文章发表于2024-02-07 09:36:40，归属【科技前沿】分类，已有391人阅读
大数据正在呈指数级增长。研究表明，70%的企业已经以某种形式使用了大数据。当2005年大数据的概念被提出时，没有人知道它会成为一个热点话题。
有一个原因可以确定：它可以影响一个公司的几乎每一个方面。事实上，创新和转型是大数据和人工智能投资的主要动力。自然，这让许多行业兴奋不已!
不同行业如何使用大数据？
有三个行业最积极地使用大数据技术：医疗保健、金融服务和通信。当我们告诉您87%的电信公司受益于大数据，并利用该技术优化价格和呼叫中心，以及基于位置的设备分析。
公司将该技术应用于金融服务领域的算法交易、基于位置的安全分析和影响者分析。事实并非如此，根据IDC的数据，医疗保健组织计划通过临床研究优化（25%）和患者细分（31%）来扩大他们目前的大数据使用。
回到基本问题：什么是小数据?
小数据是指在数量和格式上都小到人类可以理解的数据。它由可用的块组成，并包括小块大小的指标。数据的积累速度要慢得多，数据流也更加稳定和可控。
小型数据源主要是事务系统，所有数据集都存储在高端笔记本电脑或本地服务器上，小数据旨在确保更高的可访问性和可理解性。
另一方面，大数据是指传统数据处理技术无法分析和处理的庞大而复杂的数据块。
大量数据可以快速积累，并且由于数据量、类型的多样性和处理速度的关系，数据流通常是不可控的。特殊的大数据公司将所有数据集存储在Hadoop或外部文件系统中。此外，数据分布在不同的地方。
在本文中，我们将探讨不同领域的14个大数据用例，您应该了解并从中学习，以便在2024年开展业务：
1. 360度客户视角
大数据可以帮助品牌收集数据，使用来自多个内部和外部来源的数据，提供360度的客户画像。一些可能相关的数据包括人口统计信息、姓名和地址、位置、家庭收入、工作简介等等。
其他相关信息包括客户过去与公司的对话记录，无论是通过电话、电子邮件还是即时消息，以及客户在公司网站和社交媒体页面上的浏览历史数据。
借助先进的分析技术，不仅可以一目了然地提供所有这些信息，还可以对客户最有可能购买哪些产品或哪些行为可能预示着他们会转向竞争对手的产品做出明智的预测——这将帮助公司采取适当的行动来留住客户。
如果客户在实体店和网店购物，使用移动应用程序浏览产品，在购买前致电呼叫中心寻求帮助，他们希望公司能在所有渠道上联系他们，并提供无缝的体验。
2. 数据仓库卸载
大数据的一个明显应用是减轻公司数据仓库的一些负担。即使是那些还没有投资大数据的公司，也有他们的数据仓库来支持他们的商业智能工作。
然而，这些仓库的购买和维护成本可能非常高，并且通常无法提供业务领导期望和要求的及时和详细的报告。
在这方面，公司可以选择一个开源的大数据解决方案，提供比数据仓库更快的结果，同时还可以降低许可费用。
3. 优化供应链和物流管理
物联网使制造企业通过传感器和可穿戴设备提高运营效率成为可能。
例如，仓库的叉车司机或库管员可以佩戴智能手表来计算取整个订单所需的时间，为特定订单整理出取所有物品的最佳路线。
此外，GPS和遥测数据等大数据技术使配送团队能够根据实时交通和天气状况确定最佳配送路线。这就是亚马逊的“预期配送”计划。
大数据的另一个作用是需求预测和库存管理。例如，对零售商来说，这意味着无论是实体店还是仓库，都不会缺货或积压，并确保供需之间的完美平衡。
4. 强大的安全情报
大数据分析工具可以让黑客和网络犯罪分子在实际入侵之前就被挫败。企业IT公司的日常操作产生了大量的日志数据。大数据安全机构或执法机构等外部来源也可以提供网络威胁情报数据。
大数据分析工具可以处理所有这些数据，研究用户模式，实时检测任何异常，并设置安全协议。
5. 价格优化
大数据可以帮助B2B和B2C公司优化他们向客户收取的价格。分析工具可以评估历史市场价格数据，并确定产生最佳结果的价格点。
他们还可以使用可变或动态定价策略，对不同类别的客户在不同条件下愿意支付的价格做出明智的预测。这有助于客户细分，并允许公司为每个客户群提供不同的交易。
6. 更高的操作效率
