文章发表于2023-11-22 09:58:14，归属【科技前沿】分类，已有1935人阅读
通过帮助企业发现隐藏的模式和趋势，大数据现在几乎被用于每个行业来规划未来的产品、服务等。事实上，到2022年，大约97%的企业正在投资有关大数据的应用。以下是正在利用大数据的案例。
营销中的大数据案例
随着企业利用消费者信息来预测市场趋势、买家习惯和其他公司行为，大数据和营销是密切相关的。所有这些都有助于企业确定优先考虑哪些产品和服务。
1. Centerfield
地点：加州洛杉矶
获得更多关于客户的信息是发现他们的需求以及如何满足他们的好方法。Centerfield分析客户数据，揭示客户行为的新见解，从而影响其向客户推荐的营销和销售技巧。公司能够使用这些信息来发现与现有客户符合相同模式的新客户。
2. 3Q Digital
地点：加州圣马特奥
在3Q/DEPT，大数据支持混合搜索引擎、社交、移动和视频营销的策略。内部决策科学团队通过研究交易数据、消费者行为等，使用多点触控归因来完善营销渠道的组合。这种基于大数据的技术使分析师能够在微观层面上区分有效和无效的广告。
3. DISQO
地点：加州格伦代尔
借助大数据，DISQO提供衡量品牌和客户体验的产品。该公司专门从事研究和营销提升(销售)工作，提供API和优化软件，用于跟踪关键绩效和结果指标。超过125家营销公司使用DISQO研究工具，而超过300家公司使用其解决方案。
4. Amazon
地点：华盛顿州西雅图
与Facebook和谷歌一样，亚马逊也因其掌握的大量消费者数据而陷入广告技术业务。自1994年成立以来，该公司已经收集了大量信息，包括数百万人购买的商品、这些商品的送货地点以及他们使用的信用卡。近年来，亚马逊开始向越来越多的公司(包括营销公司)提供自助式广告门户，在那里他们可以购买广告活动，并将其定位于超特定的人群，包括过去的购买者。
5. Marketing Evolution
地点：纽约
Marketing Evolution从数百个线上和线下来源提取数据，创建详细的消费者档案，包括爱好、位置和购买习惯，以及当前当地天气状况等环境数据。然后，分析师使用一种被称为“ROI Brain”的软件堆栈来设计有针对性的营销活动，从消息本身到到达的渠道，每一个元素都反映了个人用户的偏好。
运输领域的大数据案例
无论是汽车司机还是飞行员使用的导航应用程序和数据库，都经常依赖大数据分析来让用户安全到达目的地。也可以实时查看出行状况和车辆需求。
1. Vizion
位置：Fully remote
Vizion为货运公司提供集装箱跟踪服务，使用多个数据源密切关注全球数千艘船舶、集装箱、铁路和港口。使用地理编码的位置和设施，它可以提供GPS坐标的托运人和货主，物流服务提供商和货运代理跨海洋和铁路。
2. FOURKITES
地点：伊利诺伊州芝加哥市
FourKites的平台使用GPS和许多其他位置数据源来实时跟踪包裹，无论它们是跨越海洋还是通过铁路旅行。然后，一个预测算法将交通、天气和其他外部因素的数据考虑在内，计算包裹的预计到达时间，这样，FourKites的客户就可以提前向客户发出延误和提前交付的警告，同时还可以避免费用。
3. Uber
地点：加州旧金山
作为一家拼车公司，监控自己的数据，以预测需求高峰和司机可用性的变化。这些信息使该公司能够制定适当的乘车价格，并向司机提供激励措施，以便提供必要数量的车辆以满足需求。数据分析也构成了Uber估计到达时间预测的基础，这对提高客户满意度有很大帮助。
4. GE
地点：康涅狄格州费尔菲尔德
GE的飞行效率服务于2015年被西南航空公司采用，并被全球航空公司使用，可以通过分析飞机产生的大量数据来优化燃料使用、安全等。它到底有多大呢?一次跨大西洋飞行平均产生1000千兆字节。通用电气的可扩展航空分析系统将这一切都考虑在内，处理燃油效率、天气状况、客货重量等数据。
5. HERE Technologies
