大數(shù)據(jù)將為我們呈現(xiàn)一個新的商業(yè)機會。但目前僅有少量公司可以真正的從大數(shù)據(jù)中獲取到較多的商業(yè)價值。下邊介紹了9個大數(shù)據(jù)用例，我們在進行大數(shù)據(jù)分析項目時可以參考一下這些用例，從而更好地從大數(shù)據(jù)中獲取到我們想要的價值。
一、從數(shù)據(jù)分析中獲取商業(yè)價值
請注意，這里涉及到一些高級的數(shù)據(jù)分析方法，例如數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、自然語言處理和極端SQL等等。與原來的報告和OLAP技術不同，這些方法可以讓你更好地探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)分析見解。
二、探索大數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會
很多大數(shù)據(jù)都是來自一些新的來源，這代表客戶或合作伙伴互動的新渠道。和任何新的數(shù)據(jù)來源一樣，大數(shù)據(jù)值得探索。通過數(shù)據(jù)探索，你可以了解一些之前所不知道的商業(yè)模式和事實真相，比如新的客戶群細分、客戶行為、客戶流失的形式，和最低成本的根本原因等等。
三、對已收集到的大數(shù)據(jù)進行分析
許多公司都收集了大量的數(shù)據(jù)，他們感覺這些數(shù)據(jù)存在著商業(yè)價值，但并不知道怎樣從這些弄出來的值大的數(shù)據(jù)。不同行業(yè)的數(shù)據(jù)集有所不同，比如，如果你處于網(wǎng)絡營銷行業(yè)，你可能會有大量Web站點的日志數(shù)據(jù)集，這可以把數(shù)據(jù)按會話進行劃分，進行分析以了解網(wǎng)站訪客的行為并提升網(wǎng)站的訪問體驗。同樣，來自制造業(yè)的質量保證數(shù)據(jù)將有助于公司生產出更可靠的產品和選擇更好的供應商，而通過RFID數(shù)據(jù)可以幫助你更深入地供應鏈中產品的運動軌跡。
四、重點分析對你的行業(yè)有價值的大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的類型和內容因行業(yè)而異，每一類數(shù)據(jù)對于每個行業(yè)的價值是不一樣的。比如電信行業(yè)的呼叫詳細記錄（CDR），零售業(yè)、制造業(yè)或其他以產口為中心的行業(yè)的RFID數(shù)據(jù)，以及制造業(yè)（特別是汽車和消費電子）中機器人的傳感器數(shù)據(jù)等等，這些都是各個行業(yè)中非常重要的數(shù)據(jù)。
五、理解非結構化的大數(shù)據(jù)
非結構化的信息主要指的是是使用文字表達的人類語言，這與大多數(shù)關系型數(shù)據(jù)有著很大的不同，你需要使用一些新的工具來進行自然語言處理、搜索和文本分析。把基于文本內容的業(yè)務流程進行可視化展示，比如，保險索賠過程，醫(yī)療病歷記錄，各個行業(yè)的呼叫中心和幫助臺應用程序，以及以客戶為導向的企業(yè)情感分析等內容均可以在進行處理后以可視化的形式表現(xiàn)出來。
六、使用社交媒體數(shù)據(jù)來擴展現(xiàn)有的客戶分析
客戶的各種行為比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或表示他們的喜好等等，會在客戶中相互影響。社交大數(shù)據(jù)可以來自社交媒體網(wǎng)站，以及自有的客戶能夠表達意見及事實的渠道。我們可以使用預測性分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預測產品或服務的問題。我們也可以利用這些數(shù)據(jù)來評估市場知名度、品牌美譽度、用戶情緒變動和新的客戶群。
七、把客戶的意見整合到大數(shù)據(jù)中
通過運用大數(shù)據(jù)（與原有的企業(yè)資源集成），我們可以對客戶或其他商業(yè)實體（產品，供應商，合作伙伴）實現(xiàn)360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。新增的粒狀細節(jié)帶來更準確的客戶群細分，直銷策略和客戶分析。
八、整合大數(shù)據(jù)以改善原有的分析應用
對于原有的分析應用，大數(shù)據(jù)可以擴大和擴展其數(shù)據(jù)樣本。尤其在依賴于大樣本的分析技術的情況下，比如統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘；而在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下同樣也得用上大樣本的數(shù)據(jù)。
九、分析大數(shù)據(jù)流，實時操作業(yè)務，提升業(yè)務動作水平
實時監(jiān)測和分析的程序已經(jīng)在企業(yè)運營中存在了很多年，那些需要全天候運行的能源、通訊網(wǎng)絡或任何系統(tǒng)網(wǎng)絡、服務或設施的機構早就在使用這類型的程序。最近，從監(jiān)控行業(yè)（網(wǎng)絡安全、態(tài)勢感知、欺詐檢測）到物流行業(yè)（公路或鐵路運輸、移動資產管理、實時庫存），越來越多的組織正在利用大數(shù)據(jù)流的應用。目前大數(shù)據(jù)分析仍主要以批量和離線的方式執(zhí)行，但隨著用戶與技術的成熟，大數(shù)據(jù)分析將會進入實時分析的時代。
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