大數(shù)據(jù)將為我們呈現(xiàn)一個新的商業(yè)機(jī)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(jià)值。下邊介紹了9個大數(shù)據(jù)用例，我們在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)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(jià)值。

一、從數(shù)據(jù)分析中獲取商業(yè)價(jià)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(jì)分析、自然語言處理和極端SQL等等。與原來的報(bào)告和OLAP技術(shù)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(jī)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(shí)真相，比如新的客戶群細(xì)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(jìn)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(jià)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(luò)營銷行業(yè)，你可能會有大量Web站點(diǎn)的日志數(shù)據(jù)集，這可以把數(shù)據(jù)按會話進(jìn)行劃分，進(jìn)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(yàn)。同樣，來自制造業(yè)的質(zhì)量保證數(shù)據(jù)將有助于公司生產(chǎn)出更可靠的產(chǎn)品和選擇更好的供應(yīng)商，而通過RFID數(shù)據(jù)可以幫助你更深入地供應(yīng)鏈中產(chǎn)品的運(yùn)動軌跡。

四、重點(diǎn)分析對你的行業(yè)有價(jià)值的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的類型和內(nèi)容因行業(yè)而異，每一類數(shù)據(jù)對于每個行業(yè)的價(jià)值是不一樣的。比如電信行業(yè)的呼叫詳細(xì)記錄（CDR），零售業(yè)、制造業(yè)或其他以產(chǎn)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(fèi)電子）中機(jī)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(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)

非結(jié)構(gòu)化的信息主要指的是是使用文字表達(dá)的人類語言，這與大多數(shù)關(guān)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(jìn)行自然語言處理、搜索和文本分析。把基于文本內(nèi)容的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行可視化展示，比如，保險(xiǎn)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(yīng)用程序，以及以客戶為導(dǎo)向的企業(yè)情感分析等內(nèi)容均可以在進(jìn)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(kuò)展現(xiàn)有的客戶分析

客戶的各種行為比如評論品牌、評價(jià)產(chǎn)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(dá)意見及事實(shí)的渠道。我們可以使用預(yù)測性分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測產(chǎn)品或服務(wù)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(yù)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(yùn)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(shí)體（產(chǎn)品，供應(yīng)商，合作伙伴）實(shí)現(xiàn)360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴(kuò)展到幾千個。新增的粒狀細(xì)節(jié)帶來更準(zhǔn)確的客戶群細(xì)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(yīng)用

對于原有的分析應(yīng)用，大數(shù)據(jù)可以擴(kuò)大和擴(kuò)展其數(shù)據(jù)樣本。尤其在依賴于大樣本的分析技術(shù)的情況下，比如統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘；而在欺詐檢測、風(fēng)險(xiǎn)管理或精確計(jì)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(shí)時操作業(yè)務(wù)，提升業(yè)務(wù)動作水平

實(shí)時監(jiān)測和分析的程序已經(jīng)在企業(yè)運(yùn)營中存在了很多年，那些需要全天候運(yùn)行的能源、通訊網(wǎng)絡(luò)或任何系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)或設(shè)施的機(jī)構(gòu)早就在使用這類型的程序。最近，從監(jiān)控行業(yè)（網(wǎng)絡(luò)安全、態(tài)勢感知、欺詐檢測）到物流行業(yè)（公路或鐵路運(yùn)輸、移動資產(chǎn)管理、實(shí)時庫存），越來越多的組織正在利用大數(shù)據(jù)流的應(yīng)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(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)分析將會進(jìn)入實(shí)時分析的時代。

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本文來源： 大數(shù)據(jù)時代實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的九個大數(shù)據(jù)用例