5种不同的方式企业使用大数据

大数据都是关于洞察力的。数量和指标的庞大数量提供了足够的范围和规模，可以清晰地呈现出适用于它的内容。流程，客户行为，后勤问题 - 所有这些都可以通过大数据进行识别，挖掘和细分。然后，当与分析和机器学习等工具结合使用时，您的企业就拥有了数据驱动决策的所有功能，可以提升并加速您的目标。

那么你能做些什么呢?让我们来看看五种截然不同的真实场景。以下示例显示了几乎在任何情况下灵活且强大的大数据。

医疗保健：简化物流

随着医疗记录变为电子化，大数据简化流程的能力延伸到医疗保健管理和患者。在管理方面，大数据可以揭示影响人员配置和物流的许多关键变量。例如，冷和流感季节将需要更多的患者就诊，但识别诸如天气，接近假日旅行，接受流感疫苗的患者百分比以及其他此类个体因素等变量可以提供更大的图景。

结果使医疗保健机构能够适当地管理从工作人员规模到预约预约以及放置流感疫苗和其他季节性需求的时间。这最终使患者受益，并且他们在满足他们的需求方面具有更高的透明度和可访问性。与此同时，大数据允许组织的数据科学家为患者提醒或识别谁有风险(或可能从中受益)新的医学研究等事项开发模型。

银行业务：尽量减少欺诈行为

欺诈活动是银行业的克星。当欺诈发生时，它会占用所有各方的宝贵时间和资源 - 受害者，银行员工以及处理欺诈性购买的地点。它也损害了信任，这可能是银行业最重要的因素。欺诈时间越长未被发现，受伤的人越多，资源就越耗尽。然而，大数据是几十年来欺诈预防中最重要的创新。

对于银行业而言，大数据意味着无数字节的信息 - 交易，指标，支付等 - 提供用户行为的详细信息。从规模上看，这是如何使用资金的蓝图。当与机器学习和分析相结合时，可以识别模式，并且随着机器学习增加这种能力，异常变得更容易被发现。这允许银行在启动时立即捕获欺诈行为，从而最大限度地降低其传播和损害更多账户的可能性。

制造业：识别瓶颈

制造过程在工作流程中有许多活动部件，从零件采购到最终质量控制。这些步骤中的每一步都有许多变量：例如，采购可能会因供应商库存问题或运输延误而停滞; 和装配可能存在工具或机器故障的问题。通过将数字跟踪的指标应用于所有这些步骤并获取大量记录，大数据可以作为识别潜在瓶颈来源的基础。

这可以直接或间接地起作用。作为直接改进的一个例子，大数据可以显示某个库存提供商是否一直处于运输延迟或质量问题的根源。在这种情况下，大数据可能是导致最终供应商变更的标志。作为间接改进的一个例子，大数据可以帮助采购团队确定最大化供应商折扣的方法，从而释放预算以应用于其他级别(例如，新组装机器或更多质量控制人员)。

软件：识别用户行为

当软件发布时，无论是视频游戏还是工作场所应用程序，开发团队的目标都是正确使用其所有功能。当然，情况并非总是这样。但是，使用大数据可以解释功能使用的方式和原因。大数据指标可以收集数据，以识别使用哪些功能，而不仅仅是激活，以及用户保持参与的时间。它还可以告诉您是否触发了任何错误或故障，以及还激活了什么。

然后，分析工具可以将这些数据分解为更加孤立的细分，以创建明确的外观。例如，崩溃错误可能总是发生在软件的一个功能中，但只有在同时激活另一个功能时才会发生。大数据收集情境指标以构建未来迭代的路线图，无论是修复错误功能还是由于缺乏用户兴趣而废弃它们。

政府：优化资源

政府的所有部门都处理大量数据。关于政府官僚机构的陈规定型的笑话具有一定的真实性，但在数字世界中，所有的文书工作都已上线。这实际上将消极变为积极的：所有文书工作都为在数字空间中跟踪的指标奠定了基础。对于大数据，突然间信息是动态且流动的，并且在许多情况下，随着文书错误的最小化，它会更加准确。

这导致在许多方面对资源使用进行大修。大数据可以导致自动化流程的发展，从而优化人力资源以实现更合适的用途。大数据还可以提供对流量模式和公用事业使用情况的洞察，识别问题并创建基础架构改进的途径。

大数据：万物的未来

上述五个例子源于截然不同的业务和行业，但它们都有一个共同点：它们表明数据几乎可以在任何情况下识别问题。随着设备技术和数据通信的发展，数据量不断增长，这意味着大数据只会变大。与此同时，分析工具和机器学习/人工智能的力量也在不断增长。

因此，我们世界的连接数量只会增加，而且大数据对任何行业中任何组织的重要性只会越来越大。课程?无论您做什么或如何做，都有一种方法可以将大数据集成到您的流程和工作流程中。事实上，这样做不仅仅是一个好主意; 这可能是 未来证明您的业务的 最佳选择。因为如果您没有将大数据整合到您的组织中，那么您的竞争对手可能已经领先于您。