大数据的十大来源及其应用价值
当你开车路过一家餐厅的停车场时，你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐，
这种体验是不是很棒？如果赌场老板把发牌人忘记付给你的 20 美元亲自送还给你，你的心
里是不是有点儿小激动？如果在线视频游戏能够把和我们玩法相近的用户即刻告知我们，这
世界会不会变得很美妙？你是不是要下调汽车保险费率？大数据能让这一切变成现实。
网络数据即使不是最原始的大数据源，也是使用最广泛、认可度最高的大数据源。除此之外，
还有很多大数据源，它们都有各自的使用价值。其中一些广为人知，而另一些几乎没有名气。
我们在此要借用本章的篇幅一起来回顾除网络数据以外的其他 9 种大数据源以及它们的用
途。我们将站在一个较高的层次上讲解这部分内容，意图是在简单描述各类数据源的基础上，
回顾每种大数据源的应用与商业含义。
我们发现了一个非常明显的趋势，各行各业虽然生成了许多大数据源，但其底层的支撑技术
却是相同的。而且，不同行业还可以使用相同的大数据源。大数据并非只有单一的用途，它
的影响将会非常深远。
我们将要讨论以下几种大数据源。
汽车保险业：车载信息服务数据的价值。
多个行业：文本数据的价值。
多个行业：时间数据与位置数据的价值。
零售制造业：RFID 数据的价值。
电力行业：智能电网数据的价值。
博彩业：筹码跟踪数据的价值。
工业发动机和设备：传感器数据的价值。
视频游戏：遥测数据的价值。
电信业与其他行业：社交网络数据的价值。
汽车保险业：车载信息服务数据的价值
车载信息服务在汽车保险行业中的关注度非常高。车载信息服务是通过汽车内置的传感器和
黑盒来收集和掌握车辆的相关信息。我们可以配置不同的方案，使用黑盒来监测所有的汽车
数据。我们可以监测车速、行驶里程，以及汽车是否安装了紧急制动系统。车载信息服务数
据能够帮助保险公司更好地理解客户的风险等级，并设置合理的保险费率。如果彻底地忽略
隐私问题，车载信息服务装置可以跟踪到汽车去过的所有地点、何时到达的、以多快的速度、
使用了汽车的哪些功能等。
车载信息服务可以潜在地降低司机的保险费率，并提升保险公司的收益。它是怎样做到在降
低费率的同时提升收益呢？答案就在于保险公司要根据风险评估来进行保险定价。传统的风
险评估方法使用的是年龄、人口统计特征以及个人意外伤害历史这类数据，它们只能提供高
层次的概要信息。对于驾驶记录没有任何问题的车主，传统方法根本没办法把他们和附近的
其他人区分开。
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