1.大數據的應用案例:醫療行業。
1)Seton Healthcare是第壹家使用IBM最新的Watson技術來分析和預測醫療保健內容的客戶。這項技術可以讓企業找到大量與患者相關的臨床醫療信息，通過大數據處理更好地分析患者信息。
在加拿大多倫多的壹家醫院，每秒鐘有超過3000個早產兒的數據讀數。通過對這些數據的分析，醫院可以提前知道哪些早產兒存在問題，並采取針對性的措施，防止早產兒死亡。
它讓更多的企業家更容易開發產品，例如通過社交網絡收集數據的健康應用程序。也許未來幾年，他們收集的數據會讓妳的診斷更加準確。比如，不再是成人壹天三次壹片，而是在檢測到妳血液中的藥物已經代謝完畢時，會自動提醒妳再次服藥。
2)大數據結合喬布斯的癌癥治療
喬布斯是世界上第壹個對自己所有的DNA和腫瘤DNA進行測序的人。為此，他支付了幾十萬美元。他得到的不是樣本，而是包含整個基因的數據文檔。醫生根據所有基因按需開出藥物，最終幫助喬布斯延長了幾年壽命。
2.大數據應用案例之壹:能源行業。
1)智能電網現在歐洲已經實現了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵使用太陽能，家裏會安裝太陽能。除了把電賣給妳，妳的太陽能有多余的電還可以買回來。
通過電網每五分鐘或十分鐘收集壹次數據，收集到的數據可以用來預測客戶的用電習慣，從而推斷未來2-3個月整個電網需要多少電。有了這個預測，就可以從發電或供電企業購買壹定量的電量。
因為電有點像期貨，提前買會便宜壹點，買現貨會貴壹點。通過這種預測，可以降低采購成本。
2)丹麥Vestas Wind Systems使用大數據，系統依靠BigInsights軟件和IBM超級計算機來分析渦輪發電機應該安裝在哪裏。事實上，這是風能領域的壹大挑戰。在風電場運行20多年的過程中，準確的定位可以幫助工廠最大限度地輸出能量。
為了鎖定理想位置，維斯塔斯從各方面分析信息:風和天氣數據、湍流、地形圖，以及該公司遍布世界各地的25000多個受控渦輪機組發回的傳感器數據。這樣的信息處理系統給公司帶來了獨特的競爭優勢，並幫助其客戶獲得最大的投資回報。
3.大數據的應用案例:通信行業——通過大數據分析拯救核心客戶。
法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬帶固網提供商，希望通過有效的方式準確預測和解決客戶流失問題。
他們決定通過構建“社交地圖”來細分客戶——分析客戶數百萬次電話通話的數據記錄，特別關註“誰給誰打了電話”和“通話頻率”。《社交圖譜》將公司用戶分為幾類，如:人脈型、橋梁型、領導型、跟隨型。
這樣的關系數據可以幫助電信服務提供商洞察壹系列問題，比如:誰會對可能“放棄”公司服務的客戶產生更大的影響？留住最有價值的客戶有多難？使用這種方法，該公司的客戶流失預測模型的準確率提高了47%。
4.大數據的應用案例:零售業——大數據幫助零售企業制定促銷策略。
北美零售商百思買(Best Buy)在北美的銷售活動非常活躍，共有3萬多種產品，產品的價格因地區和市場情況而異。由於產品種類繁多，成本變動頻繁，壹年最多四次。
由此每年調價次數高達654.38+0.2萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組建了11人的團隊，希望通過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的準確性和響應速度。
定價團隊的分析圍繞三個關鍵維度展開:
1)數量:團隊需要分析海量信息。他們收集了數千萬消費者的購買記錄，從客戶的不同維度進行分析，了解客戶對每個產品品類的最高接受能力，從而為產品設定最佳價格。
2)多樣性:除了分析購買記錄等結構化數據，該團隊還使用社交媒體發布新的非結構化數據。由於消費者需要在零售商的專題頁面上點贊或留言才能獲得優惠券，因此團隊使用情緒分析公式來分析專題頁面上消費者的情緒，從而判斷他們是否滿意公司的促銷活動，並微調促銷策略。
3)速度:為了最大化價值，團隊實時或接近實時地處理數據。他們根據消費者過去購買谷物的記錄，在超市谷物櫃臺成功地向他/她發送了優惠券，給顧客帶來了方便和驚喜。
通過這壹系列活動，團隊提高了定價的準確性和響應速度，為零售商增加了數千萬美元的銷售額和利潤。
5.大數據的應用案例:網絡營銷行業(SEM)
很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感覺，每年在SEM推廣上花費了大量的預算，但是由於關鍵詞的輸入輸出無法可視化，往往花了很多錢卻看不到具體的回報。
在這樣壹個競爭激烈的SEM市場，企業需要壹個高效的數據分析工具來幫助自己盡可能優化SEM推廣，比如BDP，幫助自己節省不必要的開支，提升整體的經營業績。
企業可以借助數據平臺提供的網絡營銷整合解決方案，打通各種搜索引擎營銷(SEM)、在線客服系統、CRM系統。營銷競價者可以簡單拖拽生成報告，觀察每個關鍵詞的輸入輸出，分析每個頁面的轉化，有效降低投放成本。
通過BDP的直播分析數據，可以快速了解對手關鍵詞的投放時間、區域、排名，並進行可視化分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻率和時間段，及時調整策略。知道自己知道什麽，就能百戰百勝。
6.大數據應用案例:電子商務行業
沒想到:胸最大的是新疆姑娘。淘寶曾經顯示，中國女性買的最多的文胸尺碼是B罩杯。B杯占比41.45%，其中75B銷量最好，A杯次之，占比25.26%，C杯僅8.96%。
淘寶數據平臺雖然不能代表壹切，但考慮到現實，也是具有普遍性的，我們只能感受到中國女性的普遍尺寸。文胸顏色中，黑色最暢銷，黑色絕對百搭，是每個女人必備的。
從省市排名來看，胸最大的是新疆妹子。這些數據對文胸店來說是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略奠定數據基礎。
7.大數據的應用案例:娛樂行業。
微軟大數據成功預測21奧斯卡。2013微軟紐約研究院經濟學家大衛？大衛·羅斯柴爾德利用大數據成功預測了24個奧斯卡獎項中的19，成為熱門話題。
今年，羅斯柴爾德再接再厲，成功預測了第86屆奧斯卡頒獎典禮24個獎項中的265，438+0，繼續向人們展示現代科技的神奇力量。
總的來說，大數據的最終目的不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新的機遇。企業需要因時制宜。企業只有意識到這壹點，用合適的數據分析產品，智能地使用和管理數據，才能成為長期競爭中的最終贏家。