大數據商業案例

A. 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

B. 中國大數據的十大商業應用

中國大數據的十大商業應用

在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

（1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

（2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

（3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

（4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

（5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

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C. 科普文：銀行業9大數據科學應用案例解析！

在銀行業中使用數據科學不僅僅是一種趨勢，它已成為保持競爭的必要條件。 銀行必須認識到，大數據技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策並提高績效。

以下我們羅列銀行業使用的數據科學用例清單，讓您了解如何處理大量數據以及如何有效使用數據。

（1）欺詐識別

（2）管理客戶數據

（3）投資銀行的風險建模

（4）個性化營銷

（5）終身價值預測

（6）實時和預測分析

（7）客戶細分

（8）推薦引擎

（9）客戶支持

（10）結論

1、欺詐識別

機器學習對於有效檢測和防範涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關重要。 銀行業務中的主動欺詐檢測對於為客戶和員工提供安全性至關重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動以減少損失。 通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。

欺詐檢測的關鍵步驟包括：

獲取數據樣本進行模型估計和初步測試 模型估計 測試階段和部署。

由於每個數據集都不同，每個數據集都需要由數據科學家進行個別訓練和微調。 將深厚的理論知識轉化為實際應用需要數據挖掘技術方面的專業知識，如關聯，聚類，預測和分類。

高效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生時，銀行的欺詐預防系統被設置為暫停，直到賬戶持有人確認交易。對於新帳戶，欺詐檢測演算法可以調查非常高的熱門項目購買量，或者在短時間內使用類似數據打開多個帳戶。

2、管理客戶數據

銀行有義務收集，分析和存儲大量數據。但是，機器學習和數據科學工具不是將其視為合規性練習，而是將其轉化為更多地了解其客戶以推動新的收入機會的可能性。

如今，數字銀行越來越受歡迎並被廣泛使用。這創建了TB級的客戶數據，因此數據科學家團隊的第一步是分離真正相關的數據。之後，通過准確的機器學習模型幫助數據專家掌握有關客戶行為，交互和偏好的信息，可以通過隔離和處理這些最相關的客戶信息來改善商業決策，從而為銀行創造新的收入機會。

3、投資銀行的風險建模

風險建模對投資銀行來說是一個高度優先考慮的問題，因為它有助於規範金融活動，並在定價金融工具時發揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業融資中創造資本，促進兼並和收購，進行公司重組或重組以及用於投資目的的價值。

這就是為什麼風險模型對於銀行來說顯得非常重要，最好是通過掌握更多信息和儲備數據科學工具來評估。現在，通過大數據的力量，行業內的創新者正在利用新技術進行有效的風險建模，從而實現更好的數據驅動型決策。

4、個性化營銷

市場營銷成功的關鍵在於制定適合特定客戶需求和偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，在適當的時間在正確的設備上為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛用於目標選擇，以識別新產品的潛在客戶。

數據科學家利用行為，人口統計和歷史購買數據建立一個模型，預測客戶對促銷或優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效，個性化的宣傳並改善與客戶的關系。

5、終身價值預測

客戶生命周期價值(CLV)預測了企業從與客戶的整個關系中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助於創建和維持與特定客戶的有利關系，從而創造更高的盈利能力和業務增長。

獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要360度全方位了解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是數據科學進入的地方。首先，必須考慮大量數據：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產品和服務的使用，數量和盈利能力以及其他客戶的特點 如地理，人口和市場數據。

這些數據通常需要大量清洗和操作才能變得可用和有意義。 銀行客戶的概況，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數據科學家的工具中有許多工具和方法來開發CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類和回歸樹(CART)。 建立一個預測模型，以確定基於CLV的未來營銷策略，這對於在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關系，實現更高的盈利能力和增長是具有非常有價值的過程。

6、實時和預測分析

分析在銀行業中的重要性不可低估。機器學習演算法和數據科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業務的每個使用案例都與分析密切相關。隨著信息的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加復雜和准確。

