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編者按：大數據無疑是這幾年來最熱門的話題之壹，互聯網的發展使得信息數據的獲取變得簡單而快捷。目前為止，大數據依舊主要應用於大型的企業，但不可否認的是，大數據在中小企業當中也越來越重要。那麽中小型企業該如何抓住大數據的趨勢，利用大數據來實現公司的發展呢？
通過大數據技術和相關工具進行數據管理是企業和國家層面的***同話題。目前大數據技術主要運用於大型企業，不過越來越多的中小型企業也逐漸開始加入大數據的使用。
預計到2025年，大數據分析和管理將不再是大企業的專利。在未來的幾年中，大數據技術將持續輔助生產，並優化內部流程。
從那些已經在工作流程中實踐該技術的行業那裏，我們能學到什麽經驗呢？首先，讓我們來看看大數據應用的壹些成功案例。
大數據作為業務發展的新動力
數字技術和社交網絡時代產生的信息量呈指數級增長。如果壹家公司擁有壹個網站和壹個應用程序，那麽它也就同時擁有了可以進行分析的數據。不過它是如何幫助企業的呢?
壹些大型企業在七年前就已經開始思考這個問題了，即便如此，在2015年全球也僅有17%的公司在運營中使用了大數據。事實證明，IT公司、銀行和電信公司是大數據的早期實踐者，這並不奇怪，因為這些部門早就積累了龐大的數據庫。銀行通過交易積累數據;電信公司通過地理位置信息獲取數據；而搜索引擎則利用用戶的歷史記錄來獲得數據。
在美國，大數據已被應用於各行各業，不過在歐洲和亞洲，對於這項技術的需求量相對還是較低。
在過去的五年中，各企業使用大數據的次數增加了三倍，這壹增長趨勢仍將持續。Statista預測，到2027年，全球大數據市場將達到1030億美元，是2020年的兩倍。
各行業的大數據趨勢、偏好和影響
忽視大數據技術的公司可能會面臨利潤的損失，這就是人們對大數據技術越來越感興趣的原因。例如，領先的專業設備制造商Caterpillar承認，僅僅因為他們沒有實施大數據技術，其分銷商損失了約150億美元。Caterpillar對旗下超過350萬輛汽車配備了傳感器來進行運行狀況數據的收集，而這些數據可以幫助業主優化設備的使用並維護成本管理。
利潤損失通常表現為客戶的流失以及優化的不足。目前，各企業都在專註於內部大數據專業知識的開發，由此可見，要掌握對大數據之於公司流程的影響是大家的***識。
對大數據分析的投資也呈增長趨勢。事實上，在接下來的幾年裏，已經采用大數據分析的公司會不斷增長大數據項目的數量。
大數據分析的支出取決於行業領域。比如，這項技術的使用就給電信公司帶來了數百萬美元的損失，因為電信公司需要使用越來越多的服務器來存儲和處理數據，並用它來輔助保護機密數據。
針對企業的大數據解決方案因收集數據類型和所應對的挑戰的不同而不同，讓我們來看壹些優秀的例子。
1.電子商務中的大數據
在個性化出現之前，營銷人員壹般都依靠市場調查和銷售分析來掌握客戶需求。然而，通過這種方法得到結果與現實之間還是存在著很大的差異。
2018年，HM的利潤連續第十個季度下滑，嚴重威脅到了該公司的生存。後來，該公司利用大數據算法來穩定局勢，在不降低銷售額的情況下清空了40%的庫存。
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零售商可以獲得大量的數據，這些數據可用於與客戶進行溝通並優化內部流程。沃爾瑪網絡使用的大數據技術每小時都需要處理2.5pb的數據。
現代零售業正在從CRM營銷轉向預測分析。
2.醫療保健領域的大數據
醫學數據分析具有巨大的潛力。隨著大數據技術在醫療保健領域的應用，這壹領域將有可能得到以下幾點好處:
_更低的處理成本;
_預測流行病;
_提供疾病早期篩查;
_提高整體生活質量;
_將現代治療方法應用於實踐。
作為美國最大的獨立藥房利潤管理公司、同時也是最大的藥房之壹，ExpressScripts每年都要處理數百萬份送貨上門和零售藥店的處方。這些數據包含了豐富的病人信息，所以在給病人開藥方之前，醫務人員可以提前了解到藥物的副作用。
而這將有益於國家衛生系統的重大改進：:
醫療服務提供者在給病人開止痛藥之前，將確定病人是否有成癮的風險。在這種條件下，醫護人員可以選擇不同的治療方案，還可以更密切地監測病人的藥物使用情況。
對處方、生理學和其他醫療信息的分析將有助於確定慢性病或尚未得到充分診斷的疾病的研究;
分析患者出院後對醫囑的依從性將有助於預測未來90天內再次入院的可能性，並輔助采取適當的措施預防再次入院。
3.電信大數據
電信公司提供的電信方案每天都吸引著眾多用戶，但這也為電信詐騙提供了可趁之機。非法訪問、非法授權、偽造資料、克隆、行為欺詐是最常見的詐騙類型。此外，詐騙對用戶好感度也有直接影響。因此，檢測詐騙的系統、工具和方法被廣泛應用於電信領域。
