由于交易量的增加，企业已经创建了一个包含这些交易的庞大数据存储库。 因此，商业信息、洞察力和情报是必要的。 业务经理做出数据驱动的、基于事实的决策，而不是基于经验或制度。 建筑智能 围绕业务目标及其运营细微差别取得了成功。
在过去十年中，企业通过自动化流程走向了数字时代。 大数据应用程序可以为希望更好地了解用户和客户行为的公司揭示隐藏的模式和趋势。 公司可以利用这些洞察力找到创新方向，并通过在竞争前提供产品和服务来提供竞争优势。
在本文中，我们将讨论一般的大数据示例和大数据分析，并检查七个不同的大数据应用示例。
什么是大数据？
具有更大多样性的数据以更快的速度到达并且包含更大的体积被称为大数据。 也就是说，这就是所谓的三V。 庞大而复杂的数据集，尤其是来自新来源的数据集，可以 描述为大数据. 数据集如此之大，以至于传统的数据处理软件无法处理它们。 然而，这些海量数据可以解决以前不可能解决的业务问题。
大数据分析
大数据分析涉及检查大数据以发现可帮助组织做出明智的业务决策的信息，例如隐藏模式、相关性、市场趋势和客户偏好。
组织可以使用数据分析技术来分析数据集并收集新信息。 商业智能查询提供基本商业智能 (BI) 问题的答案。
在分析的背景下，大数据分析是高级分析的一种形式，它涉及复杂的大数据应用程序和示例，以及高级功能，例如预测模型、统计算法和假设分析，这些功能由高级分析系统提供支持。
大数据分析：为什么重要？
通过利用大数据分析系统和软件，组织可以做出数据驱动的决策，从而通过制定数据驱动的决策来改善业务成果。 这可能会带来一些好处，包括更有效的营销、新的收入机会、客户个性化和提高运营效率。 如果有效利用，这些好处可以提供优于竞争对手的竞争优势。
大数据分析的好处
基于大数据的分析可以提供以下好处：
• 有能力 分析大量数据 从许多不同的来源，以各种格式和类型，在短时间内。
• 可以通过了解供应链系统、运营和战略规划的其他方面来改进战略决策。
• 业务流程的效率和优化可以节省成本。
• 如果您更好地了解客户需求、行为和情绪，它可以带来更好的营销洞察力和产品开发信息。
• 有了大数据样本，可以开发新的、更明智的风险管理策略。
7 年 2024 大大数据应用示例
在本文中，我们将列出就业人数最多的 7 个行业 大数据应用 在各自的领域：
1. 大数据营销与广告
大数据分析在营销和广告的多个领域都有很大的用处，这就是其中之一。 您可能已经在广告中看到大数据的使用 Facebook 或 Instagram（如果您曾经见过）。 这里有一些更具体的例子，我们可以更深入地探索。
Netflix公司
Netflix 有超过 150 亿用户，该公司收集了每一位用户的信息。 用户可以看到他们观看的内容、观看时间、节目暂停时使用的设备以及完成系列节目的速度。 通常，人们会两次观看相同的场景，因此他们会对其进行截图。 为什么会这样？
Netflix 可以根据所有这些信息创建定制的用户配置文件。 他们在选择电影和电视节目方面的效率令人印象深刻，因为他们可以根据用户的喜好定制体验。 Netflix 收集的数据帮助他们决定接下来要向委员会展示什么，尽管您可能已经在文章中读到过有关它在新节目上大肆砸钱的文章。
Amazon
该公司收集了大量关于其用户的信息，就像 Netflix 所做的那样。 他们的数据包括用户购买了什么、他们浏览的频率（和时长），甚至他们是否留下客户评论（对情绪分析很有用）。 使用账单地址，亚马逊甚至可以估算一个人的收入。
亚马逊可以根据从数百万用户收集的所有这些数据生成高度专业化的细分用户档案。 然后，可以通过使用预测分析，根据用户的浏览习惯来确定他们的营销目标。 使用此功能，我们会建议您下一步可能要购买的商品并将产品组合在一起，以便您可以更高效地购物。
2. 银行与证券
美国证券交易委员会 (SEC) 使用大数据方法来监控金融市场活动。 他们目前正在使用网络分析和自然语言处理来捕捉金融市场的非法交易。
金融市场的“大佬”，如高频交易员、银行、对冲基金、情绪分析师和预测模型，使用大数据进行高频交易中的交易分析、交易前决策支持分析、情绪测量和预测分析。
风险分析 这个行业也非常依赖大数据，比如 反洗钱、企业风险管理和“了解你的客户”系统。
为了这些操作的安全性和合规性，客户需要经历大量的验证过程，包括生物特征认证、文件验证、 年龄验证 和交易监控。
3. 娱乐、媒体和通讯
该行业的组织同时分析客户数据和行为数据，以创建详细的客户档案，可用于：
• 不同的目标受众需要不同类型的内容
• 根据用户偏好提供点播内容推荐
• 性能测量用于衡量 内容的有效性
实时情绪分析最著名的例子之一是在温布尔登锦标赛期间向电视、移动和网络用户提供的内容（YouTube 视频），其中使用大数据对比赛期间的用户情绪进行详细分析.