大数据分析可以帮助公司找到最大化利润和简化整体运营的方法。分析师们编写定期商业报告已经有一段时间了，而大数据可以让这一过程变得更加复杂，只需点击几下鼠标，就可以生成来自多个数据源的实时报告。
这些报告提供了详细的见解，例如商店在新产品发布后的最初几个小时内卖出了多少，并帮助公司立即采取纠正措施，将潜在的问题扼杀在萌芽状态。
7. 有效的推荐引擎
Netflix或亚马逊等品牌通过推荐引擎运行，显示与客户过去浏览或购买的产品相似的产品。
当然，这些推荐是由大数据分析提供的，大数据分析可以跟踪历史购买和浏览数据。这样的推荐是如此流行，以至于顾客现在每次浏览在线零售商时都希望得到这样的推荐。
不投资于推荐引擎的公司可能会失去宝贵的交叉销售或向上销售的机会。
8. 社交媒体分析和回应
每天有数百万的帖子和文章在社交媒体渠道上被分享——所有这些都是有价值的数据点。企业如果不密切关注客户在社交媒体上对自己的评价，可能会错过回应不满或提供定制服务的机会——这意味着可能会失去客户。
大数据可以通过实时监控社交媒体平台和分析客户情绪来帮助公司做出适当的反应。
9. 增强店内体验
大数据可以用来改善顾客的店内购物体验。来自商店摄像头、移动应用程序和地理位置的数据可以用来改变产品的展示方式、商店布局的颜色和主题、结账的便利性以及其他可以促进更多购买的方面。
10. 预防性维护和支持
物联网不仅仅与电子产品或可穿戴设备有关。农业、制造业、汽车、交通、建筑等行业的工业设备现在都实现了互联。
这使得它们更容易受到网络攻击和恶意软件的攻击。因此，这些行业的公司可以从大数据洞察中受益，并相对容易地改善设备维护。
例如，从传感器收集的数据可以监控设备的运行情况，并在出现异常或故障时发出即时警报。这可以帮助公司进行预防性维护，避免代价高昂的停机或网络攻击。
此外，大数据分析可以密切关注发动机温度、传感器数据、燃料使用等因素，以检测任何内部磨损，从而及时进行维修。
11. 更好的医疗
医疗保健行业越来越认识到大数据在早期发现疾病和推荐个性化治疗方面的重要性。
人们正在开发算法，将患者的症状映射到数百万个数据点，并根据患者的年龄、既往状况和病史开出最合适的治疗方案。
通过减少需要对病人进行的身体检查的次数，这可以大大节省治疗费用，也节省了诊断疾病所需的时间。
大数据分析还可以识别任何基因或生物标志物，了解患者在未来患哪些疾病的风险更高，从而使医生能够采取先发制人的治疗措施，同时挽救更多的生命。
12. 智能招聘
要想快速找到合适的人选，仅仅将简历关键词与职位描述相匹配已经不够了。这就是大数据分析可以加快速度的地方。
有了合适的工具，招聘人员可以从多个来源挖掘数据，并获得候选人的360度视图，包括资格，工作经历，技能组合，行为特征，社交媒体活动等，然后将其与公司的招聘数据和以前成功的候选人进行比较，以找到理想的匹配。
大数据还可以帮助招聘人员更主动地提前提出新职位，以满足新出现的需求。
13. 高效的在线出版
对于在线出版品牌来说，为他们的读者提供相关的内容对于建立他们的用户基础和增强他们的域名权威至关重要——尤其是当不同类型的内容在网上发布时。
大数据分析可以清理和丰富内容元数据，以便读者可以轻松找到最相关的内容并保持参与——这是全球所有出版商的需求。
然后，预测分析和机器学习可以用来测试读者的偏好，并最大限度地提高搜索准确率，以一种将读者最喜欢的部分显示在顶部的方式呈现网站内容。
这将鼓励读者继续浏览相关文章，提高订阅率，从而使出版商能够获得更高的收入，并建立一个长期的忠诚客户群体。
14. 欺诈防范
早在大数据分析普及之前，信用卡公司就在使用基于规则的系统来捕捉和防止欺诈交易。
如今，复杂的分析工具非常善于捕捉信用卡盗刷问题，而不是误报。例如，如果一张信用卡登记在纽约的一位女性居民名下，但却在旧金山租了一辆摩托车，那么信用卡公司就会提前打电话给客户，检查她是否在使用这张信用卡。
但是，一个更智能的系统还可以检查客户最近是否购买了机票和夏季服装，这意味着她更有可能是租摩托车的人。
在欺诈预防方面的其他大数据应用包括跟踪最有可能获取犯罪活动的地理位置。