大数据有哪些具体的应用案例

1. 大数据有哪些具体的应用案例

　　大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

　　1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
　　2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
　　3. 沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
　　4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
　　5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
　　6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
　　7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
　　8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

2. 国内的数据挖掘，大数据应用的案例有哪些？

1. 亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来

2. 谷歌的意图：果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。
3.塔吉特的“数据关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。

3. 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。

4. 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？

　　大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
　　大数据应用案例之：医疗行业
　　Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
　　在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
　　它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
　　大数据应用案例之：能源行业
　　智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
　　维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
　　大数据应用案例之：通信行业
　　XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
　　电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
　　中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
　　大数据应用案例之：零售业
　　"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
　　零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

5. 关于大数据应用有什么例子？

大数据究竟能做什么？美女举了一个例子，看完笑了

6. 大数据的应用案例以及未来发展趋势

　　编者按：大数据时代，数据能否成功运用将深刻影响着我们的生活质量。大数据商用越来越多，回归应用本质才好。
                     
　　《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格在2016中国云计算大会上谈到，直到最近150年的时间里，人类的生活质量和收入才发生了爆炸式的改变，但在这之前的漫长岁月里，人类的生活质量却改进得非常缓慢。主要是因为测量世界的能力和观察世界的方式改变了，基于观察和数据，人类增强了洞察。
                        
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
　　随着观察范围和计算能力扩大，大数据时代会发生什么呢?
                        

　　大数据会说话
　　维克托说，大数据能够影响人类的能力，将使得人类可以用一个全新的方式来与周围的世界相处，即通过增加数据的数量来获得对世界更深刻的洞察。
　　比如，大家在拍照时，可以通过选择焦点来确定清晰的拍摄对象，这样其它地方就会被拍得模糊。那么问题来了，如果以后想看清模糊的地方，该怎么办呢?维克托给大家展示了用大数据照相机拍摄的照片，它将把所有被拍摄进来的数据收集进来，让照片局部可以在模糊和清晰之间自由转换。
　　这样一来，就算当初拍照的时候不知道应该突出哪个部分，事后也不会无法补救。推广到其它日常处理事务时，道理也是一样的。
　　再比如，大数据还可以用来帮助弱势群体。
　　在加拿大，有一个研究团队用大数据帮助早产婴儿。由于发现得太晚，早产婴儿经常因为感染而死亡。有一位博士给这些早产婴儿身上放置传感器后，可以通过测量他们的一系列身体指标来实时测量其体征情况。通过获取的大量数据，医生能够在在婴儿出现症状的24小时前就会提前发现，拯救这些早产儿的性命会容易很多。
                
