通过大数据技术和相关工具进行数据管理是企业和国家层面的共同话题。目前大数据技术主要运用于大型企业 (约占60%的市场份额)，不过越来越多的中小型企业也逐渐开始加入大数据的使用。
预计到2025年，大数据分析和管理将不再是大企业的专利。在未来的几年中，大数据技术将持续辅助生产，并优化内部流程。
从那些已经在工作流程中实践该技术的行业那里，我们能学到什么经验呢？首先，让我们来看看大数据应用的一些成功案例。
大数据作为业务发展的新动力
数字技术和社交网络时代产生的信息量呈指数级增长。如果一家公司拥有一个网站和一个应用程序，那么它也就同时拥有了可以进行分析的数据。不过它是如何帮助企业的呢?
一些大型企业在七年前就已经开始思考这个问题了，即便如此，在2015年全球也仅有17%的公司在运营中使用了大数据。事实证明，IT公司、银行和电信公司是大数据的早期实践者，这并不奇怪，因为这些部门早就积累了庞大的数据库。银行通过交易积累数据;电信公司通过地理位置信息获取数据；而搜索引擎则利用用户的历史记录来获得数据。
在美国，大数据已被应用于各行各业，不过在欧洲和亚洲，对于这项技术的需求量相对还是较低。
在过去的五年中，各企业使用大数据的次数增加了三倍，这一增长趋势仍将持续。Statista预测，到2027年，全球大数据市场将达到1030亿美元，是2020年的两倍。
各行业的大数据趋势、偏好和影响
忽视大数据技术的公司可能会面临利润的损失，这就是人们对大数据技术越来越感兴趣的原因。例如，领先的专业设备制造商Caterpillar承认，仅仅因为他们没有实施大数据技术，其分销商损失了约150亿美元。Caterpillar对旗下超过350万辆汽车配备了传感器来进行运行状况数据的收集，而这些数据可以帮助业主优化设备的使用并维护成本管理。
利润损失通常表现为客户的流失以及优化的不足。目前，各企业都在专注于内部大数据专业知识的开发，由此可见，要掌握对大数据之于公司流程的影响是大家的共识。
对大数据分析的投资也呈增长趋势。事实上，在接下来的几年里，已经采用大数据分析的公司会不断增长大数据项目的数量。
大数据分析的支出取决于行业领域。比如，这项技术的使用就给电信公司带来了数百万美元的损失，因为电信公司需要使用越来越多的服务器来存储和处理数据，并用它来辅助保护机密数据。
针对企业的大数据解决方案因收集数据类型和所应对的挑战的不同而不同，让我们来看一些优秀的例子。
1. 电子商务中的大数据
在个性化出现之前，营销人员一般都依靠市场调查和销售分析来掌握客户需求。然而，通过这种方法得到结果与现实之间还是存在着很大的差异。
2018年，H&M的利润连续第十个季度下滑，严重威胁到了该公司的生存。后来，该公司利用大数据算法来稳定局势，在不降低销售额的情况下清空了40%的库存。
零售商可以获得大量的数据，这些数据可用于与客户进行沟通并优化内部流程。沃尔玛网络使用的大数据技术每小时都需要处理2.5 pb的数据。
现代零售业正在从CRM营销转向预测分析。
2. 医疗保健领域的大数据
医学数据分析具有巨大的潜力。随着大数据技术在医疗保健领域的应用，这一领域将有可能得到以下几点好处:
•更低的处理成本;
•预测流行病;
•提供疾病早期筛查;
•提高整体生活质量;
•将现代治疗方法应用于实践。
作为美国最大的独立药房利润管理公司、同时也是最大的药房之一，Express Scripts每年都要处理数百万份送货上门和零售药店的处方。这些数据包含了丰富的病人信息，所以在给病人开药方之前，医务人员可以提前了解到药物的副作用。
而这将有益于国家卫生系统的重大改进：:
医疗服务提供者在给病人开止痛药之前，将确定病人是否有成瘾的风险。在这种条件下，医护人员可以选择不同的治疗方案，还可以更密切地监测病人的药物使用情况。
对处方、生理学和其他医疗信息的分析将有助于确定慢性病或尚未得到充分诊断的疾病的研究;
分析患者出院后对医嘱的依从性将有助于预测未来90天内再次入院的可能性，并辅助采取适当的措施预防再次入院。
3.电信大数据
电信公司提供的电信方案每天都吸引着众多用户，但这也为电信诈骗提供了可趁之机。非法访问、非法授权、伪造资料、克隆、行为欺诈是最常见的诈骗类型。此外，诈骗对用户好感度也有直接影响。因此，检测诈骗的系统、工具和方法被广泛应用于电信领域。
在全球拥有最多用户的移动运营商中国移动开发了基于大数据分析和机器学习技术的“天盾”加密软件，开发人员利用警方提供的诈骗案件数据库来训练算法，使它能够检测出典型的电信诈骗内容，并拦截垃圾邮件和电话。
