Ⅰ 举例说明大数据的应用
大数据应用案例之：医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
[1] "我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
Ⅱ 有哪些大数据分析案例
三个领域大数据应用案例分析
1、无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。
我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。
有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。
2、医疗行业。我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。
3、教育行业。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。
如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。
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Ⅲ 科普文：银行业9大数据科学应用案例解析！
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。
以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。
（1）欺诈识别
（2）管理客户数据
（3）投资银行的风险建模
（4）个性化营销
（5）终身价值预测
（6）实时和预测分析
（7）客户细分
（8）推荐引擎
（9）客户支持
（10）结论
1、欺诈识别
机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。
欺诈检测的关键步骤包括：
获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。
由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。
高效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。
2、管理客户数据
银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。
如今，数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。之后，通过准确的机器学习模型帮助数据专家掌握有关客户行为，交互和偏好的信息，可以通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善商业决策，从而为银行创造新的收入机会。
3、投资银行的风险建模
风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在企业融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及用于投资目的的价值。
这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。
4、个性化营销
市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。
数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据建立一个模型，预测客户对促销或优惠的反应概率。因此，银行可以进行高效，个性化的宣传并改善与客户的关系。
5、终身价值预测
客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。 这项措施的重要性正在快速增长，因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系，从而创造更高的盈利能力和业务增长。
获得和维系有利可图的客户对银行来说是一个不断增长的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要360度全方位了解每位客户，以便有效地集中资源。 这就是数据科学进入的地方。首先，必须考虑大量数据：如客户获得和流失的概念，各种银行产品和服务的使用，数量和盈利能力以及其他客户的特点 如地理，人口和市场数据。
这些数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义。 银行客户的概况，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也不尽相同。 数据科学家的工具中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型(GLM)，逐步回归，分类和回归树(CART)。 建立一个预测模型，以确定基于CLV的未来营销策略，这对于在每个客户的一生中与该公司保持良好的客户关系，实现更高的盈利能力和增长是具有非常有价值的过程。
6、实时和预测分析
分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。
可用信息的潜在价值非常惊人：指示实际信号的有意义的数据量(不仅仅是噪声)在过去几年呈指数级增长，而数据处理器的成本和规模一直在下降。区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析整合到银行工作流程中，可以实现更好的结果，以提前避免潜在的问题。
7、客户细分
客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域，年龄，对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。数据科学家的一系列技术如聚类，决策树，逻辑回归等等，因此它们有助于了解每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。
没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源，并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。
8、推荐引擎
数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。
推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协同过滤方法既可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。
协同过滤方法面临的主要挑战是使用大量数据，导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤与更简单的算法一起工作，其推荐与用户参考先前活动的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。
没有任何方法是普适的，它们每个都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和情况。
9、客户支持
杰出的客户支持服务是保持与客户长期有效关系的关键。作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。
数据科学使这一过程更好地实现了自动化，更准确，个性化，直接和高效，并且降低了员工时间成本。
结论
为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的重要性，将其融入决策过程，并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。
由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。
Ⅳ 大数据攻略案例分析及结论
大数据攻略案例分析及结论
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
｛研究结论｝
■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。
■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。
■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。
■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力
■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。
■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要
的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。
■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和
后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。
我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。
大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。
与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。
中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。
表1
表2
大数据运营—企业提升效率的助推力
对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量辩笑亏数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。
一、大数据营销
大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。
大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：
实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。
精准营销信息携神推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属升猛性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。
打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。
二、大数据用于内部运营
相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）
表5
三、大数据用于决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。
已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。
但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。
大数据产品——企业利润滋长的新源泉
大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。
表3
表4
一、大数据作为产品核心支持
它们主要在以下几方面使用大数据：
1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。
3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。
4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。
5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。
二、大数据直接作为产品
对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。
大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂
而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。
为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
Tips
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据？
互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：
a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2如何避免大数据应用时的部门分割？
对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3如何让业务人员重视大数据的应用？
解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”
4为何大数据工作与运营需求脱节？
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”
Ⅳ 关于大数据应用有什么例子
1、关能源行业大数据应用
计算居民用电量。
2、职业篮球赛大数据应用
专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用
集中处理所有的客户信息。