在全球擁有最多用戶的移動運營商中國移動開發了基於大數據分析和機器學習技術的“天盾加密軟件，開發人員利用警方提供的詐騙案件數據庫來訓練算法，使它能夠檢測出典型的電信詐騙內容，並攔截垃圾郵件和電話。
該系統還可以識別頻繁發送垃圾郵件的用戶組，並向他們發出警告。此外，中國移動表示，“天盾的精度也會隨著被投入使用而不斷提高。
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4.Web應用開發的大數據潛力
通過將大數據實施並融合到企業現有的移動和web應用程序中，大數據可以對公司的內部流程進行優化。例如，美國最重要的供應鏈管理公司UPS物流每天都要向220多個國家運送超過1690萬件貨物，這離不開大數據提供的解決方案。
為了優化航線並降低成本，UPS使用了Orion應用程序，Orion的意思是On-roadIntegratedOptimizationandNavigation，也就是道路綜合優化和導航。該應用程序作為該公司的車隊管理web應用程序，使用大量的地圖數據、出發地和到達點的數據、貨物尺寸和貨物交付時間，來生成最佳路線。
因此，UPS每年都可以節省約600萬升燃料、減少1.3萬噸碳排放並提高配送速度。
5.教育領域中的大數據
作為美國企業和教育項目的領導者，Skillsoft與IBM合作，直接通過項目和電子郵件通訊，利用用戶交互方面的內部數據來個性化定制他們的用戶體驗，增加參與度，並改善學習成果。
他們利用用戶活動的數據來監控用戶的參與度，並確定最佳的溝通渠道和溝通時間來捕捉用戶的註意力。此外，基於用戶的偏好，他們還構建了教育內容推薦系統。此外，該公司還為每位用戶都量身定制了基於數據的可視化工具。
6.大數據對市場營銷的優勢
為了追蹤和預測購物行為，壹家線上自行車摩托車零售店BikeBerry采用了復雜的機器學習算法和統計模型，收集用戶的購買歷史、人口統計和行為信息等數據，並結合該公司的其他技術，幫助他們對用戶在他們網站上的行為模式進行識別和應用。
因此，該商店總能向客戶推薦最相關的產品，並開始針對那些確實需要這些產品的客戶提供具有針對性的折扣優惠，最終:
他們的銷售增長了133%;
他們的用戶活躍度提高了200%;
回頭客數量翻倍;
這類客戶的平均賬單金額增加了30%。
7.交通大數據
美國最大的鐵路公司聯合太平洋鐵路公司已經在使用大數據來加強其風險管理系統，使列車脫軌率減少了75%。該公司從每輛列車的溫度計、聽覺和視覺傳感器、天氣狀況信息、制動系統狀態、列車的GPS定位等方面收集數據。
基於這些數據，聯合太平洋公司能夠生成預測模型，可以在事故發生的前幾天甚至前幾周監測車輪和鐵路的狀況，並預測列車的出軌情況。
大數據技術使快速處理此類問題成為可能，避免了列車的損壞和延誤。
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8.公***行政中的大數據應用
政府利用大數據分析輔助在醫療保健、就業、經濟監管、犯罪和安全以及應急響應等領域進行決策。
利用大數據解決方案，洛杉磯警察局可以獲得各類型犯罪最常見的發生的條件和區域，並派遣額外的警力來進行預防。洛杉磯警局的系統利用犯罪時間、類型和區域的歷史數據，然後用空間和時間的聚類算法對它們進行處理。
本案例中沒有使用到該城市居民的個人數據和他們的位置數據，符合隱私法規。此外，犯罪的減少也為警察、司法機構和懲教系統節省了資金。.
9.大數據對農業的影響
數據分析人士認為，在農業等保守行業，大數據的前景最為可觀，因為大數據可以幫助此類行業節省人力和資源。
預計到2050年，全球糧食需求將增長近壹倍，農民面臨著巨大的增產壓力。在這種情況下，大數據可以通過從土壤傳感器、帶有GPS跟蹤器的拖拉機和當地氣象通道接收的信息，對這些數據進行綜合分析，輔助農民管理種子、肥料和殺蟲劑。更重要的是，它有助於提高生產力。
10.大數據對采礦業的好處
在采礦部門，由於對生產環境部分的要求增加，公司面臨著日益激烈的競爭，盡可能節省地使用資源變得至關重要。
礦業巨頭Severstal應用了壹個基於物聯網和大數據分析的系統來監測用電量。該公司稱，該解決方案可以顯著提高能源消耗預測的質量，通過減少罰款、優化采購和打擊電力盜竊，他們每年可以節省1000萬美元。
結論
企業們對大數據的應用已經持續了壹段時間了，數據流從未像現在這樣密集。如今的社交網絡、在線服務和應用程序都可以相互關聯，而企業也可以因此獲得潛在客戶更完整的畫像。
很多人把大數據稱為“新黃金。數據分析師預測，大數據將很快成為所有企業的主要決策工具。小型初創企業和大型國際公司都可以從這項技術中受益。
譯者：扣人心