名为 Spotify 的音乐流媒体服务使用 Hadoop 大数据分析从全球数百万用户收集数据。 然后它分析数据，为用户提供明智的音乐推荐。
作为向客户提供音乐、视频和 Kindle 电子书的一站式商店，Amazon Prime 非常依赖大数据。 Infochimps、Splunk、Pervasive Software 和 Visible Measures 是该行业提供大数据服务的一些大数据公司。
4。 医疗保健机构
医疗保健行业大数据的潜力扩展到制药公司和医疗产品供应商。 从疾病的诊断和治疗，到疾病的预防，再到疾病的追踪，海量数据应运而生。
电子健康记录
我们在医疗记录中记录了一切，包括我们的人口统计数据、家族史和饮食。 曾经有一段时间，这些信息都是纸质的，这使得它的价值降低了。 电子健康记录 (EHR) 由于这些数据的数字化，现在正在全球范围内创建。 EHR 有很大的潜力。
在日常工作中，它们帮助医生接收有关患者的提醒或警告（例如，药物检查）。 此外，临床研究人员还可以确定疾病、生活方式和环境与 EHR 之间的相关性。 通知新的干预措施和政府卫生政策的变化正在彻底改变我们检测、预防和治疗疾病的方式。
可穿戴设备
医疗保健提供者不断寻求更快、更便宜和更有效的治疗方法。 可穿戴设备至关重要。 实时患者跟踪是可能的。 医生可以在家中使用心脏监测器监测患者的血压，而不是依靠快速的医院测试。 如果有，医生可以迅速干预。
此外，医疗保健提供者可以通过使用大数据分析工具从无数患者那里收集数据来改进他们的产品。 金钱和生命最终得以保全。
追踪疾病
疾病追踪是大数据在医疗保健领域的另一种用途。 目前的 冠状病毒大流行 举例说明了这一点。 各国政府一直在争先恐后地启动追踪系统，以阻止冠状病毒的传播。 中国政府在火车站安装了热探测器以识别发烧患者。
在使用公共交通工具之前使用身份证明的要求使当局能够迅速提醒那些暴露在外的人。 中国政府还使用安全摄像头和移动数据来追踪那些违反隔离规定的人。 大数据确实会带来隐私问题，但中国的做法仍然显示了它的力量。
5。 教育
直到最近，人们还倾向于将教育视为放之四海而皆准的命题。 现在公司利用大数据，这不再是事实。 学校、学院和技术提供商等正在增强教育体验。
辍学率的降低
印第安纳州的普渡大学很早就采用了大数据。 Purdue 使用 Signals 开发了一个早期干预系统来帮助预测学生的学业和行为问题。 Purdue 能够通过对学生数据（例如课堂准备和参与度）应用预测模型来准确预测辍学率。
如果需要采取行动，学生和老师会收到通知，允许学院进行干预。 在一项涉及多个信号课程的研究中，辍学的几率降低了 21%。
学习体验的提升
一些教育技术提供商使用大数据。 总部位于英国的 Sparx 为儿童开发了一款数学应用程序。 该应用程序通过机器学习、个性化内容和数据分析来改进学生的学习。 每个学生都会收到最相关的内容，这些内容基于他们之前的答案，通过包含 32,000 多个问题的自适应算法。
通过提供实时反馈，可以立即解决错误。 Sparx 还通过收集跨学校用户的数据，更广泛地了解学生的学习模式和陷阱。
教学方法的改进
大数据已被其他教育技术提供商用于改进教学方法。 旧金山罗斯福小学的教师使用名为 DIBELS 的分析应用程序。 教师可以根据应用程序中有关学生阅读习惯的数据，了解他们的学生在哪些方面需要帮助。 教师可以针对所有学生最需要的汇总数据进行教学。 还鼓励教育工作者反思。
6。 政府
广泛的 大数据应用实例 存在于公共服务中，例如石油勘探、金融市场分析、欺诈检测、健康研究和环境保护。
以下是大数据应用的一些示例：
• 来自非结构化来源的数据被社会保障管理局(SSA) 用于分析大量社会残疾索赔。 通过分析快速有效地处理医疗信息，以便更快地做出决策并检测可疑或欺诈性索赔。
• 美国食品和药物管理局(FDA) 使用来自大数据的数据来检测和研究与食品相关的疾病和疾病的模式。 因此，可以进行更快速的治疗并减少死亡。
• 国土安全部将大数据用于多种目的。 政府通过分析来自各个机构的数据，使用大数据来保护国家。
例如：
食品和药物管理局 (FDA) 是美利坚合众国联邦政府的一部分，它利用大数据分析来确定模式和关联，以检查和确定食源性疾病的预期发生或意外发生未来的疾病。
7.零售和批发贸易
零售和批发商店继续从客户忠诚度计划、销售点系统、商店库存和当地人口统计数据中收集大数据。
微软、思科和 IBM 推销大数据 零售业的例子 2014年纽约Big Show零售贸易大会，包括：
• 通过分析购物模式、当地事件和其他数据，可以实现最佳人员配置
• 减少欺诈
• 及时进行库存分析
实体店使用社交媒体具有巨大的潜力，并且会继续缓慢增长。 通过社交媒体招募客户，通过社交媒体留住客户，并在社交媒体上推广产品。
结束语
这篇博客展示了一些大数据实例的实际应用。 大数据是当今的热门话题，考虑到它的所有应用，这也就不足为奇了。 重要的是要记住，大数据不是关于组织收集了多少数据；而是关于组织收集了多少数据。 这是关于他们将如何处理它。
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