地点：伊利诺伊州芝加哥市
HERE Technologies的专家们通过多种方式利用位置数据，其中最引人注目的是高清实时地图(HD Live Map)，它可以为自动驾驶汽车提供所需的分层位置特定数据。该地图可以精确定位车道边界，并感知汽车周围的环境。多亏了来自智能传感器的数据，这张地图可以看到人眼无法看到的角落。来自漫游车队的源源不断的信息帮助地图提醒司机几英里外的车道关闭。
政府中的大数据案例
为了满足公民的需求和履行其他行政职责，政府可能会将目光投向大数据分析。大数据有助于编纂立法、财务程序和地方危机数据，并为其提供见解，使当局了解如何最好地分配资源。
1. RapidDeploy
位置：Fully Rrmote
RapidDeploy是一家公共安全公司，开发报告和分析软件，并为应急响应中心运营一个数据平台。RapidDeploy的产品利用人工智能和大数据来提高定位准确性和态势感知能力，旨在提供有关如何更快地找到呼叫者、改善紧急护理和缩短响应时间的见解。
2. RapidSOS
地点：纽约
RapidSOS将与紧急情况相关的数据传送给119电话的急救人员。由于与苹果、安卓供应商和Uber等应用程序的合作，该公司可以在危急情况下从患者的手机和可穿戴设备中提取相关数据。Clearinghouse向公共安全办公室免费提供，它集成到现有的呼叫接收和调度通道中，因此数据——包括GPS位置数据和实时传感器数据——能够更可靠、更安全地到达急救人员手中。
商业中的大数据案例
商业上的成功意味着公司必须跟踪多个活动部分，如销售、财务、运营，而大数据有助于管理这一切。使用数据分析，专业人员可以跟踪实时收入信息、客户需求和管理任务，不仅可以运行组织，还可以不断优化组织。
1. Forge
位置：Fully Remote
Forge为私人证券市场提供技术、数据和市场服务。私人证券，包括私人交易的股票、部分贷款和衍生品，在个人之间进行交易，而不是像公开交易的股票那样在交易所进行交易。Forge Intelligence应用程序使用大数据，允许用户查看私人市场的实时交易活动和定价信息。
2. Skupos
地点：加州旧金山
基于个人电脑的Skupos平台从全国1.5万家便利店提取交易数据。在一年的时间里，可以使用该平台的业务分析工具分析的交易总计达数十亿笔。店主可以利用这些数据来确定每个地点的畅销书，并设置预测订单。与此同时，经销商可以预测需求，品牌可以分析不断涌入的产品销售数据。
3. Salesforce
地点：加州旧金山
公司经常将数据分散到不同的平台上，但Salesforce完全是关于凝聚力的。他们的客户关系管理平台将来自企业各个方面的数据(如营销、销售和服务)集成到一个全面的单屏概述中。该平台的分析提供了自动的人工智能洞察和预测指标，如销售和客户流失。用户还可以将Salesforce与外部数据管理工具连接起来，而不是在多个窗口之间切换。
4. Netflix
地点：加州洛斯加托斯
Netflix的第一部原创电视剧——大卫·芬奇执导的政治惊悚片《纸牌屋》——背景就植根于大数据。Netflix为该剧的前两季投资了1亿美元，该剧于2013年首播，因为观看《纸牌屋》的消费者也会观看由David Fincher执导、Kevin Spacey主演的电影。高管们预测，将这三者结合在一起的剧集将大受欢迎。
如今，大数据不仅影响着Netflix投资了哪些电视剧，还影响着这些电视剧如何呈现给用户。据报道，观看历史记录，包括用户在任何给定节目中点击暂停的点，都会影响到从主页上出现的缩略图到“Netflix热门”部分的内容。
医疗保健领域的大数据案例
当涉及到医疗病例时，医疗保健专业人员可能会使用大数据来确定最佳治疗方案。可以从数以百万计的患者数据记录中得出见解，指导医护人员为患者提供最有效的补救措施，以及如何最好地推进药物开发。
1. Tempus
地点：伊利诺伊州芝加哥市
