透過大資料技術和工具進行資料管理是企業和國家層面的相關主題。今天，主要是大型企業今天使用大資料技術（大約60%的市場）。
然而，注入這項技術的中小型企業的數量每年都在增長。
到2025年，大資料分析和管理將不再只是大公司的特權。在未來幾年，大資料技術將繼續幫助更有效地工作和最佳化內部流程。您可以從那些已經在工作流程中實施該技術的人那裡學到什麼？
首先，讓我們看看一些大資料的成功案例。
一、大資料作為新的業務發展驅動力
數字技術和社交網路時代產生的資訊量呈指數級增長。如果一家公司有一個網站和一個應用程式，它就已經有了可以分析的資料。
但它如何幫助企業？
大公司在7年前就開始問這個問題。然而，2015年全球只有約17%的公司在其運營中採用了大資料。IT公司、銀行和電信公司已成為大資料的早期採用者。然而，這並不奇怪。這些部門積累了最重要的資料量。
銀行透過交易積累資料；電信透過地理資料獲取資料，搜尋引擎使用查詢歷史。
在美國，很多行業都在使用大資料。
同時，在歐洲和亞洲，對這項技術的需求略低，在過去五年中，企業開始使用大資料的次數增加了三倍。此外，應用程式將增長。Statista預測，到2027年，全球大資料市場將達到1030億美元，是2020年的兩倍。
忽視大資料技術的公司可能會失去利潤。因此，這一事實解釋了人們對這項技術日益增長的興趣。例如，領先的專業裝置製造商卡特彼勒承認，其分銷商僅僅因為沒有實施大資料技術就損失了約150億美元。舉例來說，卡特彼勒擁有超過350萬輛配備感測器的車輛，這些感測器可以收集執行狀況資料。
該資料可幫助業主最佳化其裝置的使用和管理維護成本。
利潤損失通常表現為客戶流失或最佳化失敗。如今，企業專注於發展內部大資料專業知識
。因此，預設情況下，要很好地瞭解大資料對流程的影響。
對大資料分析的投資正在增加。事實上，已經採用大資料分析的公司在接下來的幾年中不會停止增加其大資料專案的數量。大資料分析的支出取決於行業領域。例如，使用這項技術給電信公司帶來數百萬美元的成本。
這是因為電信使用越來越多的伺服器來儲存和處理資料。此外，它還有助於確保資料保護和機密性。
企業的大資料解決方案因收集的資料型別和所解決的挑戰而異。讓我們來看看一些很好的例子。在個性化出現之前，營銷人員依靠調查和銷售分析來確定客戶需求。
然而，這種方法產生的結果幾乎與現實不可比。
H&M2018年連續10個季度利潤下滑，威脅公司生存。大資料演算法被用來穩定情況，允許在不降低銷售額的情況下去除商店40%的庫存。
零售商獲得了大量資料，可用於客戶溝通和內部流程最佳化。
例如，沃爾瑪網路還使用大資料技術每小時處理2.5PB的資料。
醫學資料分析具有巨大的潛力。
透過在醫療保健中使用大資料技術，可以：降低處理成本、預測流行病爆發、提供疾病早期篩查、提高整體生活質量、將現代治療方法引入實踐。
作為最大的藥房福利獨立管理公司和美國最大的藥房之一，ExpressScripts每年為家庭配送和零售藥房處理數百萬份處方。他們關於個別患者的資訊變得如此豐富，以至於他們很快就能夠在向患者開出藥物之前很久就將藥物副作用通知醫務人員。
這將導致國家衛生系統發生重大有益變化：
醫療保健提供者將在開出止痛藥之前確定患者是否有成癮的風險。在這種情況下，可以選擇不同的治療計劃或更密切地監測藥物消耗；
對處方、生理和其他醫學資訊的分析將有助於識別慢性疾病或尚未得到充分診斷的疾病的發展；分析出院後患者對醫囑的遵守情況將有助
於預測在接下來的90天內再次入院的可能性，並採取適當的行動來防止這種情況發生。
二、電信大資料
電信公司建立的解決方案每天都會吸引許多使用者，這為欺詐提供了廣闊的領域。非法訪問、授權、偽造個人資料、克隆、行為欺詐是最普遍的欺詐型別。此外，欺詐對與使用者的關係有直接影響。
因此，用於檢測欺詐的系統、工具和方法被廣泛應用於電信領域。
全球使用者量最大的移動運營商中國移動基於大資料分析和機器學習技術開發了天盾系統。
它能夠檢測欺詐者的典型短語，攔截垃圾郵件和電話。
