通過大數據技術和工具進行數據管理已經成為企業乃至國家層面的一個熱門話題。如今，主要是大型企業在使用大數據技術(約占市場的60%)。然而，使用這種技術的中小企業數量每年都在增長。特別是在人工智能技術發展的今天，我們能夠更加充分利用數據的價值。

到2025年，大數據分析和管理將不再是大公司的特權。在未來幾年，大數據技術將繼續幫助更有效地工作和優化內部流程。

可以從那些已經在工作流中實現這些技術的人那里學到有價值的東西。首先，讓我們來看看一些大數據的成功案例。

大數據作為新的業務發展驅動力

數字技術和社交網絡時代產生的信息量呈指數級增長。如果一家公司有一個網站和一個應用程序，它就已經有了可以分析的數據。但這對企業有什么幫助呢?

大公司7年前就開始問這個問題。然而，2015年全球只有17%的公司在運營中使用大數據。IT公司、銀行和電信公司是大數據的早期采用者。然而，這并不奇怪。這些組織積累了大量的數據。銀行通過交易積累數據;電信公司通過地理位置數據獲取數據;搜索引擎則使用查詢和瀏覽歷史記錄搜集數據。

在美國，很多行業都在使用大數據。與此同時，在歐洲和亞洲，對這項技術的需求略低。

在過去五年中，企業開始使用大數據的數量增加了三倍。此外，應用程序還將不斷增長。Statista預測，到2027年，全球大數據市場的規模將達到1030億美元，是2020年的兩倍。

大數據的趨勢、發展和對行業的影響

忽視大數據技術的公司有失去利潤的風險。因此，這一事實解釋了人們對大數據技術越來越感興趣的原因。例如，領先的專業設備制造商卡特彼勒(Caterpillar)就承認，其分銷商僅僅因為沒有實施大數據技術，就損失了約150億美元?？ㄌ乇死展居谐^350萬輛汽車配備了可以收集運行狀況數據的傳感器。這些數據幫助購買設備的業主優化他們的設備的使用和管理維護成本。

損失的利潤往往表現為失去客戶或錯過優化。如今，企業都在關注內部大數據技術的發展。因此，很好地理解大數據對流程的影響是理所當然的。

對大數據分析的投資正在增加。事實上，已經采用大數據分析的公司在接下來的幾年里不會停止大數據項目的增長。

大數據分析的支出取決于行業領域。例如，這項技術的使用花費了電信公司數百萬美元。這是因為電信公司使用越來越多的服務器來存儲和處理數據。此外，它有助于確保數據保護和機密性。

針對企業的大數據解決方案根據收集的數據類型和解決的挑戰而各有不同。

1.電子商務中的大數據

在個性化技術出現之前，營銷人員依靠調查和銷售分析來確定客戶的需求。然而，這種方法產生的結果很難與現實相比較。

2018年，H&M連續10個季度利潤下降，威脅到公司的生存。大數據算法被用來穩定局面，允許在不降低銷售額的情況下去除40%的庫存。

零售商獲得了大量的數據，這些數據可用于客戶溝通和內部流程的優化。例如，沃爾瑪的網絡也使用大數據技術，每小時處理2.5 PB的數據。

現代零售業正從CRM營銷轉向預測分析。

2.醫療保健領域的大數據

醫療數據分析具有巨大的潛力。隨著大數據技術在醫療保健領域的應用，我們有可能：

• 降低治療費用;
• 預測流行病;
• 提供早期疾病篩查;
• 提高整體生活質量;
• 將現代治療方法引入實踐。

ExpressScripts(快捷藥方公司)是美國最大的獨立藥房福利管理公司，也是美國最大的藥房之一，每年為家庭配送和零售藥店處理數百萬張處方。他們關于患者的信息非常豐富，以至于他們很快就能在給患者開藥之前很久就通知醫務人員藥物的副作用。

這將導致國家衛生系統的重大有益變化:

• 在開止痛藥之前，衛生保健提供者將確定病人是否有成癮的風險。在這種情況下，可以選擇不同的治療計劃或更密切地監測藥物消費;
• 處方、生理和其他醫療信息的分析將有助于確定慢性疾病的發展或尚未得到充分診斷的疾病;
• 分析患者在出院后是否遵守醫囑，將有助于預測未來90天內再次入院的可能性，并采取適當措施預防。

3.電信大數據

電信公司每天都有海量用戶使用，這為欺詐行為提供了廣闊的領域。非法訪問、授權、虛假資料、克隆、行為欺詐，是最常見的欺詐類型。此外，欺詐行為還會直接影響到與用戶的關系。因此，檢測欺詐的系統、工具和方法被廣泛應用于電信領域。

全球用戶最多的移動運營商中國移動開發了基于大數據分析和機器學習技術的天盾系統。它能夠檢測出典型的騙子短語，攔截垃圾郵件和電話。開發人員使用公安局提供的大量欺詐案數據庫來訓練算法。

