今天，我們來講講大資料避不開的9大應用場景。假如以下應用場景聽上去那麼像你所在的企業，你可要認真開始考慮大資料分析工具，這將是一項合理的投資喔！
營銷分析（sales and marketing analytics）：有兩種營銷用例。第一種是使用營銷模型，改進面向客戶的應用程式，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，減少放棄的購物車，總體提公升整合推薦引擎的準確性。第二種更加反思性，因為它是為了展示營銷部門過程和活動的表現，並建議進行調整，以優化績效。例如，分析哪個活動解決了確認群體的需求，或激勵活動付諸行動的成功率。
社交**分析（social media analytics）：通過不同社交**渠道生成的內容為分析客戶情感和輿情監督提供了豐富的資料。
網路安全（cybersecurity）：大規模網路安全事件（如對美國零售商target、sony的網路攻擊）的發生，讓企業越來越意識到網路攻擊發生時快速識別的重要性。識別潛在的攻擊包括建立分析模型，監測大量網路活動資料和相應的訪問行為，以識別可能進行入侵的可疑模式。
裝置管理（plant and facility management）：隨著越來越多的裝置和機器能夠與網際網路相連，企業能夠收集和分析感測器資料流，包括連續用電、溫度、濕度和汙染物顆粒等無數潛在變數。模型還可以**裝置故障，安排預防性的維護，以確保專案正常進行，不中斷。
管道管理（pipeline management）：越來越多的能源管道具有感測器和通訊功能。連續的感測器資料可以用來分析本地和全球性問題，表示是否需要引起注意或進行維護。
**鏈和渠道分析（supply chain and channel analytics）：通過對倉庫庫存、pos交易和多種渠道的運輸（如陸運、鐵路、海運）進行分析，可建立**分析模型，有效幫助預先**，制定庫存管理策略，管理物流，以及因延遲危及到及時交貨時對線路進行優化並傳送通知。
**優化（price optimization）：零售商希望最大限度提高產品銷售的整體盈利，建立的分析模型可以結合不同種類的資料流，包括競爭對手的**、跨不同地域的銷售交易資料（以檢視需求），以及生產、庫存和**鏈的資訊（以監測供貨）。這樣的模型可以動態地調整產品**：當供不需求時，或競爭對手沒貨時，****；當因季節變化需清理庫存時，**下調。
欺詐行為檢測（fraud detection）：身份盜用事件不斷增長，隨之而來的是欺詐行為和交易的不斷增長。金融機構對上億條的交易資料進行分析，以識別欺詐行為模式。這樣的分析模型還可以在潛在欺詐交易可能發生時，向使用者傳送警示。
所有這些應用場景都具有相似的特點，即分析涉及結構化和非結構化資料，被訪問的資料或資料流來自不同**，以及資料量可能巨大。反之，對資料進行分析可以建立分析模型，用於實時識別來自同一資料來源和資料流的模式。
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