可用信息的潛在價值非常驚人：指示實際信號的有意義的數據量(不僅僅是雜訊)在過去幾年呈指數級增長，而數據處理器的成本和規模一直在下降。區分真正相關的數據和噪音有助於有效解決問題和制定更明智的戰略決策。實時分析有助於了解阻礙業務的問題，而預測分析有助於選擇正確的技術來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現更好的結果，以提前避免潛在的問題。

7、客戶細分

客戶細分意味著根據他們的行為(對於行為分割)或特定特徵(例如區域，年齡，對於人口統計學分割的收入)挑選出一組客戶。數據科學家的一系列技術如聚類，決策樹，邏輯回歸等等，因此它們有助於了解每個客戶群的CLV並發現高價值和低價值的細分市場。

沒有必要證明客戶的這種細分允許有效地分配營銷資源，並且為每個客戶群提供基於點的方法的最大化以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，並幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業是非常必要的。

8、推薦引擎

數據科學和機器學習工具可以創建簡單的演算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他建議最相關和准確的項目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會顯示可能感興趣的項目。要構建推薦引擎，數據專家需要分析和處理大量信息，識別客戶配置文件，並捕獲顯示其交互的數據以避免重復提供。

推薦引擎的類型取決於演算法的過濾方法。協同過濾方法既可以是基於用戶的，也可以是基於項目的，並且可以與用戶行為一起分析其他用戶的偏好，然後向新用戶提出建議。

協同過濾方法面臨的主要挑戰是使用大量數據，導致計算問題和價格上漲。基於內容的過濾與更簡單的演算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動的項目相似的項目。如果行為復雜或連接不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合類型的引擎，結合了協作和基於內容的過濾。

沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優點和缺點，正確的選擇取決於你的目標和情況。

9、客戶支持

傑出的客戶支持服務是保持與客戶長期有效關系的關鍵。作為客戶服務的一部分，客戶支持是銀行業中一個重要但廣泛的概念。實質上，所有銀行都是基於服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，並與客戶互動。

數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更准確，個性化，直接和高效，並且降低了員工時間成本。

結論

為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，並根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，並領先於競爭對手。

由於這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用於實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更准確的結果。

D. 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。

因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好，其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎。2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛•羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。

今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。

E. 大數據時代,招商快車十大精準營銷案例

大數據時代,招商快車十大精準營銷案例

2015年，招商快車——中國最大全渠道大數據營銷服務供應商大動作頻頻，先後與志高、蒙牛、迪士尼、茅台集團、太太樂、三九集團、長松咨詢、上海證大、昂立教育、優速通達十大知名品牌達成深度戰略合作——從企業營銷代運營到大數據精準營銷匹配服務。截止目前，招商快車銷售額同比增長350%，一線合作企業佔比60%，勢態喜人。互聯網+大數據時代的來臨，招商快車勇於突破，敢於先行，DSP商機速配平台、DMP數據營銷平台應運而生，全渠道大數據營銷服務供應商駐足當代。

2015年是「互聯網+」發展的元年，李克強總理在兩會期間提出「互聯網+」行動計劃，互聯網首次寫入國家政策綱要，標志著互聯網產業在新常態經濟下的重要作用。隨著互聯網+戰略的不斷深化，大數據的話題在新媒體環境下裂變式傳播，大數據一詞也慢慢被大眾所熟知，特別是在「雲計算」和「物聯網」的廣泛應用，大數據的價值越來越受重視和關注。2015年9月5日，國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》，全面推進大數據發展和應用；奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好，無不標志著大數據時代的到來。