　　大数据将在三大领域突破
　　大数据对已经对营销、电子商务、可预测的飞机维护带来了重大的影响，维克托认为，大数据接下来可能对以下这三个领域产生更大的影响。
　　1、无人驾驶的汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。
　　我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。
　　有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。
　　2、医疗。我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。
　　3、学习。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。
　　如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。
　　附：
　　当日，记者有幸参加了对维克托先生的采访，以下收录部分记者及同行与维克托先生的问答，以飨读者。
                  　　
记者：如果把数据比喻为石油，石油是有国界的，那么数据也有国界吗?
　　维克托：这个其实每一个社会、每一个国家都是有数据的，甚至小的团体，我们都是有数据的。现在问题不是大家没有数据，而是这个国家也好，这个组织也好，是不是真正的愿意把这个数据用来做事情，真正用大数据做决策的。
　　大数据涉及储存、分享等，但关键在于把这个大数据真正用起来，真正能够促进经济、促进社会发展。举个例子说，现在所有车都有ABS系统，都配有GPS，如果我们把这两种数据放在一起进行分析，在那些路段上，大部分人都在紧急刹车?为什么会有这种情况出现，是车的问题，路的问题，还是控制的问题，总之，数据交叉稽核，会给我们带来新的启示。
　　记者：我们浏览网页、查询信息，这都属于大数据，怎么看待个人在大数据时代的隐私呢?政府管理部门应该做些什么呢?
　　维克托：这是一个好问题，现在数据隐私保护的方法完全是错误的。现在的做法是询问每一个客户、个人，你同意不同意公开数据，实际上，每个个体并都不知道我的数据会被怎样使用，有一些人对此并不在意，往往会点同意。这是一种错误的隐私保护的做法。
　　对于数据的隐私保护，可以考虑反过来的做法，可以考虑由政府设立一个规则：确定哪些企业为了哪些目的，可以以某种方式和规则来收集数据和使用，例如医疗数据，目的是治疗病人，这样的大数据收集和使用就是合理的，可以不更多顾及隐私。但是如果利用这些数据作恶，例如帮助保险公司创造保单，那是不合法的。政府应该制定措施做好隐私保护，不把这个问题扔给个人。
　　记者：您写的《大数据时代》，我个人觉得给IT产业吹来一股春风，您已经写了好几本书了，当时写《大数据时代》的时候，您初衷是什么呢?目前是否实现了你当时心目中的设计?
　　维克托：现在就是揭秘大数据时代的时间了。10年之前，我每年都办一个非常小型聚会，是一个相当高层的聚会，有微软的高层，有一些政客、经济学家、学术界专家聚在一起，讨论数据社会价值。当时有一个记者，每年据此出一个报告，有关讨论的内容。我感觉一年一年讨论过程中，有一些东西在哪里，可以真的能感觉到的，但是没有一个准确的名字，两年之后，我确定这就是数据价值，所以决定写一本书。
　　一定要看到这个数据深层次的价值，所谓的价值就是我们提到的数据的相关性。这是大数据的根本。大数据应用的过程可以用"旅程"来描述，我们运用数据、事实分析做更好的决策，这些都是基于事实的，不是基于主观的判断。所谓"旅程"，意味着反反复复，有前进也会有后退。
　　希望有更多人用数据，用事实，用大数据方法辅助思考，用到讨论，这都是有意义的。我一直强调这个是一个旅程，在这个旅程中，我们不断往前，但是有时候也要后退一两步。
　　记者：大数据作用是预测，现在能做到准确预测吗?
　　维克托：至少比用其他的东西好的多的。现在大数据不是百分之百准的，但是我们现在要的东西，比我们有的东西更好。
　　记者：未来大数据趋势是什么?
　　维克托：大数据未来的趋势是怎么样让每个人使用大数据，而不只是用专业的大数据公司。透露一下，也许这是未来新书的内容。

7. 关于大数据应用有什么例子？

大数据应用实例：1、关能源行业大数据应用
计算居民用电量。
2、职业篮球赛大数据应用
专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用
集中处理所有的客户信息。
大数据：大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的判断力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息。
大数据但数据主要有三种，包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。在以云计算为代表的技术创新基础上，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过人们对各行各业的不断创新，大数据就会变为人类创造更多的价值。

8. 大数据的应用案例以及未来发展趋势

赶超发达国家的重要机遇
    半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。
    当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。
    发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备，发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
    信息服务业发展的重要推力
    研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
    例如医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本、提高工作效率，改进和提升治疗质量；公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率；市场和营销领域，能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求，提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素，伴随着信息化发展，企业将收集更多的信息，从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。
    大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。例如，能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出，预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元，其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是，随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往，随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
    大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度，让利益相关方能够更加容易地及时获取信息，例如在公安部门，让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据，就可大大降低搜索和处理时间；在制造业，整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据，并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据，组织能够通过安排对比实验，运用数据分析获取更好的决策，例如在线零售商，通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场，根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分，以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构，利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务，确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持，通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域，通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据，创新速度非常快。
    应组织实施大数据产业专项
    发展大数据及其相关服务业具有重要意义，有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展，不仅信息产业自身获取了巨大的数据池，各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变，结构化数据向非结构化数据演进，使得未来IT投资重点不再是建系统为核心，而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
    大数据真正的问题是大数据应用，让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划：通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。
    由此，我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态，组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程，面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域，开展大数据重大应用示范，提升基于大数据的公共服务能力；二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化，推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展，支持位置信息服务市场拓展，完善北斗导航基础设施，推进服务模式和产品创新，在重点区域和领域开展示范应用；三是大力发展地理信息产业，拓宽地理信息服务市场，推进大数据技术和服务模式融合创新，支持大数据服务创新和商业模式创新；四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程，包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目，为丰富信息消费内容产品供给提供支撑；五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目，主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。