留城网通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今，主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而，使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天，我们能够更加充分利用数据的价值。

　　到2025年，大数据分析和管理将不再是大公司的特权。在未来几年，大数据技术将继续帮助更有效地工作和优化内部流程。

　　可以从那些已经在工作流中实现这些技术的人那里学到有价值的东西。首先，让我们来看看一些大数据的成功案例。

　　数字技术和社交网络时代产生的信息量呈指数级增长。如果一家公司有一个网站和一个应用程序，它就已经有了可以分析的数据。但这对企业有什么帮助呢?

　　大公司7年前就开始问这个问题。然而，2015年全球只有17%的公司在运营中使用大数据。IT公司、银行和电信公司是大数据的早期采用者。然而，这并不奇怪。这些组织积累了大量的数据。银行通过交易积累数据；电信公司通过地理位置数据获取数据；搜索引擎则使用查询和浏览历史记录搜集数据。

　　在美国，很多行业都在使用大数据。与此同时，在欧洲和亚洲，对这项技术的需求略低。

　　在过去五年中，企业开始使用大数据的数量增加了三倍。此外，应用程序还将不断增长。Statista预测，到2027年，全球大数据市场的规模将达到1030亿美元，是2020年的两倍。

　　忽视大数据技术的公司有失去利润的风险。因此，这一事实解释了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卡特彼勒(Caterpillar)就承认，其分销商仅仅因为没有实施大数据技术，就损失了约150亿美元。卡特彼勒公司有超过350万辆汽车配备了可以收集运行状况数据的传感器。这些数据帮助购买设备业主优化他们的设备的使用和管理维护成本。

　　损失的利润往往表现为失去客户或错过优化。如今，企业都在关注内部大数据技术的发展。因此，很好地理解大数据对流程的影响是理所当然的。

　　对大数据分析的投资正在增加。事实上，已经采用大数据分析的公司在接下来的几年里不会停止大数据项目的增长。

　　大数据分析的支出取决于行业领域。例如，这项技术的使用花费了电信公司数百万美元。这是因为电信公司使用越来越多的服务器来存储和处理数据。此外，它有助于确保数据保护和机密性。

　　在个性化技术出现之前，营销人员依靠调查和销售分析来确定客户的需求。然而，这种方法产生的结果很难与现实相比较。

　　2018年，H&M连续10个季度利润下降，威胁到公司的生存。大数据算法被用来稳定局面，允许在不降低销售额的情况下去除40%的库存。

　　零售商获得了大量的数据，这些数据可用于客户沟通和内部流程的优化。例如，沃尔玛的网络也使用大数据技术，每小时处理2.5 PB的数据。

　　医疗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，我们有可能：

　　ExpressScripts（快捷药方公司）是美国最大的独立药房福利管理公司，也是美国最大的药房之一，每年为家庭配送和零售药店处理数百万张处方。他们关于患者的信息非常丰富，以至于他们很快就能在给患者开药之前很久就通知医务人员药物的副作用。

　　在开止痛药之前，卫生保健提供者将确定病人是否有成瘾的风险。在这种情况下，可以选择不同的治疗计划或更密切地监测药物消费；

　　对处方、生理和其他医疗信息的分析将有助于确定慢性疾病的发展或尚未得到充分诊断的疾病；

　　分析患者在出院后是否遵守医嘱，将有助于预测未来90天内再次入院的可能性，并采取适当措施预防。

　　电信公司每天都有海量用户使用，这为欺诈行为提供了广阔的领域。非法访问、授权、虚假资料、克隆、行为欺诈，是最常见的欺诈类型。此外，欺诈行为还会直接影响到与用户的关系。因此，检测欺诈的系统、工具和方法被广泛应用于电信领域。

　　全球用户最多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系统。它能够检测出典型的骗子短语，拦截垃圾邮件和电话。开发人员使用公安局提供的大量欺诈案数据库来训练算法。

