大数据使用场景
虽然大数据的概念是最近才提出的，但大数据集的起源可以追溯到1960至70年代。当时，数据世界还处于起步阶段，世界上第一个数据中心和关系型数据库就是出现在那个时代。大数据意味着更多的信息，可以为您提供更全面的洞察。一个更全面的答案意味着数据更可信，这会帮助您总结出解决问题的新方法。
大数据使用场景
从客户体验到智能分析，大数据可帮助您轻松处理各种业务活动。以下是企业运营中的常见大数据使用场景：
产品开发
如今，像Netflix和Procter&Gamble这样的公司一般都使用大数据来预测客户的需求。它们将过去和当前产品或服务的关键属性进行了归类，建立了这些属性与成功商业产品之间的关系，为新产品和服务构建了预测模型。同时，P&G还依据客户群、社会媒体、试销市场及前期铺货的数据及分析结果进行策划、制作和发布新产品。
预测性维护
不同的结构化数据(如设备年份、品牌、型号等信息)和非结构化数据(包括数百万个日志条目，传感资料、错误讯息和引擎温度)中常常隐藏着可以预测机械故障的信息，通过分析这些数据，公司能够在事故发生之前发现潜在的问题，从而更经济有效地安排维修工作，将零件及设备的正常运转时间最大化。
客户体验
当今市场竞争的核心在于赢得客户。相比过去，企业现在更有条件清楚地了解客户体验。对此，大数据让您能够通过社交媒体、网站访问、呼叫记录以及其他来源收集数据，进而改善客户互动，为客户提供个性化产品，降低客户流失率，主动解决问题，最终以卓越体验创造更多价值。
欺诈和合规性
给您的系统安全性带来威胁的远不止几个心怀不轨的黑客—您可能会遭遇人员配置完善的专家进攻团队。同时，安全形势与合规要求也在不断变化，带来了重重挑战。借助大数据，您可以通过识别数据模式发现欺诈迹象，汇总海量信息，加速生成监管报告。
机器学习
机器学习是当今的一个热门话题，而数据（特别是大数据）是这一现象的幕后推动因素之一。通过利用大数据训练机器学习模型，我们能够“训练”机器使之具备特定能力而无需为其编写程序。正是可供训练机器学习模型的大数据促成了这一转变。
运营效率
运营效率方面可能不会经常爆出重磅消息，但大数据在该领域的影响却最为深远。借助大数据，您可以分析并评估生产、客户反馈、退货率和其他因素，从而减少缺货现象并预测未来需求。还可以利用大数据根据当前市场需求改善决策。
推动创新
大数据可以帮助你在深入洞察力的基础上研究人、组织、实体和过程之间的关系，从而以全新的方式推动创新。借助大数据，你可以有效地改进财务和企业计划决策，验证趋势和顾客需求，更好地向客户提供新的产品和服务，并实施动态定价，以获得最大的收益。简单地说，大数据将开启创新世界之门，带来无限可能。
