大数据的十大来源及其应用价值.doc

大数据的十大来源及其应用价值当你开车路过一家餐厅的停车场时，你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐，这种体验是不是很棒？如果赌场老板把发牌人忘记付给你的20美元亲自送还给你，你的心里是不是有点儿小激动？如果在线视频游戏能够把和我们玩法相近的用户即刻告知我们，这世界会不会变得很美妙？你是不是要下调汽车保险费率？大数据能让这一切变成现实。网络数据即使不是最原始的大数据源，也是使用最广泛、认可度最高的大数据源。除此之外，还有很多大数据源，它们都有各自的使用价值。其中一些广为人知，而另一些几乎没有名气。我们在此要借用本章的篇幅一起来回顾除网络数据以外的其他9种大数据源以及它们的用途。我们将站在一个较高的层次上讲解这部分内容，意图是在简单描述各类数据源的基础上，回顾每种大数据源的应用与商业含义。我们发现了一个非常明显的趋势，各行各业虽然生成了许多大数据源，但其底层的支撑技术却是相同的。而且，不同行业还可以使用相同的大数据源。大数据并非只有单一的用途，它的影响将会非常深远。我们将要讨论以下几种大数据源。汽车保险业：车载信息服务数据的价值。多个行业：文本数据的价值。多个行业：时间数据与位置数据的价值。零售制造业：RFID数据的价值。电力行业：智能电网数据的价值。博彩业：筹码跟踪数据的价值。工业发动机和设备：传感器数据的价值。视频游戏：遥测数据的价值。电信业与其他行业：社交网络数据的价值。汽车保险业：车载信息服务数据的价值车载信息服务在汽车保险行业中的关注度非常高。车载信息服务是通过汽车内置的传感器和黑盒来收集和掌握车辆的相关信息。我们可以配置不同的方案，使用黑盒来监测所有的汽车数据。我们可以监测车速、行驶里程，以及汽车是否安装了紧急制动系统。车载信息服务数据能够帮助保险公司更好地理解客户的风险等级，并设置合理的保险费率。如果彻底地忽略隐私问题，车载信息服务装置可以跟踪到汽车去过的所有地点、何时到达的、以多快的速度、使用了汽车的哪些功能等。车载信息服务可以潜在地降低司机的保险费率，并提升保险公司的收益。它是怎样做到在降低费率的同时提升收益呢？答案就在于保险公司要根据风险评估来进行保险定价。传统的风险评估方法使用的是年龄、人口统计特征以及个人意外伤害历史这类数据，它们只能提供高层次的概要信息。对于驾驶记录没有任何问题的车主，传统方法根本没办法把他们和附近的其他人区分开。保险公司要未雨绸缪，并做好最坏的打算。它们要弄清楚哪些人放在哪个风险范围上是最安全的，一般情况下，它们会先假定这些人的风险是位于该风险范围较高的一端。汽车保险公司对车主的行为习惯和实际风险了解得越详细，风险范围就会越窄，同时认定范围内出现需要提升费率的最坏情况的可能性就会比较小。这就是为什么可以同时降低保险费率和提升收益的原因。如果保险公司认为投保个体的风险较好，那么保险公司将可以更好地了解每个人的风险状况，预计必须支出的保费就不会发生太大变化。全球很多国家的保险公司都在使用车载信息服务，而且数量越来越多。早期项目的注意力放在从汽车上收集最少的信息，例如，它们并不关心汽车去过什么地方。早期项目跟踪的是汽车开了多远、什么时候开的车、是否超速和是否使用了大量的紧急制动。这些信息都是非常基本的信息，不牵涉到个人隐私，是故意设计成这样的。因为避免了收集高度敏感的信息，所以才会被广泛地接受。这个道理也同样适用于商业车队。如果保险公司了解到公司车队更多的用车情况，那么它为公司车队确定保险费率也就更容易。车载信息服务数据最初是作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险。再过一段时间，等到许多交通工具都安装了车载信息服务装置后，那时保险业以外的行业也可以使用车载信息服务数据了。现在，公共汽车已经有了车载计算机管理系统，但是车载信息服务设备可以将其提升到一个新的层次。车载信息服务数据还有一些有趣的应用，我们来看一下这些应用。使用车载信息服务数据如果车载信息服务真的开始大规模应用，一定会出现许多令人兴奋的分析应用。想象一下，以后全国有数以千万计的汽车都安装了车载信息服务装置，那时候第三方研究公司会以匿名的方式为客户收集非常详细的车载通信数据。与为保险收集的有限数据不同，这时数据收集是以分钟或秒为频率，且收集内容包括但不限于速度、位置、方向和其他有用的信息。无论交通是否阻塞，无论什么日期，这种数据反馈方式都会提供大量的车载通信信息。研究人员可以知道每辆车在道路上的行驶速度，他们还可以知道车流开始的时间、结束的时间，以及持续的时间。这种真实的交通流信息视图将会多么令人惊讶！试想这会对交通阻塞和道路系统规划的研究产生多么大的影响！无心插柳柳成阴车载信息服务数据的多种用途只是一个例子，它说明了可以用最初预见不到的方式来使用大数据。对于某种特定的数据源，我们最后发现它最有效的