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                                          大数据
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                                          谈谈大数据在硅谷真实的应用案例

                                          来源:  撰稿人:  发布时间:2015年05月19日 浏览:
                                          摘要:

                                            我在国内看到的那些大数据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数据如何提供决策参考,以及我们作为普通老百姓如何和它发生关系。

                                            医疗领域

                                            我要说的第一个案例是大数据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。

                                            他们给我举的一个例子是:有个老人被发现一个月内有四次因为中风被送入急救室,但原因其实不是老人没有治疗中风的药,而是这个老人的家人总是在偷她的药片卖钱。

                                            解决方法因此变得很简单了,那就是买一个带锁的医疗箱给她。自那以后,这个老人再没有中风过。

                                            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数据,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。

                                            因为消防局和警察局有每个急救电话的种类、地址和时间等信息,它们两个部门基本可以确定是哪些地址的患者在频繁打急救电话;而城市规划局(或工商局)有这个地址属于什么种类建筑的信息,它可以用来决定派遣什么样的人员前往。

                                            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。

                                            交通管理部门

                                            交通其实是个大热点,每时每刻都在产生大量有价值信息,但不同交通信息系统目的是不一样的,比如地铁、地铁的检票站能够确定乘客从哪个站进、哪个站出;而调度系统则能确定在某个时段有几班车从哪里开往哪里。

                                            这两个系统的数据分开各有各的用处,但如果将它们整合,基本就能知道某个时刻某班车上有多少乘客、拥挤度如何等,比如如果过分拥挤,你可以决定增加运力。

                                            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。

                                            外卖公司

                                            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 做大数据的 Angela Wise,而SpoonRocket 也刚刚招募了一个人做大数据。

                                            为什么一个做外卖的也对大数据这么热情?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。

                                            这些公司也使用大数据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,大数据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?大数据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。

                                          责任编辑:系统管理员
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