Tempus基于平板电脑的工具使医疗记录文件柜变得便携，并且可以实时访问。Tempus的设计目的是在预约期间为医生提供决策信息，它提供了大量的临床记录、基因组数据、放射扫描等数字档案，以提供数据驱动的治疗建议。不过，这些建议也是个性化的——基于过去病例的数据，这些病例的患者具有相似的人口统计学特征、基因特征和癌症类型。
2. SOPHiA GENETICS
地点：马萨诸塞州波士顿
SOPHiA GENETICS为医疗保健专业人员提供基于大数据指标的数据解决方案，专业领域包括肿瘤学、遗传性疾病和生物制药。该公司的SOPHiA DDM平台提供来自临床、生物学、基因组学和放射组学数据集的多模式见解，用于筛查和诊断目的。Sophia Genetics的技术已经分析了超过100万个基因组图谱，并打算为蛋白质组学、代谢组学等相关数据提供未来的洞察力支持。
地点：威斯康星州麦迪逊市
Propeller Health将吸入器重新设计为物联网设备。这种配备传感器的吸入器广泛用于治疗哮喘和其他慢性阻塞性肺病，它将数据输出到一个智能手机应用程序，该应用程序可以跟踪吸入器的使用情况，以及湿度和空气质量等环境因素。随着时间的推移，应用程序内的分析可以帮助识别可能的突发诱因，并生成患者可以与医生分享的报告。
3. Innoplexus
地点：德国黑森州埃施博恩和加州旧金山
Innoplexus的Ontosight生命科学数据库以人工智能和区块链技术为基础的搜索工具为特色，旨在帮助制药研究人员更快地筛选相关数据，简化药物开发。它是一个真正庞大的资料库，包括从未发表的博士论文到基因图谱，再到惊人的2600万项药物专利。
网络安全中的大数据案例
随着网络威胁和数据安全问题的持续存在，大数据分析每天都在幕后用于保护客户。通过同时查看多种网络模式，大数据可以帮助识别不寻常的用户行为或在线流量，并在网络攻击开始之前就对其进行防御。
1. Exabeam
地点：加州福斯特城
网络攻击是如此复杂和普遍，以至于预防研究很难跟上。幸运的是，大数据可以通过分析网络攻击的模式来提供一些见解。Exabeam分析遭受攻击的公司的数据，帮助公司建立常见攻击的模型，以及如何在攻击成功之前发现和阻止它们。
2. Splunk
地点：加州旧金山
Splunk的安全运营套件依靠大数据来识别和应对网络安全威胁和欺诈。系统范围内的数据实时流经Splunk的分析工具，使其能够通过机器学习算法精确定位异常情况。Splunk还有助于确定并发漏洞的优先级，规划多部分攻击，并确定安全问题的潜在根本原因。
3. Own Company
地点：新泽西州Englewood Cliffs
OwnBackup是一个基于云的数据安全、备份、归档和沙箱播种平台。利用大数据洞察力，该软件为Salesforce、Microsoft和ServiceNow数据环境提供自动备份和安全风险度量。OwnBackup与AWS、nCino和Veeva合作，为全国各地的企业提供数据保护和安全服务。
4. Arista Networks
地点：加州圣克拉拉
Arista的Awake Security平台的工作原理有点像人脑。传感器扫描存储在云中或嵌入物联网设备中的数据。就像我们的神经将信息传递回我们的大脑一样，Awake的传感器将关键发现传回Awake Nucleus，这是一个集中的深度学习中心，可以检测威胁并解析异常数据背后的意图。
在某些情况下，它与人类网络安全专家网络合作使用，这些专家掌握最新的网络攻击技术和行业特定协议。
5. Exterro Inc.
地点：俄勒冈州比弗顿
Exterro的Forensic Toolkit (FTK)将企业规模的数据存储在一个简单的数据库结构中，并预先对其进行处理和索引。在紧急情况下，这允许更快的搜索，通过在一系列计算机上使用分布式处理进一步加快搜索速度。FTK充分利用其硬件资源，将其所有可用的处理能力集中在提取客户可以在民事和刑事案件中使用的证据上。