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 作為一個復雜的術語，大數據的定義根據社區、用戶或服務提供商而有所不同。跨學科方法可以了解不同參與者的行為：工具的設計者和供應者（計算機科學家），用戶類別（經理、企業主、決策者、研究人員）以及專業人士。大數據在各行業組織的應用中越來越廣泛，而開展大數據項目并不容易。那么大數據技術對各個行業都產生了哪些影響？

1、保險業行業具體挑戰

主要挑戰包括缺乏個性化服務，缺乏個性化定價和缺乏針對新細分市場和特定細分市場的有針對性的服務。

業界已經在使用大數據，通過從社交媒體，支持GPS的設備和監控錄像中得到的數據分析和預測客戶行為，為透明和簡單的產品提供客戶洞察。大數據還可以保護公司更好的提高客戶留存。

在索賠管理方面，大數據的預測分析已被用于提供更快的服務，因為大量的數據可以在承保階段進行特別分析。欺詐檢測也得到了加強。

通過數字渠道和社交媒體的大量數據，索賠周期的索賠實時監控已被用于為保險公司提供見解。

2、零售和批發貿易行業具體挑戰

從傳統的實體零售商和批發商到現在的電子商務，行業已經收集了大量的數據。來自客戶忠誠度數據，POS，商店庫存，本地人口統計數據的大數據將繼續由零售和批發商店收集。

3、醫療保健供應方行業特有的大數據挑戰

醫療保健部門獲得了大量的數據，但一直沒能使用數據來遏制醫療保健成本上升，提高醫療保健收益，提高系統效率。

這主要是因為電子數據不足或不可用。另外，保存健康相關信息的醫療保健數據庫很難與醫療領域有用模式的數據鏈接起來。

其他與大數據相關的挑戰包括：將患者排除在決策過程之外，以及使用來自不同渠道的容易獲得的傳感器的數據。

4、教育行業具體的大數據挑戰

從技術角度來看，教育行業面臨的一個重大挑戰是將來自不同來源和供應商的大數據整合其中，并將其用于一個數據的平臺。

從實踐的角度來看，教育從業者和機構必須學習新的數據管理和分析工具。

在技術方面，整合來自不同來源的數據，不同平臺和原本不相互合作的不同供應商都面臨挑戰。

在政治上，與用于教育目的的大數據相關的隱私和個人數據保護問題是一個挑戰。

在教育中使用大數據的不同用例中，它也用于衡量教師教學的有效性，以確保學生和教師的良好體驗。教師的表現可以根據學生人數，學科人數，學生期望，行為分類和其他幾個變量進行微調和衡量。

5、制造業和自然資源開采業行業具體挑戰

對石油，農產品，礦產，天然氣，金屬等自然資源的需求日益增加，導致數據量的增加，復雜性和提高速度是一個挑戰。

同樣，來自制造業的大量數據尚未得到開發。這種信息的利用不足阻礙了產品質量提高，能源效率和可靠性的提升，以及更好的利潤率。

在自然資源行業，通過大數據可以利用地理空間數據，圖形數據，文本和時間數據中攝取和整合大量數據建立預測模型，幫助做出決策，應用的領域包括：地震解釋和油藏表征。