您的企业可以使用大数据吗？是的，当然。

如何使用大数据取决于许多因素。大数据就是洞察力，大量的数字和指标提供了足够的范围和规模，可以清晰地描述它所应用的内容。流程，客户行为，后勤问题，所有这些都可以通过大数据进行识别，挖掘和细分。然后，再加上分析和机器学习等工具，你的业务就具备了数据驱动决策的所有能力，从而提升和加速你的目标。

那么你能做什么呢?让我们来看看以下五种截然不同的现实场景。下面的示例展示了大数据在任何情况下的灵活性和能力。

 

医疗保健:简化物流
随着医疗记录的电子化，大数据简化流程的能力扩展到医疗保健管理和患者。在管理方面，大数据可以揭示许多影响人员和物流的关键变量。例如，如何确定感冒和流感季节大约会有多少患者就诊？但在确定诸如天气，临近假日旅游，患者接种流感疫苗的比例以及其他此类个人因素等变量可以提供更强的背景。

这样一来，医疗机构就可以适当地管理各种事务，从员工人数到预约时间，再到流感疫苗的储备和其他季节性需求。这将使患者受益，并且在满足他们的需求方面具有更大的透明度和更容易。与此同时，大数据让机构的数据科学家能够开发一些模型，用于提醒患者，或识别哪些人可能在新的医学研究中面临风险或获益。

银行业务：更大限度地减少欺诈
欺诈行为是银行业的克星。发生欺诈时，它将占用各方的宝贵时间和资源，包括受害者，银行的工作人员以及处理欺诈性购买的地点。它还会损害信任，而信任或许是银行业更重要的因素。欺诈持续的时间越长，受伤害的人就越多，消耗的资源也就越多。然而，大数据是几十年来预防欺诈方面最重要的创新。

对于银行业而言，大数据意味着无数字节的信息（交易，指标，付款等），这些信息提供了用户行为的详细信息。在规模上，这是一幅如何使用金钱的蓝图。当与机器学习和分析相结合时，模式就可以被识别出来，而随着机器学习增强了这种能力，异常就更容易被发现。这使得银行能够在欺诈行为开始时就抓住它，更大限度地减少它传播和损害更多账户的机会。

制造业：识别瓶颈
从零件采购到质量控制，制造过程中的工作流程中有许多活动部件。每一个步骤都伴随着许多变量：例如，采购可能因供应商库存问题或运输延迟而停滞；并且组装可能与工具或机器故障有关。通过应用数字化指标跟踪所有这些步骤，并获取大量记录，大数据可以作为识别潜在瓶颈根源的基础。

这可以直接或间接地起作用。作为直接改进的一个示例，大数据可以显示某个库存供应商是否在运输上经常延迟或质量问题的根源。在这种情况下，大数据可能会是导致供应商变更的原因。作为间接改进的一个示例，大数据可以帮助采购团队找到更大化供应商折扣的方法，从而释放预算用于其他层面(例如，新的装配机器，或更多的质量控制人员)。

软件：识别使用者行为
发布软件（无论是视频游戏还是办公应用程序）时，开发团队的目标是正确并定期使用其所有功能。当然，情况并非总是如此。但是使用大数据可以解释功能使用的方式和原因。大数据指标可以收集数据，确定哪些功能被使用(而不仅仅是激活了)，以及用户的参与时间。它还可以告诉您是否触发了任何错误或故障，以及还激活了什么。

然后，分析工具可以将此数据分解为更多孤立的细分，以提供明朗的结果。例如，也许崩溃错误总是发生在软件的某个功能中，但仅当同时激活另一个功能时才会发生。大数据收集情境指标，为未来的迭代构建路线图，不管这是为了修复缺陷还是由于缺乏用户兴趣而过时。

政府：优化资源
关于政府官僚主义的老套笑话有一定程度的真实性，但是在数字世界中，所有文书工作都已在线上进行。这实际上将消极变成了积极：所有书面工作奠定了在数字空间中跟踪指标的基础。有了大数据，信息是动态的，流动的，而且在很多情况下，由于笔误被更小化，它也更加准确。

这将导致资源使用在许多方面的彻底改变。大数据可以促进自动化流程的发展，从而优化人力资源，使其得到更恰当的利用。数据还能提供交通模式和公用设施使用情况的洞察力，发现问题并创建改善基础设施的途径。

大数据：万物的未来
以上五个示例来自截然不同的业务和行业，但是它们都有一个共同点：它们显示了数据几乎可以在任何情况下识别问题。随着设备技术和数据通信的发展，数据量不断增长，这意味着大数据只会变得更大。同时，分析工具和机器学习/人工智能的能力也在增强。

因此，因此，我们这个世界的连接性只会越来越强，大数据对于任何行业的任何组织的重要性只会越来越重要。无论您做什么或如何做，都有一种将大数据集成到您的流程和工作流程中的方法。实际上，这样做不仅是一个好主意。这可能是使您的企业适应未来发展的更佳实践。因为如果您不将大数据集成到组织中，您的竞争很可能已经遥遥领先。

 

（编译自oracle blog ：Five Different Ways Businesses Use Big Data）