与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比 。中国的研发及应用才拉开帷幕 。我国有四大方面非常欠缺：其一 。国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大 。但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升 。其二 。国外在生物大数据领域的领先人才多 。尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果 。总体而言 。国内高水准团队还是少 。其三 。欧美讲求成果应用 。层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用 。其四 。在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上 。中国都亟待全面跟进 。
三、金融大数据理财利器
金融行业的大数据面临的往往是同样的问题 。但是情况可能要好点 。类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据 。但是对于单个银行来说 。同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的 。其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候 。确实需要大量数据做相关性分析 。但是很多数据来源于政府各个职能部门 。包括工商税务 。质量监督 。检察院法院等 。这些数据短期仍然是无法拿到 。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到 。那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已 。
大数据在金融行业应用范围较广 。典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务 。如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析 。每周给客户发送针对性广告信息 。里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息 。
可见 。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：
精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持 。利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理 。利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点 。利用大数据技术加快内部数据处理速度
产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品 。利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
四、零售大数据最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面 。一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势 。进行商品的精准营销 。降低营销成本 。另一层面是依据客户购买产品 。为客户提供可能购买的其它产品 。扩大销售额 。也属于精准营销范畴 。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势 。有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理 。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的 。零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用 。降低产能过剩 。厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产 。减少不必要的生产浪费 。
未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏 。而是要看挖掘消费者需求 。以及高效整合供应链满足其需求的能力 。因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素 。不论是国际零售巨头 。还是本土零售品牌 。要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力 。在这片红海中立于不败之地 。就必须思考如何拥抱新科技 。并为顾客们带来更好的消费体验 。
想象一下这样的场景 。当顾客在地铁候车时 。墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告 。可以自由浏览产品信息 。对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单 。约定在晚些时候送到家中 。而在顾客浏览商品并最终选购商品后 。商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息 。按要求配货并送达顾客家中 。未来 。甚至顾客都不需要有任何购买动作 。利用之前购买行为产生的大数据 。当你的沐浴露剩下最后一滴时 。你中意的沐浴露就已送到你的手上 。而虽然顾客和商家从未谋面 。但已如朋友般熟识 。
五、电商大数据精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业 。除了精准营销 。电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货 。并利用便利店作为货物中转点 。在客户下单15分钟内将货物送上门 。提高客户体验 。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货 。以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测 。
电商可以利用其交易数据和现金流数据 。为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款 。电商业也可以将此数据提供给银行 。同银行合作为中小企业提供信贷支持 。由于电商的数据较为集中 。数据量足够大 。数据种类较多 。因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间 。包括预测流行趋势 。消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等 。依托大数据分析 。电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计 。生产企业的库存管理和计划生产 。物流企业的资源配制 。生产资料提供方产能安排等等 。有利于精细化社会化大生产 。有利于精细化社会的出现 。
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