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大數據(ju)應用于不同(tong)行(xing)業，并在執行(xing)和規劃階(jie)段帶(dai)來劇烈變化(hua)，以實現利潤最(zui)大化(hua)。

1、醫療大數據

傳統上，由于(yu)(yu)其無法標準化(hua)和(he)鞏固數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，醫療(liao)(liao)保健(jian)行業(ye)落后(hou)于(yu)(yu)使(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)和(he)其可怕(pa)的(de)(de)(de)(de)工具來分(fen)(fen)析和(he)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)。很快，收集(ji)這些(xie)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)重要性(xing)就得到了(le)實現，大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)最(zui)終找到了(le)改變(bian)醫療(liao)(liao)保健(jian)行業(ye)的(de)(de)(de)(de)方(fang)法。大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)析是用(yong)(yong)(yong)(yong)來提供個性(xing)化(hua)的(de)(de)(de)(de)醫療(liao)(liao)和(he)規定性(xing)分(fen)(fen)析。這些(xie)大(da)(da)量的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)也幫助研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)人員確定哪(na)些(xie)治療(liao)(liao)對疾病(bing)或病(bing)癥最(zui)有(you)效，它幫助識別與藥物副(fu)作用(yong)(yong)(yong)(yong)相關的(de)(de)(de)(de)模式，并有(you)助于(yu)(yu)采取預防(fang)措施。研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)人員已經(jing)開始(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)人口統計學數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)對醫療(liao)(liao)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進行映射，以預測哪(na)些(xie)疾病(bing)可以在地(di)理位(wei)置上升級。這有(you)助于(yu)(yu)更(geng)(geng)(geng)好(hao)地(di)戰略污(wu)染預防(fang)行動。隨著數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)源的(de)(de)(de)(de)增加，如可穿(chuan)戴技術、健(jian)康記錄、傳感器(qi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)可用(yong)(yong)(yong)(yong)性(xing)，患者生成的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)可用(yong)(yong)(yong)(yong)于(yu)(yu)獲得更(geng)(geng)(geng)好(hao)的(de)(de)(de)(de)洞察力，并有(you)助于(yu)(yu)創建更(geng)(geng)(geng)好(hao)的(de)(de)(de)(de)行動計劃。

實(shi)時(shi)使(shi)用案例(li)：實(shi)時(shi)報警(jing)

實時報警已經成為醫療保(bao)健領域中大數(shu)據的(de)最佳使(shi)用案例之一。臨床決策(ce)支(zhi)持(CDS)軟(ruan)件為醫生(sheng)(sheng)制(zhi)定處方(fang)提供了重要的(de)數(shu)據。可穿(chuan)戴設(she)備與個(ge)(ge)人分析(xi)設(she)備將(jiang)持續收集(ji)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)健康數(shu)據并(bing)將(jiang)其發(fa)送到云存(cun)儲。此(ci)外，由(you)個(ge)(ge)人的(de)歷(li)史健康記錄(lu)組成的(de)中心數(shu)據庫(ku)將(jiang)可供醫生(sheng)(sheng)查閱。訪問(wen)這兩(liang)個(ge)(ge)數(shu)據將(jiang)允許醫生(sheng)(sheng)分析(xi)問(wen)題并(bing)制(zhi)定更(geng)好的(de)解決方(fang)案。這可以幫(bang)助(zhu)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)節(jie)省(sheng)昂(ang)貴(gui)的(de)內部治(zhi)療，也(ye)可以快(kuai)速(su)解決他們的(de)問(wen)題。

2、制造業的大數據：

大數據分析可(ke)以幫(bang)助制(zhi)造(zao)業提(ti)高生(sheng)產(chan)質(zhi)量(liang)(liang)，提(ti)高效(xiao)率，節省時間和金錢等資源(yuan)，最重要的(de)(de)(de)是減(jian)少生(sheng)產(chan)缺陷。預測性制(zhi)造(zao)能幫(bang)助停工，提(ti)高透明度。完成這一(yi)切(qie)的(de)(de)(de)需要只(zhi)能由研究人員能夠(gou)訪問的(de)(de)(de)大量(liang)(liang)數據來(lai)完成。在制(zhi)造(zao)業中使(shi)用(yong)大數據應用(yong)的(de)(de)(de)主要好處是：提(ti)高能源(yuan)效(xiao)率、供應規(gui)劃、制(zhi)造(zao)過程缺陷跟(gen)蹤、產(chan)品質(zhi)量(liang)(liang)與缺陷跟(gen)蹤、支持(chi)大規(gui)模定制(zhi)的(de)(de)(de)制(zhi)造(zao)業、產(chan)量(liang)(liang)預測。

