想象一下這個場景:你在銀行進行一筆正常的交易。甚至在輪到你之前，一名員工告訴你，你有資格獲得一項特殊的貸款協議。這是因為你是為數不多的擁有優秀信用評分的銀行客戶之一，而你的企業也被你的銀行歸類為可靠和成功。
是不是聽起來好得令人難以置信?你的銀行怎麼可能掌握你業務的實時數據?這一切都要歸功於大數據分析和智能就業。幾十年前，收集和測量數據需要數百人的努力，而現在你隻需輕輕一點就可以獲得這些數據。
大數據分析並不僅限於銀行交易，它正在徹底改變醫療保健行業、物聯網設備以及客戶行為研究。
在這裏，您將發現數據和分析正在解決的最大行業問題。
通常情況下，醫院和其他醫療機構的患者是身份盜竊、欺詐和濫用的受害者。大數據在減少欺詐案件數量方麵發揮著巨大作用。大數據分析可以幫助金融服務公司識別行為模式和異常現象，從而保護客戶的安全，同時減少欺詐造成的損失。
談到醫療行業，情感分析和大數據能夠收集關於客戶行為和客戶旅程的數據。Hadoop等大數據工具可以篩選數百萬條推文，以確定客戶對某種藥物的看法，並使製藥公司能夠就其產品做出更好的廣告決策。Hadoop和大數據使得收集客戶信息並相應地創建有針對性的廣告變得更容易。
除了毒品和詐騙現在，越來越多的醫院采用RFID芯片和傳感器來跟蹤病人在醫院內的經曆。病人現在被視為顧客，而不僅僅是尋求治療的人。這些芯片可以告訴醫院，病人在醫院裏的表現如何，他或她與醫生和醫院工作人員的互動情況如何，他在就診期間的痛點是什麼，以及在住院期間可以改善什麼。在相對較短的時間內，醫院可以收集大量關於客戶體驗的信息，並可以創建一個讓患者滿意的體驗。醫療保健設施可以為其訪問者製定工作流程，並使用實時數據解決業務問題。
另一個有趣的革命大數據分析最主要的是數據庫如何改變它們過去的工作方式。未經證實，未標記的數據曾經滿地都是。但現在由於數據和分析，越來越多的公司正在構建結構化和功能性數據庫。例如，美國專利局通過OCR掃描和標記每月輸入200萬頁數據，現在管理著500萬份專利申請。他們的數據庫現在是用戶友好的，因為用戶現在可以輸入特定的查詢，在幾秒鍾內找到他們要找的東西。
與之密切相關的另一個領域大數據分析SaaS解決方案。SaaS客戶端可以收集關於客戶體驗和性能的實時數據。收集這些數據可以讓他們及時識別不尋常的行為。這用於識別異常的網絡活動或行為模式，如服務降級、帶寬事件和安全事件(如DDoS攻擊)。網絡路由和對等網絡的大數據分析讓客戶了解他們的流量在通過鄰近網絡時的行為，並計劃網絡變化以優化成本和服務質量。
回到客戶體驗，在線零售商和電子商務比以往任何時候都更依賴數據分析。為了在網站上個性化客戶的旅程，他們必須及時提供解決方案，他們必須不斷改善與消費者的互動。大數據分析為所有這些問題提供答案。並且由於大數據帶來的改善，客戶更有可能成為電子商務網站的回頭客。
那些每天都與顧客互動的零售商呢?對於那些必須及時並完美地將實體產品交付給客戶的供應商來說，這意味著什麼呢?大數據對他們來說也扮演著重要角色。B通過交通和天氣數據，零售商可以預測和概述包裹將如何以及何時送達。零售商正在跟蹤卡車到期日，這樣他們就可以有必要的人來卸貨。
讓我們回到銀行的例子，好嗎?許多銀行在將小企業信息合法化時遇到了障礙。許多人難以確定這種業務是否存在。他們可能會雇傭數百人來獲取這條信息。現在，得益於大數據，銀行可以訪問一個結構化的工作流平台，在這個平台上，每個訂閱的業務都有一個名稱，在穀歌上的搜索，地圖和網站。
綜上所述，我們可以公正地說大數據分析遠遠超出了空氣中流動的轉瞬即逝的數字。數據和分析在很大程度上解決了現實世界的問題!
