大数据避不开的9大应用场景

今天，我们来讲讲大数据避不开的9大应用场景。假如以下应用场景听上去那么像你所在的企业，你可要认真开始考虑大数据分析工具，这将是一项合理的投资喔！

客户分析（Customer analytics ）：这包括分析客户的信息资料、行为和特点到开发模型，对客户进行细分、预测流失以及提供帮助挽留客户的下一个最好报价。

营销分析（Sales and marketing analytics） ：有两种营销用例。第一种是使用营销模型，改进面向客户的应用程序，更好地向客户提供推荐。例如，更好地识别交叉销售和追加销售机会，减少放弃的购物车，总体提升集成推荐引擎的准确性。第二种更加反思性，因为它是为了展示营销部门过程和活动的表现，并建议进行调整，以优化绩效。例如，分析哪个活动解决了确认群体的需求，或激励活动付诸行动的成功率。

社交媒体分析（Social media analytics） ：通过不同社交媒体渠道生成的内容为分析客户情感和舆情监督提供了丰富的资料。

网络安全（Cybersecurity） ：大规模网络安全事件（如对美国零售商Target、Sony的网络攻击）的发生，让企业越来越意识到网络攻击发生时快速识别的重要性。识别潜在的攻击包括建立分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，以识别可能进行入侵的可疑模式。

设备管理（Plant and facility management） ：随着越来越多的设备和机器能够与互联网相连，企业能够收集和分析传感器数据流，包括连续用电、温度、湿度和污染物颗粒等无数潜在变量。模型还可以预测设备故障，安排预防性的维护，以确保项目正常进行，不中断。

管道管理（Pipeline management） ：越来越多的能源管道具有传感器和通信功能。连续的传感器数据可以用来分析本地和全球性问题，表示是否需要引起注意或进行维护。

供应链和渠道分析（Supply chain and channel analytics） ：通过对仓库库存、POS交易和多种渠道的运输（如陆运、铁路、海运）进行分析，可建立预测分析模型，有效帮助预先补货，制定库存管理策略，管理物流，以及因延迟危及到及时交货时对线路进行优化并发送通知。

价格优化（Price optimization） ：零售商希望最大限度提高产品销售的整体盈利，建立的分析模型可以结合不同种类的数据流，包括竞争对手的价格、跨不同地域的销售交易数据（以查看需求），以及生产、库存和供应链的信息（以监测供货）。这样的模型可以动态地调整产品价格：当供不需求时，或竞争对手没货时，价格上涨；当因季节变化需清理库存时，价格下调。

欺诈行为检测（Fraud detection） ：身份盗用事件不断增长，随之而来的是欺诈行为和交易的不断增长。金融机构对上亿条的交易数据进行分析，以识别欺诈行为模式。这样的分析模型还可以在潜在欺诈交易可能发生时，向用户发送警示。

所有这些应用场景都具有相似的特点，即分析涉及结构化和非结构化数据，被访问的数据或数据流来自不同来源，以及数据量可能巨大。反之，对数据进行分析可以建立分析模型，用于实时识别来自同一数据源和数据流的模式。

End.