외식업계의 빅 데이터 응용은 주로 다음을 포함한다.

1. 정시 배송: 다양한 대형 데이터 분석 도구와 기술을 통해 음식을 고도로 최적화하고 정시 배송할 수 있습니다. 물류 빅데이터의 영향을 많이 받지만 식품 배송을 전문으로 하는 식품 소매상들이 많다. 얼마나 많은 음식점이 배달 현장 서비스를 제공하는지 잊지 마세요.

큰 데이터는 도로 교통, 날씨, 온도, 노선 등 다양한 출처의 데이터를 수집하고 물품 인도 시간을 적절히 추정할 수 있습니다. 게다가, 빅 데이터 분석은 이러한 요인들이 식품 품질에 미치는 영향을 예측할 수 있다. 따라서 데이터 분석을 통해 신선하지 않은 제품을 운송하고 고품질의 부패하기 쉬운 식품을 제공할 때 자원을 낭비하지 않도록 할 수 있습니다.

2. 운영 효율성: 시장 추세가 재고 소비에 미치는 영향을 분석하는 것에서 온도가 식품 품질에 미치는 영향에 이르기까지, 큰 데이터는 식품 제조업체와 소매업자가 항상 가능한 높은 품질을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 이것이 큰 데이터가 운영 효율성을 높이는 유일한 방법은 아닙니다.

3. 감정 분석: 감정 분석은 소셜 미디어 네트워크를 통해 고객의 감정을 모니터링하는 것이다. 자연어 처리 및 기타 기술을 사용하여 데이터 분석 도구는 텍스트를 긍정적, 부정적 또는 중립적 텍스트로 나눕니다. 이런 빅 데이터 분석 기술은 식품회사에서 고객의 감정을 분석하는 데 사용할 수 있다. 어떤 부정적인 논평이라도 광범위한 분석을 할 수 있고, 예방 조치를 취하여 부정적인 논평의 확산을 막을 수 있다.

4. 품질이 더 좋다: 소비자들은 항상 자신이 좋아하는 곳에서 같은 맛의 음식을 먹고 싶어한다. 같은 맛을 유지하는 것은 쉬운 것처럼 들릴지 모르지만, 이것은 매우 도전적인 임무이다. 음식의 맛은 재료의 정확한 측정뿐만 아니라 품질, 저장, 계절에도 달려 있다. 빅 데이터 분석은 이러한 변화를 분석하고 각 변화가 식품의 품질과 맛에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다. 데이터 분석은 저장이 포장 식품의 품질에 미치는 영향도 분석할 수 있다.