該系統還可以識別出特別容易發送垃圾郵件的用戶組，并向他們發出警告。隨著“天盾”的投入使用，系統的精度提高。

4.大數據在物流中的潛力

大數據可以用來優化公司的內部流程，通過它的實施和注入到現有的企業移動和網絡應用程序。例如，UPS物流公司和美國最重要的供應鏈管理公司每天向220多個國家遞送超過1690萬件貨物。它離不開大數據解決方案。

為了優化路線和削減成本，該公司實施了Orion應用程序(On-road Integrated Optimizationand Navigation的縮寫)。該應用程序是該公司的車隊管理網絡應用程序。該系統使用大量的地圖數據、出發地和到達地的數據、貨物的大小和所需的交付時間來實時生成最佳路線。

因此，UPS每年節省了約600萬升燃料，每年向大氣中排放的碳減少1.3萬噸，并加快了運輸速度。

5.大數據對教育的好處

作為美國企業、教育項目的領導者，Skillsoft與IBM合作，直接通過項目和電子郵件通訊，利用用戶交互的內部數據來定制他們的體驗，提高參與度，并改善學習結果。

利用用戶行為數據來監測用戶粘性，并確定最佳的溝通時間和渠道來吸引用戶的注意。根據用戶的偏好，構建了一個教育內容推薦系統(84%的用戶認為推薦是相關的)。此外，該公司還引入了基于數據的可視化工具，為系統中的每個用戶量身定制。

6.大數據在營銷方面的優勢

為了跟蹤和預測購物行為，自行車和摩托車電子商務商店BikeBerry已經實現了復雜的機器學習算法和統計模型。收集的購買歷史、人口統計和行為信息數據，結合公司使用的技術，可以在BikeBerry網站上識別和利用行為模式。

因此，商店能夠向顧客推薦最相關的產品，并開始專門為那些確實需要的顧客提供有針對性的折扣，從而達成這樣的效果：

• 銷售額增長133%;
• 提高用戶活躍度200%;
• 將回頭客數量翻倍;
• 平均賬單額度增加30%。

7.交通運輸大數據

美國最大的鐵路公司聯合太平洋鐵路公司(Union Pacific Railroad)利用大數據來加強其風險管理系統，使列車脫軌率降低了75%。該公司收集了每輛機車的溫度計、聲音和視覺傳感器、天氣信息、制動系統狀態、列車的GPS位置等數據。

基于這些數據，聯合太平洋公司能夠開發出預測模型，用于監測車輪和鐵路的狀況，并在事故發生前幾天甚至幾周預測火車脫軌。

大數據技術使快速處理此類問題成為可能，避免了火車損壞和延誤。

8.公共管理中的大數據趨勢

政府利用大數據分析在醫療保健、就業、經濟監管、犯罪和安全以及應急響應等領域做出決策。

使用大數據解決方案，洛杉磯警察局可以獲得各種類型犯罪的最可能位置(非常精確，約50平方米)，并派遣額外的警察部隊來防止犯罪發生。洛杉磯警局的系統使用歷史數據，記錄犯罪的時間、類型和區域，并在空間和時間上使用聚類算法對其進行處理。

在這種情況下，不使用該城市居民的個人數據和有關其位置的數據，這符合隱私法規。此外，犯罪率的下降也為警察、司法和懲教系統節省了資金。

9.大數據對農業的影響

數據分析師認為，大數據在農業等傳統保守行業的前景最為可觀。這是因為大數據將幫助這個行業節省勞動力和資源。

預計到2050年，全球糧食需求將翻一番，農民將面臨增產的壓力。在這種情況下，大數據是指從土壤傳感器、帶GPS跟蹤器的拖拉機和當地氣象頻道接收到的信息。對這些數據的綜合分析使農民能夠管理種子、化肥和殺蟲劑。更重要的是，它有助于提高生產力。

10.大數據對采礦業的好處

在采礦部門，由于對生產的環境部分要求增加，各公司面臨著更大的競爭。因此，這一趨勢使得企業盡可能節約地使用資源變得至關重要。

礦業巨頭Severstal公司已經實施了一個基于物聯網和大數據分析的系統來監測電力消耗。據該公司稱，該解決方案可以顯著提高能源消耗預測的質量(每月提高20-25%)，并通過減少罰款、優化采購和打擊電力盜竊，每年節省1000萬美元。

企業使用大數據已經有一段時間了。然而，數據的流動從來沒有像現在這樣密集。如今，社交網絡、在線服務和應用程序都可以相互關聯。同時，企業也可以對潛在客戶有一個全面了解。很多人會把大數據稱為“新黃金”。數據分析師預測，大數據將很快成為每個企業的主要決策工具。無論小型初創企業還是大型國際組織都將從使用這項技術中獲益良多。