思路決定出路。大數據時代如山洪猛獸滾滾而來，招商快車基於超過2000萬的渠道商、創業者精準資料庫，截止日前，招商快車已完成超過2000萬IT軟硬體設備升級的投入，打造以DSP商機速配平台為核心、以DMP營銷數據平台為有力支撐的兩大超級平台。依託大數據營銷智能化應用、服務，致力於為處於不同生命周期的中國企業，圍繞營銷及金融價值鏈中所產生的商業困惑，提供一站式商業模式定位、渠道系統建設、營銷內核構造、營銷教練、營銷外包、O2O解決方案、全網營銷、微商解決方案、DMP營銷數據應用、DSP商機速配服務、金融增值服務等全渠道大數據營銷服務。

十大精準營銷案例。由於商業模式成功升級以及IT軟硬體設備的成功導入，招商快車先後與志高、蒙牛、迪士尼、茅台集團、太太樂、三九集團、長松咨詢、上海證大、昂立教育、優速通達十多家國內外知名企業達成深度合作，銷售額同比增長350%，一線品牌企業客戶佔比60%，創下歷史新高。

（2015招商快車十大經典案例）

以志高為例，招商快車結合雙方知名度及影響力，為志高制定「互聯網+家電+大數據營銷」戰略，一、提供營銷拓展代運營服務；二、依託招商快車DMP營銷數據平台為志高提供大數據營銷配套；三、全渠道招商落地執行，幫助志高擴大國內外市場佔有率，持續推進志高集團由「中國製造」向「中國創造」產業升級。

大數據時代背景下的全球經濟，是一場以信息科技為核心的商業革命，它將顛覆傳統經濟形式、重構全球經濟格局新興產業鏈。招商快車成功升級商業模式，致力於幫助中國企業提高生產力、降低運營成本，減少運營盲區，使資源配置合理化，經濟效益最大化，從而實現國民經濟與商業價值的戰略雙贏。

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F. 企業大數據實戰案例

企業大數據實戰案例

一、家電行業

以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。

目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。

基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。

那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。

一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。

該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。

二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。

該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。

二、快消行業

以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。

此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。

實現過程：

1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；

2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；

3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。

因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。

三、金融行業

對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。

在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。

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G. 企業大數據的應用有哪些，舉些例子

你好，這個有很抄多的。從大數據場景應用的橫向出發（行業），有各行各業，比如銀行、證券、保險、互聯網金融、地產、旅遊、交通、農業、智慧政府等行業大數據場景應用
從大數據場景應用的縱向出發（功能），可用於精準營銷、數據風控、效率提升、決策支持、產品運營等。
這里介紹幾個案例：
銷售分析
例如通過商業智能系統FineBI平台，可以進行銷售、回款、應收款、可售庫存、推盤、動態成本、杜邦分析、資金計劃等各類細分主題的分析，以地圖、環比圖、漏斗圖等特徵圖表配以鑽取聯動顯示，較好地從數據中觀測銷售過程出現的問題。
財務分析
也可以通過建立績效指標庫和行業或標桿指標庫作為財務分析的數據源，在績效考核模型、投資評估模型、財務風險模型、經營分析模型的基礎上分別建立資產主題、盈利主題、資金主題、收入主題、成本費用主題、存貨主題等。通過這些分析主題對企業進行進度監控和經營預警，從而達到對企業戰略的控制。

H. 大數據有哪些具體的應用案例_大數據應用的典型案例

大數據有具體的應用案例還是很多的，比如：

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2.Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態銀頌的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3.沃爾瑪的搜索。自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4.快餐業的培搏鍵視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5.Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6.PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖配巧克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7.TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

8.AmericanExpress（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。

I. 8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略

8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略_數據分析師考試

未來的零售分析要求零售商藉助集成式業務流程和信息系統，為客戶洞察提供支持，將客戶洞察發展成一種企業級的戰略能力，並根植於企業結構和企業文化中。在這種形勢下，零售商的所有業務職能部門在制定決策時，將把基於情景的客戶洞察作為一個重要依據。

分析公司 EKN 認為，為了真正實現以客戶為中心，零售商需要具備多項關鍵能力，而這些能力均由業務分析驅動。

全渠道集成。如果缺乏相關客戶洞察支持與客戶的互動，零售商將無法實現跨渠道無縫客戶體驗。零售商與客戶互動的聯絡點能為零售商提供豐富的客戶數據，因此，所有聯絡點也成為了零售商的最佳競爭利器。

