关于健身器材行业大数据应用分析

最近，有在了解关于大数据的应用，就在想我们这个类型的企业有没有可能利用大数据，来改造我们这个行业，从网上看到的分析方法，先了解定义在进行分析。

能够利用大数据改造的产业必须要有以下三个特点：
1）具有行为数据
2）需要进行全量加工
3）能够部署自动化应用

1、 行为数据V.S交易数据
1.1交易数据定义：业务流程中必须记录的数据；举例：电信：通话记录、话費等；银行：存取款、利息等；医疗：病历；特点：数据规模中等、一致性要求极高
1.2行为数据定义：业务流程中非必须记的数据；举例：互联网：所有服务后台日志；电信：通话内容、上网记录；医疗：日常健康指标；特点：数据规模巨大、一致性要求相对较低
1.3由于两者的特点不同，交易数据和行为数据的加工方式差别很大

2、 全量加工V.S采样加工
2.1采样分析：通过小部分数据即可相当准确地解决问题；举例：用户教育程度分布统计、人口普查、百度迁徙地图；特点：实际上不需要大规模计算
2.2全量加工：必须分析全量数据才能解决问题；举例：个性化推荐、计算广告、个人征信；特点：大规模计算无法避免。
2.3全量加工是大数据的一个根本特点。

3、 洞察应用V.S全自动化应用
3.1洞察应用：全局或局部性的统计信息获取；举例：企业财务报表、日常运营报表；特点：主要用于宏观决策支持、面向领导和运营人员
3.2自动化应用：个体的行为和兴趣特征捕获；举例：定向广告、客户关系维护；特点：主要用于微观业务实施、面向机器和销售人员

4、 分析
因此，要将大数据应用到业务中，需要回答这三个问题
1）行为数据从哪里来？
2）要全量加工的问题是什么？
3）如何做到自动化
这些分析，文章中的作者有提到，广告行业（google）、保险行业（出险率、个性化定价）、医疗行业，其中广告行业是目前比较成熟的、保险行业也是可以有所作为的、医疗行业是比较有潜力的。我们公司是健康行业跟医疗行业有交叉点，所以就先将原文的分析列出来，再进行差异化比较。

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大数据医疗行业展望
·行为数据
随着可穿救设备及云存储的普及，个人健康数据规模将爆发增长
·自动化应用
基于个人健康数据，实现个性化医疗和点对点医疗新模式
·洞察应用
海量健康数据将催生数据驱动的医学研究方法
·全量加工
个人健康建模+疾病的管理与预防

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差异化分析：行为数据：目前健身器材行业，都有推出的智能产品，是有可能产生行为数据的，但是这个也仅仅只是起步阶段、大数据是要给模型喂足够的数据才能有效果，从长期去考虑，就产品设计阶段就需要考虑能够获取什么样的行为数据，毕竟健身器材行业的产品不是可穿戴产品，持续性，身份识别等因素产品设计阶段就要考虑。自动化应用：自动化应用跟医疗行业差不多，定向分析个人健康数据、定向给出个性化运动方案，定向分析每一台设备的使用率、使用周期、给每一台设备做出更加个性化的售后方案、设备故障预判等。全量加工：个人运动健康模型

5、 总结
大数据火了有一段时间了，很多行业都在探索、挖掘他的使用方法，之所以从互联网行业爆发，也是因为这个行业有足够多的行为数据，那么多的数据放着浪费资源占用服务器空间，总要想办法让这些数据去赚钱。而我们这个健身器材行业如果要发展还有很长的路要走，毕竟在整个行业都没有什么行为数据的时候，想靠自己累积到足够多的行为数据可不是那么容易的，毕竟靠改变产品特性去获取行为数据本身就需要投入硬件成本，这个部分多出的成本是用户支付，还是企业自己吸收，这个就是另外一个话题了。