秒鐘有超過 3000 次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析， 醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。11、Express Scripts 藥物管理服務。通過一些復雜模型來檢測虛假藥品，這些模型還能及時提醒人們何時應該停止用藥。12、 保險行業(yè)基于 MongoDB 的應用程序。 MongoDB 匯聚了來自 70多個遺留系統(tǒng)的數(shù)據(jù)， 并將它合并成一個單一的記錄。 它運行在兩個數(shù)據(jù)中心的 6 個服務器上

5、， 目前存儲了 24TB 的數(shù)據(jù)。 這包括 MetLife的全部美國客戶， 盡管它的目標是擴大它的國際客戶和多種語言， 同時也可能創(chuàng)建一個面向客戶的版本。 它的更新幾乎是實時的， 當新客戶的數(shù)據(jù)輸入時，就好像 Facebook 墻一樣。13、 職業(yè)籃球賽。 來自 Krossover 團隊根據(jù)教練上傳的每場比賽過后的視頻將其分解， 等到第二天教練再看昨晚的比賽時， 他只需檢查任何他想要的——數(shù)據(jù)統(tǒng)計、比賽中的個人表現(xiàn)、比賽反應等等。通過分