個性化互動。與網上零售商相比，實體零售商具有兩大優勢：能與客戶進行個人接觸，以及擁有更豐富的歷史記錄和更多樣的客戶數據。如今，「個性化」購物體驗已成為人們津津樂道的話題，而如何巧妙地結合上述兩大優勢，即在行動中及時交付客戶洞察，將成為零售商打造「個性化」購物體驗的基礎。

持續的卓越運營。客戶洞察的應用並非僅局限於面向客戶的使用案例。事實上，如果零售商已經能夠在各個運營職能部門中更成熟地運用分析功能，那麼集成客戶洞察便是他們不容錯過的增量機會。

零售商用例

銷售

瑞士零售商 Globus 使用大數據內存計算和高級分析來獲取寶貴的銷售績效洞察。目前，他們能夠實時處理海量的產品數據，並在幾分鍾內分析不同時間范圍、店鋪和區域內數千種產品的銷售模式與促銷活動。該零售商還向其管理人員提供了這些洞察的訪問許可權，以便他們能夠更迅速地響應市場狀況。

美國零售商 Guess 使用高級分析向其高管提供暢銷產品和可用庫存的實時視圖。該零售商的分析解決方案基於大型客戶數據集，分析銷售額、細分目標客戶，並策劃促銷活動。

市場營銷

沃爾瑪的 Global.com 部門充分利用「快速的大數據」和社交分析，快速識別不斷變化的客戶喜好。該零售商的社交意識（Social Sense）項目能通過社交媒體確定商品的暢銷程度，並幫助顧客發掘潛在需求和感興趣的新產品。同時，藉助 ShoppyCat 工具，他們可根據 Facebook 用戶的愛好和興趣，為這些用戶推薦適合的產品。此外，Global.com 還使用社交基因組（Social Genome）技術，來幫助客戶為朋友挑選禮物。

塔吉特（Target）百貨公司利用預測分析程序，來推斷個體消費者是否具備成為該公司特定營銷活動優質客戶的特質。他們給每位顧客分配了一個獨一無二的客戶識別號碼。該號碼將客戶個人信息、購物行為和喜好整合到一個可跟蹤的實體內。塔吉特還專門成立了一個客戶營銷分析部門，致力於全面了解客戶，超越其他競爭對手，從而獲得競爭優勢。藉助動態數據倉庫（Active Data Warehouse），塔吉特可在整個企業的混合工作負載環境下，基於海量數據管理復雜的用戶查詢。

全渠道

英國零售商巴寶莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括實體店、網上商店、移動終端以及各大社交網站。他們採用了創新技術和數據分析，用於分析來自所有數據源的數據，旨在實時識別個人客戶並建立客戶檔案。相比過去，巴寶莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 個小時的請求，現在 1 秒就能完成。不論店員處於什麼位置，他們都能在客戶踏入店內時立即識別客戶信息，了解他們過去的購買記錄，並提供個性化建議。

韓國零售商 NS Shopping 將移動渠道和社交渠道集成到零售環境中，並利用大數據分析，實時、集中地獲取所有渠道的客戶和產品數據。而公司的電子商務團隊和市場營銷團隊將利用這些數據，向顧客提供個性化的產品建議。

供應鏈

美國網上零售商亞馬遜基於非平穩隨機模型，構建了全新的供應鏈流程和系統。該方法能為訂單履行、尋源、產能和庫存決策提供鼎力支持。亞馬遜不僅開發了聯合和協調補貨的新演算法，還基於歷史需求、活動記錄和計劃、各履行中心的預測結果、庫存計劃、采購周期以及采購訂單，在 SKU 級別實施了全新的國家預測方案。

