빅 데이터 응용 사례: 의료 산업
SetonHealthcare 는 IBM 의 최신 Watson 기술을 사용하여 의료 컨텐츠를 분석하고 예측하는 최초의 고객입니다. 이 기술을 통해 기업은 환자 관련 임상 의료 정보를 대량으로 찾아 대용량 데이터 처리를 통해 환자 정보를 더 잘 분석할 수 있습니다.
캐나다 토론토에 있는 한 병원에서는 초당 3,000 명이 넘는 조산아의 데이터 수치가 있다. 이 수치에 대한 분석을 통해 병원은 어떤 조산아에 문제가 있는지 미리 알 수 있으며, 조산아의 사망을 막기 위한 목표 조치를 취할 수 있다.
빅 데이터 응용 사례 중 하나: 에너지 산업
스마트 그리드는 현재 유럽에서 이미 단말기에 도착했는데, 이른바 스마트 계량기이다. 독일에서는 태양 에너지 사용을 장려하기 위해 집에 태양 에너지를 설치할 것이다. 전기를 너에게 파는 것 외에, 너의 태양열은 여분의 전기가 있어서 다시 살 수 있다. 전력망을 통해 5 분 또는 10 분마다 데이터를 수집하면 수집된 데이터를 사용하여 고객의 전기 사용 습관을 예측하여 향후 2 ~ 3 개월 동안 전체 전력망에 필요한 전기의 양을 추정할 수 있습니다. 이 예측을 통해 발전이나 전력 공급 업체에서 일정량의 전기를 구매할 수 있다. 전기는 선물과 비슷하기 때문에 미리 사면 좀 싸고 현물을 사면 좀 비싸요. 이런 예측을 통해 구매 비용을 낮출 수 있다.
Vestas 풍력 시스템은 BigInsights 소프트웨어와 IBM 슈퍼컴퓨터에 의존하여 기상 데이터를 분석하여 풍력 터빈과 전체 풍력장을 설치하기에 가장 적합한 위치를 찾습니다. 빅데이터를 이용하면 분석을 위해 몇 주가 걸렸는데 지금은 1 시간 미만이면 됩니다.
빅 데이터 응용 사례 중 하나: 통신 산업
XOCommunications 는 IBMSPSS 예측 분석 소프트웨어를 사용하여 고객 손실률을 거의 절반으로 줄였습니다. XO 는 이제 고객의 행동을 예측하고, 행동 추세를 파악하고, 결함이 있는 부분을 찾아내 기업이 적시에 고객을 붙잡기 위한 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 또한 IBM 의 새로운 Netezza network analysis accelerator 는 단일 종단 간 네트워크, 서비스 및 고객 분석 뷰를 제공하는 확장 가능한 플랫폼을 통해 통신 기업이 보다 과학적이고 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
통신 사업자는 수많은 고객 데이터를 통해 다양한 사용자 행동과 추세를 분석하여 수요가 있는 기업에 판매할 수 있습니다. 이것은 완전히 새로운 정보 경제이다.
차이나 모바일 (WHO) 는 빅데이터 분석을 통해 기업 운영의 전체 업무에 대한 목표 모니터링, 경보 및 추적을 수행합니다. 시스템은 시장 변화를 자동으로 포착한 후 가장 빠른 방법으로 지정 책임자에게 푸시하여 가장 짧은 시간 내에 시장 시세를 파악할 수 있도록 합니다.
NTTdocomo 는 휴대폰의 위치 정보와 인터넷의 정보를 결합하여 고객에게 인근 식당의 정보를 제공하고 막차 시간이 다가올 때 막차 정보 서비스를 제공한다.
빅 데이터 응용 사례 중 하나: 소매
"우리 고객 중 한 명인 선도적인 전문 패션 소매업체는 현지 백화점, 인터넷 및 우편 주문 카탈로그 업무를 통해 고객에게 서비스를 제공합니다. 회사는 고객에게 차별화 서비스를 제공하기를 원합니다. 회사의 차별화를 어떻게 포지셔닝할 것인가? 트위터와 페이스북에서 사교정보를 수집함으로써 화장품의 마케팅 모델에 대해 더 잘 알게 되었다. 그런 다음 두 가지 유형의 가치 있는 고객, 즉 높은 소비자와 높은 영향력을 유지해야 한다는 것을 깨달았습니다. 저는 무료 메이크업 서비스를 받아 사용자들이 입소문을 퍼뜨릴 수 있도록 하고 싶습니다. 이는 거래 데이터와 상호 작용 데이터의 완벽한 조화로 상업적 도전에 대한 해결책을 제공하고 있습니다. " Informatica 의 기술을 통해 소매업체는 소셜 플랫폼의 데이터를 활용하여 고객 마스터 데이터를 풍부하게 하여 비즈니스 서비스를 보다 구체적으로 만들 수 있습니다.
소매업체는 또한 고객의 점포 내 걷기와 상품과의 상호 작용을 감시한다. 이들은 이 데이터를 거래 기록과 결합하여 어떤 상품을 판매하는지, 상품을 어떻게 배치하는지, 언제 판매가격을 조정할 것인지에 대한 조언을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 주요 소매업체가 17% 의 재고를 줄이는 동시에 시장 점유율을 유지하면서 수익성이 높은 자체 브랜드 상품의 비율을 높이는 데 도움이 되었습니다.