业务内容

数据应用

一、电商行业
电商行业是最早利用大数据进行精准营销的行业,它根据客户的消费习惯提前进行生产资料、物流等管理,有利于精细社会化大生产。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。

二、金融行业
大数据在金融行业应用范围较广现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买入还是卖出。

三、医疗行业

医疗数据
医疗数据主要来源于4个方面:患者就医、临床研究和科研、生命制药、可穿戴设备等。

  • ・患者就医过程产生的数据:以患者为中心,所有数据均来源于患者,包括患者的自我描述、体征数据、化验数据、住院数据,以及医生对患者的问诊、临床诊治、用药、手术等数据。
  • ・临床医疗研究和实验室数据:主要是实验中产生的数据,也包含患者产生的数据,没有严格的边界区分。
  • ・制药企业和生命科学产生的数据:同样主要是实验产生的数据,与用药相关的用药量,用药时间,用药成分,实验对象反应时间,症状改善表象等数据,与生命等基因组学相关的数据。
  • ・可穿戴设备带来的健康数据:通过各种穿戴设备(手环、起搏器、眼镜等)收集到的人体的各种体征数据。

四、交通行业
目前,交通行业的大数据应用主要在两个方面,一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度,合理进行道路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度,提高已有线路运行能力。科学的调度信号灯是一个复杂的系统工程,必须利用大数据计算平台才能计算出断行错误
一个较为合理的方案。科学的信号灯调度将会提高30%左右已有道路的通行能力。在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。

五、通信行业
1. 精细化营销
在网络时代,基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。通过大数据挖掘和处理,可以改善用户体验,及时准确地进行业务推荐和客户关怀。
2. 网络提升
互联网技术在不断发展,基于网络的信令数据也在不断增长,这给运营商带来了巨大的挑战,只有不断提高网络服务质量,才有可能满足客户的存储需求。
3. 互联网金融
通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。
4. 合作变现
随着大数据时代的来临,数据量和数据产生的方式发生了重大的变革,运营商掌握的信息更加全面和丰满,这无疑为运营商带来了新的商机。目前运营商主要掌握的信息包括了移动用户的位置信息、信令信息等。
5. 交由第三方挖掘
在大数据时代下,传统的经营分析系统遇到了挑战,运营商会考虑如何更好地使用其大数据。我们看到,运营商仍然会采取旧方式,自身采购硬件设备,并交由第三方进行运维和分析。

六、零售行业
企业开拓新市场,需要动用巨大的人力、物力和精力,如果市场定位不精准或者出现偏差,其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的,由此看出市场定位对零售行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确,企业才能构建出满足市场需求地产品,使自己在竞争中立于不败之地。但是,要想做到这一点,就必须有足够量的信息数据来供零售行业研究人员分析和判断。

数据使用场景:

智能交通数据应用
行车视频采集,路况信息提取,包括障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确数据,为智能交通保驾护航。

人脸识别数据应用
多年龄段、多角度、多表情、多光线的人脸图像采集,人脸关键信息点标注,为人脸识别技术提升提供数据保障。

电子商务数据应用
商品信息、商品销量、用户评价等多种电商数据采集和分析。提供最真实的商品销售数据以及用户真实反馈评价,帮助您更好的了解电商市场。

智能语音数据应用
全球主要语种语料采集,语音内容加工处理,含性别判断、情感判断、语音文字转换等。为语音识别(ASR)、语音合成(TTS)等提供高质量语音数据,让您的智能设备听懂用户心声。

OCR数据应用
车牌、彩票、名片、身份证、银行卡、手写轨迹等多种图片采集及内容识别提取。提升智能设备对多场景文字识别准确率,让您的产品随心所欲提取并识别出目标信息。

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