開發人員使用警察部門提供的大量欺詐案件資料庫來訓練演算法。
該系統還可以識別特別容易收到垃圾郵件的使用者組並提醒他們。此外，據中國移動稱，隨著天盾的投入使用，系統的準確性有所提高。
大資料可用於透過實施和注入現有的企業移動和網路應用程式來最佳化公司的內部流程。例如，UPS物流公司和美國最重要的供應鏈管理公司每天向220多個國家/地區運送超過1690萬件貨物。
它離不開大資料解決方案。
為了最佳化路線和削減成本，該公司實施了Orion應用程式
。它代表道路綜合最佳化和導航。該應用程式是該公司的車隊管理網路應用程式。該系統使用海量製圖資料、出發點和到達點資料、貨物大小和所需交付時間來實時生成最佳路線。因此，UPS每年可節省約600萬升燃料，每年減少13，000噸向大氣中的碳排放，並加快交付速度。
作為美國企業教育計劃的領導者，Skillsoft與IBM合作，利用有關使用者互動的內部資料，
直接透過該計劃和電子郵件簡報定製他們的體驗、提高參與度並改善學習成果。
使用者活動資料用於監控參與度並確定最佳時間和溝通渠道，以吸引使用者的注意力。此外，基於使用者的偏好，構建了教育內容推薦系統（84%的使用者認為推薦具有相關性）。
此外，該公司注入了基於資料的視覺化工具，為系統中的每個使用者量身定製。
三、大資料的營銷優勢
為了跟蹤和預測腳踏車和摩托車電子商務商店的購物行為，BikeBerry實施了複雜的機器學習演算法和統計模型。收集的有關購買歷史、人口統計和行為資訊的資料與公司使用的技術相結合，
可以識別和利用BikeBerry網站上的行為模式。
因此，該商店能夠向客戶推薦最相關的產品
，並開始專門為確實需要這些產品的客戶提供有針對性的折扣優惠，這有助於：銷售額增加133%、將使用者活躍度提高200%、回頭客數量翻倍、將此類客戶的平均檢查率提高30%。
美國最大的鐵路公司聯合太平洋鐵路公司利用大資料加強其風險管理系統，使列車脫軌減少了75%。該公司從每個機車的溫度計、聲學和視覺感測器中收集資料，
以及有關天氣狀況、制動系統狀態和列車GPS位置的資訊。
基於這些資料，聯合太平洋公司能夠開發預測模型，允許在事故發生前幾天甚至幾周監測車輪和鐵路的狀況以及預測列車脫軌。
大資料技術使快速處理此類問題成為可能，避免列車損壞和延誤。
政府利用大資料分析在醫療保健、就業、經濟監管、犯罪和安全以及應急響應等領域做出決策。使用大資料解決方案，洛杉磯警察局可以獲取最有可能發生的各種犯罪型別的條款和區域（非常精確，大約50平方米），並增派警力進行預防。
LAPD的系統使用有關犯罪時間、型別和區域的歷史資料，並使用空間和時間上的聚類演算法對其進行處理。
在這種情況下，不會使用城市中人們的個人資料及其位置資料
，從而符合隱私法規。此外，犯罪率的下降為警察、司法機構和懲教系統節省了資金。
資料分析師認為，大資料在農業等保守行業領域的前景最為顯著。這是因為大資料將有助於節省該行業的勞動力和資源。
到2050年，全球糧食需求預計將增加近一倍，這使農民面臨提高產量的壓力。
在這種情況下，大資料是指從土壤感測器、帶有GPS跟蹤器的拖拉機和當地氣象頻道接收到的資訊。對這些資料的綜合分析使農民能夠管理種子、化肥和殺蟲劑。
更重要的是，它有助於提高生產力。
在採礦業，由於對生產的環境組成部分的要求增加，公司面臨著日益激烈的競爭。因此，這一趨勢使得公司儘可能節約使用資源變得至關重要。
礦業巨頭Severstal實施了一個基於物聯網和大資料分析的系統來監控電力消耗。
據該公司稱，該解決方案可以顯著提高能源消耗預測的質量（每月提高20-25%）並透過減少罰款、最佳化採購和打擊竊電每年節省1000萬美元。
四、結論
企業使用大資料已經有一段時間了。然而，資料流從來沒有像現在這樣密集。今天的社交網路、線上服務和應用程式都可以相互關聯。
同時，企業可以獲得潛在客戶的全貌。
許多人將大資料稱為“新黃金”。
資料分析師預測，大資料將很快成為每個企業的主要決策工具。小型初創企業和大型國際組織將從使用這項技術中受益匪淺。