實際使用案例：制藥制造

一家與基(ji)因工程細胞一起工作的(de)制(zhi)(zhi)藥(yao)公司(si)跟蹤(zong)(zong)200個(ge)(ge)變(bian)量(liang)(liang)來(lai)追(zhui)蹤(zong)(zong)疫(yi)苗(miao)和(he)血液成分制(zhi)(zhi)造(zao)過(guo)(guo)程的(de)純度。當測(ce)試相(xiang)同批次(ci)時，他們發(fa)現由相(xiang)同工藝制(zhi)(zhi)造(zao)的(de)批次(ci)顯示(shi)出50～100%的(de)產(chan)率變(bian)化。這種不一致是(shi)公司(si)的(de)一個(ge)(ge)驚人的(de)數字。那么(me)，他們做了什么(me)?分析200個(ge)(ge)參數本身是(shi)一項艱(jian)巨的(de)任務，更(geng)不用(yong)說找到相(xiang)似性并記錄它(ta)們的(de)正(zheng)確變(bian)化。這是(shi)制(zhi)(zhi)藥(yao)公司(si)轉向大(da)數據(ju)(ju)工具(ju)的(de)時候。項目團隊將其制(zhi)(zhi)造(zao)過(guo)(guo)程劃分為活動集群(qun)。利用(yong)大(da)數據(ju)(ju)分析工具(ju)，研究小組評估了過(guo)(guo)程的(de)相(xiang)互依賴性，列出了直接影響(xiang)疫(yi)苗(miao)產(chan)量(liang)(liang)的(de)九個(ge)(ge)參數。通(tong)過(guo)(guo)修改這些目標流程，該公司(si)能夠解決(jue)這個(ge)(ge)問題，并將疫(yi)苗(miao)產(chan)量(liang)(liang)提高50%，每年節省800萬美元。

三、金融大數據(ju)：

像銀(yin)行(xing)(xing)業(ye)和(he)金融業(ye)這(zhe)樣的(de)行(xing)(xing)業(ye)擁有大量的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，可(ke)以利用這(zhe)些(xie)數(shu)(shu)據(ju)(ju)來(lai)增(zeng)加利潤，并在其他(ta)方面(mian)建立客戶滿意度。在銀(yin)行(xing)(xing)業(ye)，沒(mei)有什么是有形的(de)。除了(le)ATM交易之外，每一(yi)個客戶交互都會(hui)產生(sheng)電子記(ji)錄，這(zhe)些(xie)記(ji)錄必(bi)須根據(ju)(ju)監管要求而存(cun)儲。現在，銀(yin)行(xing)(xing)不僅存(cun)儲這(zhe)些(xie)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，而且通(tong)過產生(sheng)有意義的(de)洞察(cha)力來(lai)分析(xi)這(zhe)些(xie)數(shu)(shu)據(ju)(ju)來(lai)增(zeng)加價值。

真實使用(yong)案例：欺詐檢測

這(zhe)些銀行(xing)(xing)和(he)金融公司擁(yong)有的(de)大量數(shu)據可以(yi)用(yong)來(lai)(lai)分(fen)析(xi)交易(yi)(yi)和(he)發現(xian)欺(qi)詐行(xing)(xing)為(wei)(wei)。通(tong)過(guo)應用(yong)分(fen)析(xi)和(he)機器學習，他們(men)可以(yi)根據客戶(hu)的(de)歷史來(lai)(lai)定義(yi)正常活動，并將其區別于不尋(xun)常的(de)行(xing)(xing)為(wei)(wei)，這(zhe)表明欺(qi)詐行(xing)(xing)為(wei)(wei)。分(fen)析(xi)系統(tong)建議(yi)立即(ji)采取行(xing)(xing)動，例如阻止不規則的(de)交易(yi)(yi)、向當局(ju)報(bao)告用(yong)戶(hu)或在(zai)某些情況(kuang)下使交易(yi)(yi)無效。在(zai)數(shu)字犯(fan)罪猖獗(jue)的(de)世界里，這(zhe)些措(cuo)施是必要的(de)。它(ta)有助于阻止欺(qi)詐發生之前，并建立在(zai)安(an)全性(xing)之上。