今天我們就來說說大數據無法回避的九大應用場景。如果以下應用場景聽起來如此像妳的公司，妳應該認真開始考慮大數據分析工具，這將是壹項合理的投資！
客戶分析:這包括分析客戶的信息、行為和特征以開發模型，細分客戶，預測損失並提供下壹個最佳報價以幫助留住客戶。
銷售和營銷分析:有兩個營銷用例。首先是利用營銷模型改進面向客戶的應用，更好地向客戶提供推薦。例如，更好地識別交叉銷售和追加銷售機會，減少廢棄的購物車，並從整體上提高集成推薦引擎的準確性。第二種更具有反思性，因為它是為了展示營銷部門的流程和活動的績效，並建議調整以優化績效。例如，分析哪項活動解決了已確定的群體的需求，或者激發了活動付諸行動的成功率。
社交媒體分析:通過不同社交媒體渠道產生的內容為分析客戶情緒和輿論監督提供了豐富的素材。
網絡安全:大規模網絡安全事件的發生(如美國零售商塔吉特和索尼遭受網絡攻擊)，讓企業越來越意識到網絡攻擊發生時快速識別的重要性。識別潛在攻擊包括建立分析模型，監控大量網絡活動數據和相應的訪問行為，從而識別可能被入侵的可疑模式。
工廠和設施管理:隨著越來越多的設備和機器連接到互聯網，企業可以收集和分析傳感器數據流，包括連續功耗、溫度、濕度和汙染物顆粒等無數潛在變量。該模型還可以預測設備故障並安排預防性維護，以確保項目的正常運行而不中斷。
管道管理:越來越多的能源管道具有傳感器和通信功能。連續的傳感器數據可用於分析局部和全局問題，並指示是否需要關註或維護。
供應鏈和渠道分析:通過分析倉庫庫存、POS交易和各種運輸渠道(如陸運、鐵路運輸、海運)，建立預測分析模型，可以有效幫助提前補貨，制定庫存管理策略，管理物流，並在延誤危及及時交貨時優化路線和發送通知。
價格優化:零售商希望產品銷售的整體利潤最大化。建立的分析模型可以結合不同種類的數據流，包括競爭對手的價格、跨地區的銷售交易數據(以檢查需求)，以及生產、庫存和供應鏈的信息(以監控供應)。該模型可以動態調整產品價格:當供不應求，或者競爭對手缺貨時，價格上漲；當庫存因季節變化需要清倉時，價格下調。
欺詐檢測:身份盜竊正在增加，其次是欺詐和交易。金融機構分析數以億計的交易數據來識別欺詐模式。當潛在的欺詐交易可能發生時，這種分析模型還可以向用戶發送警告。
所有這些應用場景都有相似的特點，即分析涉及結構化和非結構化數據，訪問的數據或數據流來自不同的來源，數據量可能是巨大的。相反，分析數據可以建立壹個分析模型，以實時識別來自相同數據源和數據流的模式。
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