大數據技術成功案例和趨勢 2021-25

通過大數據技術和工具進行數據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數據技術（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，大數據分析和管理將不再只是大公司的特權。在未來幾年，大數據技術將繼續幫助更有效地工作和優化內部流程。

您可以從那些已經在工作流程中實施該技術的人那里學到什么？首先，讓我們看看一些大數據的成功案例。

大數據作為新的業務發展驅動力

數字技術和社交網絡時代產生的信息量呈指數級增長。如果一家公司有一個網站和一個應用程序，它就已經有了可以分析的數據。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% 的公司在其運營中采用了大數據。 IT 公司、銀行和電信公司已成為大數據的早期采用者。然而，這并不奇怪。這些部門積累了最重要的數據量。銀行通過交易積累數據；電信通過地理數據獲取數據，搜索引擎使用查詢歷史。

在美國，很多行業都在使用大數據。同時，在歐洲和亞洲，對這項技術的需求略低。

在過去五年中，企業開始使用大數據的次數增加了三倍。此外，應用程序將增長。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。

跨行業的大數據趨勢、趨勢和影響

忽視大數據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，領先的專業設備制造商卡特彼勒承認，其分銷商僅僅因為沒有實施大數據技術就損失了約 150 億美元。舉例來說，卡特彼勒擁有超過 350 萬輛配備傳感器的車輛，這些傳感器可以收集運行狀況數據。該數據可幫助業主優化其設備的使用和管理維護成本。

利潤損失通常表現為客戶流失或優化失敗。如今，企業專注于發展內部大數據專業知識。因此，默認情況下，要很好地了解大數據對流程的影響。

對大數據分析的投資正在增加。事實上，已經采用大數據分析的公司在接下來的幾年中不會停止增加其大數據項目的數量。

大數據分析的支出取決于行業領域。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服務器來存儲和處理數據。此外，它還有助于確保數據保護和機密性。

企業的大數據解決方案因收集的數據類型和所解決的挑戰而異。讓我們來看看一些很好的例子。

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&M 2018年連續10個季度利潤下滑，威脅公司生存。大數據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。

零售商獲得了大量數據，可用于客戶溝通和內部流程優化。例如，沃爾瑪網絡還使用大數據技術每小時處理 2.5 PB 的數據。

現代零售業正在從 CRM 營銷轉向預測分析。

2. 醫療大數據

醫學數據分析具有巨大的潛力。通過在醫療保健中使用大數據技術，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，Express Scripts 每年為家庭配送和零售藥房處理數百萬份處方。他們關于個別患者的信息變得如此豐富，以至于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：

• 在開止痛藥之前，醫療保健提供者將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、生理和其他醫學信息的分析將有助于識別慢性疾病或尚未得到充分診斷的疾病的發展；
• 分析出院后患者對醫囑的遵守情況將有助于預測在接下來的 90 天內再次入院的可能性，并采取適當的行動來防止這種情況發生。

3. 電信大數據

電信公司創建的解決方案每天都會吸引許多用戶，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類型。此外，欺詐對與用戶的關系有直接影響。因此，用于檢測欺詐的系統、工具和方法被廣泛應用于電信領域。

全球用戶量最大的移動運營商中國移動基于大數據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數據庫來訓練算法。

該系統還可以識別特別容易收到垃圾郵件的用戶組并提醒他們。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。

4. Web 應用程序開發的大數據潛力

大數據可用于通過實施和注入現有的企業移動和網絡應用程序來優化公司的內部流程。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。它離不開大數據解決方案。

為了優化路線和削減成本，該公司實施了 Orion 應用程序。它代表道路綜合優化和導航。該應用程序是該公司的車隊管理網絡應用程序。該系統使用海量制圖數據、出發點和到達點數據、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，并加快交付速度。

5. 大數據對教育的好處

作為美國企業教育計劃的領導者，Skillsoft 與 IBM 合作，利用有關用戶交互的內部數據，直接通過該計劃和電子郵件簡報定制他們的體驗、提高參與度并改善學習成果。

用戶活動數據用于監控參與度并確定最佳時間和溝通渠道，以吸引用戶的注意力。此外，基于用戶的偏好，構建了教育內容推薦系統（84%的用戶認為推薦具有相關性）。此外，該公司注入了基于數據的可視化工具，為系統中的每個用戶量身定制。

6、大數據營銷優勢

為了跟蹤和預測自行車和摩托車電子商務商店的購物行為，BikeBerry 實施了復雜的機器學習算法和統計模型。收集的有關購買歷史、人口統計和行為信息的數據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，并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，這有助于：

• 銷售額增加 133%；
• 將用戶活躍度提高 200%；
• 回頭客數量翻倍；
• 將此類客戶的平均檢查率提高30%。

7. 交通大數據

美國最大的鐵路公司聯合太平洋鐵路公司利用大數據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、聲學和視覺傳感器中收集數據，以及有關天氣狀況、制動系統狀態和列車 GPS 位置的信息。

基于這些數據，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。

大數據技術使快速處理此類問題成為可能，避免列車損壞和延誤。

8. 公共管理中的大數據趨勢

政府利用大數據分析在醫療保健、就業、經濟監管、犯罪和安全以及應急響應等領域做出決策。

使用大數據解決方案，洛杉磯警察局可以獲取最有可能發生的各種犯罪類型的條款和區域（非常精確，大約 50 平方米），并增派警力進行預防。LAPD 的系統使用有關犯罪時間、類型和區域的歷史數據，并使用空間和時間上的聚類算法對其進行處理。

在這種情況下，不會使用城市中人們的個人數據及其位置數據，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。

九、大數據對農業的影響

數據分析師認為，大數據在農業等保守行業領域的前景最為顯著。這是因為大數據將有助于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，大數據是指從土壤傳感器、帶有 GPS 跟蹤器的拖拉機和當地氣象頻道接收到的信息。對這些數據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，它有助于提高生產力。

10. 大數據對采礦業的好處

在采礦業，由于對生產環境成分的要求增加，公司面臨著日益激烈的競爭。因此，這一趨勢使得公司盡可能節約使用資源變得至關重要。

礦業巨頭 Severstal實施了一個基于物聯網和大數據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%）并通過減少罰款、優化采購和打擊竊電每年節省 1000 萬美元。

結論

企業使用大數據已經有一段時間了。然而，數據流從來沒有像現在這樣密集。今天的社交網絡、在線服務和應用程序都可以相互關聯。同時，企業可以獲得潛在客戶的全貌。

許多人將大數據稱為“新黃金”。數據分析師預測，大數據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。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据技术成功案例和趋势 2021-25的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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