　　该系统还可以识别出特别容易发送垃圾邮件的用户组，并向他们发出警告。随着“天盾”的投入使用，系统的精度提高。

　　大数据可以用来优化公司的内部流程，通过它的实施和注入到现有的企业移动和网络应用程序。例如，UPS物流公司和美国最重要的供应链管理公司每天向220多个国家递送超过1690万件货物。它离不开大数据解决方案。

　　为了优化路线和削减成本，该公司实施了Orion应用程序（On-road Integrated Optimizationand Navigation的缩写）。该应用程序是该公司的车队管理网络应用程序。该系统使用大量的地图数据、出发地和到达地的数据、货物的大小和所需的交付时间来实时生成最佳路线。

　　因此，UPS每年节省了约600万升燃料，每年向大气中排放的碳减少1.3万吨，并加快了运输速度。

　　作为美国企业、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，利用用户交互的内部数据来定制他们的体验，提高参与度，并改善学习结果。

　　利用用户行为数据来监测用户粘性，并确定最佳的沟通时间和渠道来吸引用户的注意。根据用户的偏好，构建了一个教育内容推荐系统(84%的用户认为推荐是相关的)。此外，该公司还引入了基于数据的可视化工具，为系统中的每个用户量身定制。

　　为了跟踪和预测购物行为，自行车和摩托车电子商务商店BikeBerry已经实现了复杂的机器学习算法和统计模型。收集的购买历史、人口统计和行为信息数据，结合公司使用的技术，可以在BikeBerry网站上识别和利用行为模式。

　　因此，商店能够向顾客推荐最相关的产品，并开始专门为那些确实需要的顾客提供有针对性的折扣，从而达成这样的效果：

　　美国最大的铁路公司联合太平洋铁路公司(Union Pacific Railroad)利用大数据来加强其风险管理系统，使列车脱轨率降低了75%。该公司收集了每辆机车的温度计、声音和视觉传感器、天气信息、制动系统状态、列车的GPS位置等数据。

　　基于这些数据，联合太平洋公司能够开发出预测模型，用于监测车轮和铁路的状况，并在事故发生前几天甚至几周预测火车脱轨。

　　政府利用大数据分析在医疗保健、就业、经济监管、犯罪和安全以及应急响应等领域做出决策。

　　使用大数据解决方案，洛杉矶警察局可以获得各种类型犯罪的最可能位置(非常精确，约50平方米)，并派遣额外的警察部队来防止犯罪发生。洛杉矶警局的系统使用历史数据，记录犯罪的时间、类型和区域，并在空间和时间上使用聚类算法对其进行处理。

　　在这种情况下，不使用该城市居民的个人数据和有关其位置的数据，这符合隐私法规。此外，犯罪率的下降也为警察、司法和惩教系统节省了资金。

　　数据分析师认为，大数据在农业等传统保守行业的前景最为可观。这是因为大数据将帮助这个行业节省劳动力和资源。

　　预计到2050年，全球粮食需求将翻一番，农民将面临增产的压力。在这种情况下，大数据是指从土壤传感器、带GPS跟踪器的拖拉机和当地气象频道接收到的信息。对这些数据的综合分析使农民能够管理种子、化肥和杀虫剂。更重要的是，它有助于提高生产力。

　　在采矿部门，由于对生产的环境部分要求增加，各公司面临着更大的竞争。因此，这一趋势使得企业尽可能节约地使用资源变得至关重要。

　　矿业巨头Severstal公司已经实施了一个基于物联网和大数据分析的系统来监测电力消耗。据该公司称，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%)，并通过减少罚款、优化采购和打击电力盗窃，每年节省1000万美元。

　　企业使用大数据已经有一段时间了。然而，数据的流动从来没有像现在这样密集。如今，社交网络、在线服务和应用程序都可以相互关联。同时，企业也可以对潜在客户有一个全面了解。很多人会把大数据称为“新黄金”。数据分析师预测，大数据将很快成为每个企业的主要决策工具。无论小型初创企业还是大型国际组织都将从使用这项技术中获益良多。