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談談大數據在矽谷真實的應用案例

來源:  撰稿人:  發布時間:2015年05月19日 浏覽:
摘要:

  我在国内看到的那些大數據文章好像都比较空洞,我来写点硅谷正发生的真实应用案例。这些应用已基本解释清楚大數據如何提供决策参考,以及我们作为普通老百姓如何和它发生关系。

  醫療領域

  我要说的第一个案例是大數據如何减少美国医院急救数量。

  因 为美国急救价格很贵,而很多需要急救的病人没有医疗保险,美国政府在支付急救费用上承担着大量花费,但是最近一个非营利性组织 Code for America 发现:其实美国医院急救问题的症结不在于有很多人打急救电话,而在于总是有一部分人一次又一次打急救电话。

  他們給我舉的一個例子是:有個老人被發現一個月內有四次因爲中風被送入急救室,但原因其實不是老人沒有治療中風的藥,而是這個老人的家人總是在偷她的藥片賣錢。

  解決方法因此變得很簡單了,那就是買一個帶鎖的醫療箱給她。自那以後,這個老人再沒有中風過。

  所以如果美国政府要省下费用,他们只需把这部分大量使用急救资源的病人找出来,然后在他们被送往急救前就解决他们身上更深层次的问题。接下来是怎么收集大數據,这就涉及到美国多个部门的合作:包括美国消防局、警察局和城市规划局。

  因爲消防局和警察局有每個急救電話的種類、地址和時間等信息,它們兩個部門基本可以確定是哪些地址的患者在頻繁打急救電話;而城市規劃局(或工商局)有這個地址屬于什麽種類建築的信息,它可以用來決定派遣什麽樣的人員前往。

  比如如果一个月打 4 次急救电话的地址是“居民楼”,那就需要派一个护士过去看看什么情况;而如果一个月打 4 次急救电话的地址是“餐馆”,那就需要派其他种类的人去。

  交通管理部門

  交通其實是個大熱點,每時每刻都在産生大量有價值信息,但不同交通信息系統目的是不一樣的,比如地鐵、地鐵的檢票站能夠確定乘客從哪個站進、哪個站出;而調度系統則能確定在某個時段有幾班車從哪裏開往哪裏。

  這兩個系統的數據分開各有各的用處,但如果將它們整合,基本就能知道某個時刻某班車上有多少乘客、擁擠度如何等,比如如果過分擁擠,你可以決定增加運力。

  另一个例子是:一个乘客从 A 到 B,他需要先乘坐公交车,然后再乘坐地铁。通常,这个乘客数据是分别存在地铁和公交两个系统,所以数据到了美国交通管理部门,即使只是一个乘客从 A 到 B,它也会被认为是两次不同的行程。

  但如果将公交和地铁数据整合后会发生什么呢?美国交通管理部门会把从 A 到 B 的两次旅行连在一起,确认为是一次行程,而如果发现有大量人的实际需求其实是从 A 到 B,而非是从 A 到某一个中间点 C,那么市政府就会考虑是否直接做一个从 A 到 B 的路线。

  外賣公司

  在 旧金山送外卖的创业公司最近非常火,Sprig 和SpoonRocket 都拿到了千万美金级别的融资,它们模式是在网上或手机上点单,然后自己雇人做健康营养的快餐,派人送到用户手中。重要的信息来了,Sprig在6月初招募 了 Uber 做大數據的 Angela Wise,而SpoonRocket 也刚刚招募了一个人做大數據。

  为什么一个做外卖的也对大數據这么热情?因为通过用户数据分析,他们能提前预测在哪个地区、什么时间用户订单可能会一下爆棚,由此,外卖公司可以提前调整运力并缩短用户等待时间,因为外卖公司的用户体验很大程度取决于能否在用户下订单后 10-20 分钟内把快餐送到。

  这些公司也使用大數據做外卖车辆的路线优化,目的是保证如何以最有效、最省成本方式将快餐送到用户手里。

  当然,美国这里的外卖不像中国写字楼里的外卖,它不是每天中午 11 点 30 分写个单子,然后 12 点送到,美国的外卖基本都是随时点、随时送,所以做预测就非常重要。

  而 实际上,大數據应用也对公司扩张决策起到指导作用。比如 SpoonRocket 创始人告诉我,他正考虑跳出旧金山进入像洛杉矶、西雅图等西海岸其它城市,但进入哪个城市对 SpoonRocket 业务有最大好处?大數據可以帮他排出不同城市优先级,使 SpoonRocket 能选择优先进入的城市。

責任編輯:系統管理員
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