美国NASA如何能提前预知各种天文奇观？风力发电机和创业者开店如何选址？怎么样才可以准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，怎么样打造智能城市？或者细分行业怎么样打造自身的数据智能体系提高效率效益？等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影。
大数据时代的出现，简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动网络、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。金融行业里，有诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系；搜索引擎大数据擅长做交通，疾病，气象等方面的大数据分析和预测；电子商务平台或腾讯更适合做娱乐消费大数据分析和预测；而类似OTA更加容易做旅游住宿业的大数据分析和预测。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是客户的真实需求。接下来，本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景。
除了较早前就开始利用大数据的网络公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这一些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们大家可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，能够准确的通过病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以借鉴病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行及时有效的治疗。同时这一些数据更有助于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是没办法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这一些数据短期仍然是没办法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。
大数据在金融行业应用场景范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据来进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业能了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依照客户买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业能够最终靠大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂商是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际的需求进行生产，减少不必要的生产浪费。
未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须要思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。
之所以大数据能够为酒店全面护航，是因为大数据在服务为本的酒店行业应用十分普遍和契合。具体表现在， 大数据可以帮助酒店量化品牌、达成精准营销、做好质量管控与管理问题跟踪，以及帮助酒店实时掌握市场变化、抓准收益先机。
大数据能够在一定程度上帮助酒店量化酒店品牌。大数据分析，可以使酒店利用数据的变化来衡量酒店品牌的变化，帮助酒店对自身进行更明确的定位。这对酒店在竞争环境的圈定以及标杆酒店的定位上具备极其重大意义。利用合理的工具把消费的人对于酒店赋予的所有数据来进行归纳分析，便可以清楚地了解消费者的基本属性、社会属性、行为习惯和兴趣偏好。依据这一些标签信息，酒店能采用个性化营销，为宾客提供有明确的目的性的产品和服务，实现宾客满意度和品牌力的提升。
在利用数据来进行产品的质量检验与问题跟踪时，好的工具能够在一定程度上帮助酒店利用有关数据通过有效维度形成的报表作对比，有明确的目的性的进行产品问题追踪和管理、服务优化。
此外，大数据可以帮助酒店掌握最新的市场变化，预测未来需求走势。例如，酒店普遍对于周边重大需求热度的估计太过保守，房价在关键时刻往往呈现缓慢上升的状态，而不是针对需求急剧释放做出的房价快速上涨的动作，出现这样一种情况的原因主要是酒店只有少数的数据依据来迅速做出价格调整的决策。
目前，众荟信息已经凭借自身大数据和人工智能优势，形成了针对酒店行业的全线数据智能产品，在以上方面都能够完全满足酒店行业对大数据的需求。
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依照客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提升客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。
电商可通过其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的主要的因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流公司的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了加快速度进行发展，许多技术方法都达到了国际领先水平。
目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面能够利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可通过大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据能大大的提升上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了愈来愈普遍的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，所有的环节都被数据包裹。
在课堂上，数据不但可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
大数据还能够在一定程度上帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提升的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都能够最终靠大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力可以帮助企业打破数据边界，绘制公司运营全景视图，做出最优的商业决策和发展的策略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，能够正常的看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。
公司成立于2013年，专注于物联网技术与人工智能技术挖掘整合，让公司运营更容易。目前公司基本的产品与解决方案有：电子人物联网--企业物联网云服务一体化解决方案（基于物联网的云企业中心+电子人智能工作APP）、享控云网--聚焦工业服务的工业网络站点平台（包括工业服务市场，工业物联网、工业维保通）。返回搜狐，查看更加多
