Ⅰ 舉例說明大數據的應用
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。
[2] 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。
[3] 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。
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] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
[1] "我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
[2] 零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
Ⅱ 有哪些大數據分析案例
三個領域大數據應用案例分析
1、無人駕駛汽車。汽車非常昂貴，然而在歐洲，人們只有4%的時間在使用汽車，96%的時間把車停在停車場，這是非常不高效的系統。如果未來普及了無人駕駛的汽車，我們就可以過上另一種生活。
我們將只需要在手機上點一個按鍵，車就會自己開過來，把我們帶去目的地。這種車就像沒有駕駛員的計程車，可以被反復使用，效率和可持續性都得到了提升，也避免了資源浪費。
有研究發現，如果自動機動車得到普及，可以減少25%的交通擁堵，減少30%的城市停車場面積。如果北京減少30%的停車場需求，城市生活將大不一樣。
2、醫療行業。我們的壽命現在都比較長了，但仍然希望能夠更長。現在，我們的醫療水平並不是很好，由於我們忽視了每一個人的個體差異，醫生會用通常的方法治療每一個人。然而，基於大數據，我們可以做精確醫療，通過大數據分析每個人的差異，進行精確的治療、劑量、用量，讓患者更快恢復健康。
3、教育行業。我們要讓下一代有能力了解這個世界。然而，因為沒有數據，我們難以做到因材施教，所有孩子獲得同樣的教學，學習同樣的書本。低效率的教學就是在浪費腦力、知識和我們解決問題的能力。
如果我們用大數據去分析孩子在發展學習能力時遇到的問題，就可以進行個性化的學習，就可以釋放知識和理解力的力量，讓每一個孩子充分開發潛能。
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Ⅲ 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。
Ⅳ 大數據攻略案例分析及結論
大數據攻略案例分析及結論
我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？
｛研究結論｝
■大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。
■對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。
■雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。
■對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力
■對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。
■對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要
的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。
■對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和
後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。
我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。
大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。
與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？
來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。
中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。
表1
表2
大數據運營—企業提升效率的助推力
對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量辯笑虧數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。
一、大數據營銷
大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。
大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：
實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。
精準營銷信息攜神推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。
一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬升猛性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。
打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。
二、大數據用於內部運營
相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）
表5
三、大數據用於決策
在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。
已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。
但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。
大數據產品——企業利潤滋長的新源泉
大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。
表3
表4
一、大數據作為產品核心支持
它們主要在以下幾方面使用大數據：
1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。
2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。
3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。
4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。
5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。
二、大數據直接作為產品
對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。
大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑
而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。
為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。
Tips
大數據實戰手冊
將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題
1企業如何獲取與分析數據？
互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：
a和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。
b建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。
c許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。
2如何避免大數據應用時的部門分割？
對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。
要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。
3如何讓業務人員重視大數據的應用？
解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。
另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」
4為何大數據工作與運營需求脫節？
這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？
有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。
例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」
Ⅳ 關於大數據應用有什麼例子
1、關能源行業大數據應用
計算居民用電量。
2、職業籃球賽大數據應用
專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，找到對手的弱點。
3、保險行業大數據應用
集中處理所有的客戶信息。