该系统还可以识别频繁发送垃圾邮件的用户组，并向他们发出警告。此外，中国移动表示，“天盾”的精度也会随着被投入使用而不断提高。
4. Web应用开发的大数据潜力
通过将大数据实施并融合到企业现有的移动和web应用程序中，大数据可以对公司的内部流程进行优化。例如，美国最重要的供应链管理公司UPS物流每天都要向220多个国家运送超过1690万件货物，这离不开大数据提供的解决方案。
为了优化航线并降低成本，UPS使用了Orion应用程序，Orion的意思是On-road Integrated Optimization and Navigation，也就是道路综合优化和导航。该应用程序作为该公司的车队管理web应用程序，使用大量的地图数据、出发地和到达点的数据、货物尺寸和货物交付时间，来生成最佳路线。
因此，UPS每年都可以节省约600万升燃料、减少1.3万吨碳排放并提高配送速度。
5. 教育领域中的大数据
作为美国企业和教育项目的领导者，Skillsoft与IBM合作，直接通过项目和电子邮件通讯，利用用户交互方面的内部数据来个性化定制他们的用户体验，增加参与度，并改善学习成果。
他们利用用户活动的数据来监控用户的参与度，并确定最佳的沟通渠道和沟通时间来捕捉用户的注意力。此外，基于用户的偏好，他们还构建了教育内容推荐系统(84%的用户认为该系统推荐的内容正是他们所需要的)。此外，该公司还为每位用户都量身定制了基于数据的可视化工具。
6. 大数据对市场营销的优势
为了追踪和预测购物行为，一家线上自行车摩托车零售店BikeBerry采用了复杂的机器学习算法和统计模型，收集用户的购买历史、人口统计和行为信息等数据，并结合该公司的其他技术，帮助他们对用户在他们网站上的行为模式进行识别和应用。
因此，该商店总能向客户推荐最相关的产品，并开始针对那些确实需要这些产品的客户提供具有针对性的折扣优惠，最终:
他们的销售增长了133%;
他们的用户活跃度提高了200%;
回头客数量翻倍;
这类客户的平均账单金额增加了30%。
7. 交通大数据
美国最大的铁路公司联合太平洋铁路公司已经在使用大数据来加强其风险管理系统，使列车脱轨率减少了75%。该公司从每辆列车的温度计、听觉和视觉传感器、天气状况信息、制动系统状态、列车的GPS定位等方面收集数据。
基于这些数据，联合太平洋公司能够生成预测模型，可以在事故发生的前几天甚至前几周监测车轮和铁路的状况，并预测列车的出轨情况。
大数据技术使快速处理此类问题成为可能，避免了列车的损坏和延误。
8. 公共行政中的大数据应用
政府利用大数据分析辅助在医疗保健、就业、经济监管、犯罪和安全以及应急响应等领域进行决策。
利用大数据解决方案，洛杉矶警察局可以获得各类型犯罪最常见的发生的条件和区域(非常精确，约50平方米)，并派遣额外的警力来进行预防。洛杉矶警局的系统利用犯罪时间、类型和区域的历史数据，然后用空间和时间的聚类算法对它们进行处理。
本案例中没有使用到该城市居民的个人数据和他们的位置数据，符合隐私法规。此外，犯罪的减少也为警察、司法机构和惩教系统节省了资金。.
9. 大数据对农业的影响
数据分析人士认为，在农业等保守行业，大数据的前景最为可观，因为大数据可以帮助此类行业节省人力和资源。
预计到2050年，全球粮食需求将增长近一倍，农民面临着巨大的增产压力。在这种情况下，大数据可以通过从土壤传感器、带有GPS跟踪器的拖拉机和当地气象通道接收的信息，对这些数据进行综合分析，辅助农民管理种子、肥料和杀虫剂。更重要的是，它有助于提高生产力。
10. 大数据对采矿业的好处
在采矿部门，由于对生产环境部分的要求增加，公司面临着日益激烈的竞争，尽可能节省地使用资源变得至关重要。
矿业巨头Severstal应用了一个基于物联网和大数据分析的系统来监测用电量。该公司称，该解决方案可以显著提高能源消耗预测的质量(每月提高20-25%)，通过减少罚款、优化采购和打击电力盗窃，他们每年可以节省1000万美元。
结论
企业们对大数据的应用已经持续了一段时间了，数据流从未像现在这样密集。如今的社交网络、在线服务和应用程序都可以相互关联，而企业也可以因此获得潜在客户更完整的画像。
很多人把大数据称为“新黄金”。数据分析师预测，大数据将很快成为所有企业的主要决策工具。小型初创企业和大型国际公司都可以从这项技术中受益。