英國零售商樂購（Tesco）採用先進的建模工具，基於歷史銷售數據模擬配送倉庫的運作，從而達到優化庫存的目的。該零售商還組建了一個內部分析團隊，該團隊主要負責通過回歸測試掌握各要素之間的關聯，如天氣數據、特價優惠，及銷售模式等等。

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J. 大數據利用的六大現實商業案例

大數據利用的六大現實商業案例_數據分析師考試

大數據正在改變市場的競爭格局。而那些能夠充分利用大數據分析的企業往往能夠更快地向市場提供產品和服務，更好地保持與顧客需求和慾望的一致性。2014年，調研公司Gartner的調查發現，73%的受訪企業在大數據方面進行了投資，或者計劃在接下來的24個月內投資大數據項目;而2013年的這一數據比例則為64%。改善客戶體驗和流程效率被受訪者排在最高的優先順序。

客戶體驗的改善不管是在線上或線下都在發生著的，數據從智能手機、移動應用程序、POS系統和電子商務網站等等渠道進行收集。隨著企業比以往任何時候都能夠收集和分析更多的、且類型豐富的數據信息，企業現如今所進行哪些相關工作，以及為什麼要進行都需要進行數據量化。而且，那是最靈活的調整自己的經營策略，以提高或維持市場份額的手段。在執行過程中，客戶體驗的改善有助於提高客戶的忠誠度和企業營收的增長。另一方面，如果公司選擇無視相關的數據，他們很可能會失去客戶和交易，而將其拱手讓給那些對於數據分析反應更敏捷，更精明的競爭對手。

企業流程的改進繼續專注於提高效率，節約成本，以及提高產品或服務的質量。大數據可以提供比傳統系統更深入的見解，因為其有更多的數據點和數據來源分析作為支撐。

無論企業的目標是為了促進營收增長、或是加快產品服務的上市速度、優化勞動力，或是實現其他操作方面的改進，其核心都在與變得更加積極主動，減少被動反應，這就意味著需要使用預測分析，以縮短學習曲線。

有許多使用大數據來提升和改善企業運營的方法，下面將為大家介紹六個典型的案例。

縮短上市時間

推出新的產品或服務涉及多個生命周期階段，其中一些比另一些更容易加速。在過去的幾十年中，葯品製造商已經使用臨床試驗模擬學習速度，降低成本，並減少了參與試驗患者的不必要的負擔。藉助雲計算和大數據，臨床試驗的模擬可以變得更加有利於製造商和患者。

百時美施貴寶公司(bristol-myers squibb) 通過將其內部託管網格環境擴展到AWS雲，減少了98%的臨床試驗模擬時間。該公司還進一步優化了劑量水平，使得葯物產品更安全，並只需要較少的臨床試驗患者的血液樣本。

由於臨床試驗對於數據是高度敏感的，百時美施貴寶公司建立了一個專門的，加密的VPN隧道鏈接亞馬遜網關，並配置了虛擬私有雲，以便使得其運行環境能夠與公眾客戶進行隔離。

在遷入雲中之前，科學家們使用一個共享的內部環境，所以運行大約數百個項目需要花費60小時。現在，每個科學家都有一個專門的環境，2000個項目大約在1.2小時內就能夠處理完畢，而且不會引起影響到團隊的其他成員。

遷移到AWS雲之後，百時美施貴寶公司得以能夠減少兒科研究臨床試驗受試者的人數，從60減少到40人，同時還縮短了一年多的學習研究時間。

優化勞動力

一些企業的人力資源部門正在使用人才分析和大數據來降低成本，進而有效管理人力資源相關的問題。大數據幫助他們能夠有效的選擇能夠更好的適應企業的新員工，降低員工離職率，了解技能和現有市場勞動力的輸出狀況，並確定公司前向發展所需要的人才。

