这几年来大数据一直都是科技界热门话题，但有些概念和方法只应用到了大型互联网公司如搜索引擎，还有些仅仅停留在概念层面并没有商业化。但其实，传统行业才是大数据的金矿，虽然案例并不算多，但一旦成功运用大数据技巧，就能为企业创造成倍的收益回报。下面就来认识下这三家传统企业，看看他们都是如何依靠大数据赚钱的。
零售业
沃尔玛是当今世界最大的零售商，名列世界 500 强公司第一位，在 28 个国家拥有 2 百万名雇员。服务庞大人群的日常所需，自然需要处理规模庞大的商品百货。
早在 2004 年，飓风桑迪袭击了美国，灾害之后，沃尔玛销售人员研究销售数据发现可以从中找到规律，灾害天气会促使手电筒等救援设备销量的增长，以及在某些地区，草莓馅饼的销量与恶劣天气变化也存在相关性。
零售商需要及时对天气等环境变化作出反应，否则一旦商品脱销，不仅会让顾客生活不便情绪不满，同时对于超市而言也是损失。但同时，需要实现对销量变化的提前预测，越晚越损失越大。沃尔玛高级分析师 Naveen Peddamail 表示「如果你要积累一周或者一个月的数据才能拿出分析结果，那么这一周和一个月的时间都是损失。」
Peddamail 举了个例子，终端销售团队发现有一种产品销量在持续走低，但一筹莫展找不到原因。沃尔玛数据分析团队拿到销售数据通过对比发现，这个商品的定价策略存在问题，修正后该款商品销量逐步恢复正常。
沃尔玛所有店面的销售情况实时反映到大数据中心，通过对比不同零售店实时销量，可以准确发现隐藏的问题。Peddamail 回忆道，他们曾经观测到某种新奇饼干在两个沃尔玛零售店的销量持续为 0，相比于其他店面实在反常，派人实地考察终于找到答案，原来这批饼干根本就没上架。
运用大数据方法之后，出现问题到解决问题的时间从两到三周缩减为 20 分钟。有些算法不见得多么高深，但是对于提高沃尔玛超市的收入和利润影响显著，毕竟那么多商品，不可能通过人工监测。
制造业
劳斯莱斯不仅是著名汽车品牌，同时还是航空发动机生产厂商。这个行当对于安全性要求极高，如果飞机在空中飞行时发动机突然故障，损失的除了价值数十亿美元的飞机，还有数十条人命。
为了保障份发动机的安全性，劳斯莱斯在多个环节运用大数据方法，包括设计、生产制造，以及售后。
劳斯莱斯首席科学家 Paul Stein 说道：「我们在设计环节运用了集群式高性能计算机，每次模拟都会生成数十 TB 的模拟数据，然后运用计算机算法深入这些大规模数据，看看该款新品设计得到底是好还是坏。」
在制造环节，发动机制造车间全面部署物联网环境，每个加工环节所产生的数据全部收集到数据仓，以满足制造组装环节对精密度和安全性的苛刻要求。
劳斯劳斯卖出的每一台航空发动机，内部都安装有好几百个传感器，详细记录并保存工作时的所有细节。数据会实时传输到地面数据分析中心的工程师。通过这种方法，数据工程师就能及时判断该发动机是否需要维护，是否存在故障。
强大全面的售后技术支持也为劳斯莱斯带来新的收益。劳斯莱斯把发动机实时监测服务称为「Total Care」，按照小时向航空公司收费。「这项服务创新改变了游戏规则，我们很骄傲能 推动这个行业的进步。」首席科学家 Stein 说道。
健康医疗
令人震惊的是，即便在美国，80% 的诊疗记录都是非结构化的，比如手写的病历。Apixio 成立于 2009 年的加利福利亚，其使命就是要让医疗病历信息化，让医疗机构能做出更明智的决策。
医疗行业并不缺数据，数量上反而相当庞大。痛点在于众多医疗机构都使用自己格式的数据，这些数据没有标准化，没有结构化，不同的医疗机构采用不同的记录方法。
「如果我们希望更好地照料病患，更好地理解全社会的健康状况，就必须挖掘这些非结构化的数据。」Apixio 公司 CEO Darren Schulte 说道。
Apixio 采用机器学习和自然语意识别方法，集合不同医疗机构不同诊所的独立病历，设计个体病历模型，通过算法填充此模型，之后每个用户就有了自己的网络病历。同时，当电子病历达到一定规模数量，就可以在全局层面了解全社会的健康状况，对于流行病预防和疾病疗法的改进意义深远。
Apixio 已经推出了一款名为 HCC Profile 的产品，主要面向两类客户，医院诊所和保险公司。该产品可以帮助医疗诊所实现无纸化就诊，相当于 SaaS 平台。对于保险公司，数字化病历档案可以优化医疗保险的定价策略，免于耗时耗力分析纸质医疗档案，以此降低风险节约成本。
（题图来源：Pixabay）
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