施樂公司使用大數據將其呼叫中心的人員流失率降低了20%。要做到這一點，就必須了解是什麼原因導致了員工的離職，並確定如何改善員工的敬業度。

改善財務績效

企業的財務部門已經不僅僅只是進行定期的報告和BI工作了，他們已經在開始利用大數據來降低風險和成本，尋找機會提高預測的准確性。具體地說，他們使用的數據來識別高風險客戶和供應商，以阻止欺詐，找准收入泄漏，並發掘新的或更有效的商業模式。

最近，天氣預測公司The Weather Company與IBM之間的合作將使企業用戶得以更好地管理天氣狀況對於企業績效的影響。據The Weather Company介紹，每年，僅在美國天氣因素就會造成價值五千億美元的經濟影響。

這些氣象數據是來自超過10萬台的氣象感測器和飛機，以及數以百萬計的智能手機、建築和路上奔跑的車輛。這些數據與其他22億個獨特的預測點的數據來源相結合，平均每天進行100多億次的實時天氣預報。例如，零售商可以使用這些數據信息來調整人員配置和供應鏈策略。而能源公司將能夠藉助這些天氣數據信息改善供應和預測需求。保險公司將能夠向其投保人警告惡劣天氣條件，這樣他們就可以減少在冰雹災害天氣發生汽車損壞的可能性。

智能化的銷售

稍微修改一下企業的銷售和營銷策略就可能會對您企業的銷售業績產生深遠的影響，特別是當通過大數據分析之後進行的有規劃的修改。

想像一下，一個為期六周的直郵營銷活動票面收益率的超過了70%。而根據直銷協會的介紹，平均直郵回報率僅為3.7%。而雜貨連鎖店Kroger公司是如何做到的呢?一方面，他們根據客戶個人的購物歷史記錄採用個性化的直接郵寄方式。

Kroger公司的客戶會員卡計劃，被食品行業評為第一。超過90%的客戶使用會員卡購買產品。雖然也有其他因素的共同作用，使得Kroger公司的財務績效如此驕人，但其連續45個季度的持續增長至少部分要歸因於其客戶忠誠計劃。

最大限度地減少設備和資產故障

企業希望避免不必要的業務中斷干擾和客戶的焦慮。現在，感測器已經被嵌入到一切設備，企業可以使用這些數據信息，以確定何時需要對飛機，火車，汽車，及其它電器設備進行維修。理想情況下，當問題已經出現的時候，企業要了解這個問題是什麼原因造成的，以及其如何能得到解決，最好有一個專業的維修隊伍。

Pratt &Whitney公司是美國聯合技術公司(United Technologies Corp.)下屬的一個單位，該公司試圖減少意外的飛機發動機維修。據Airinsight.com介紹，今天的發動機能夠在飛機飛行過程中從多個快照收集約100個參數。相比之下，新一代的引擎能夠收集關於連續飛行的5000個參數。這一過程中產生約2千兆位元組的數據。使用這些數據信息，Pratt &Whitney公司及其合作夥伴IBM得以進行主動的維修。

利用客戶的終身價值

如今的授權客戶比以往任何時候都更加苛刻和善變。企業為了保持或增加市場份額，需要盡可能多地了解自己的客戶，不斷改善自己的產品和服務，並願意調整自己的商業模式，以反映其客戶的實際需求。

美國汽車租賃公司AvisBudget就一直致力於這方面。他們通過實施整合戰略增加了市場份額，並取得了數億美元的額外收入。主動參與確定客戶價值細分，提供分層激勵，提高客戶的忠誠度。該公司的IT合作夥伴CSC公司採用模型預測AvisBudget客戶資料庫的終身價值，並驗證了其使用多通道的營銷活動和相應的分析。

現在的客戶評估數據結合了其他數據，包括客戶的租賃歷史，服務問題，服務地區的人口統計，企業隸屬關系和客戶反饋等等。Avis Budget也收集和分析社交媒體數據。該公司有一個社交媒體專家團隊專門進行品牌營銷。該公司最近還更新了網站，以進一步改善客戶體驗，並且他們正在使用大數據預測區域性的車隊配售和定價服務需求。

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