在企业分析和挖掘数据以推动决策的过程中，大数据发挥着越来越大的作用。随着数据量的增加，从海量数据集中提取见解的能力对于保持竞争力至关重要。

数据科学应用可帮助企业实现这一目标。在医疗保健、金融、制造和零售等领域，模式识别、异常检测和预测建模等技术可以帮助检测疾病、防止欺诈、优化库存和改善物流。各行各业正在以多种方式利用大数据，但重点是知道如何从信息中获得见解，以及如何应用这些见解。

数据科学和分析领域在不断发展，并引入很多新技能和技术，以从数据中提取价值。这些功能有助于所有企业加强决策，提高运营效率，并推动大规模创新。

医疗保健

在医疗保健领域，早期疾病检测可以提高患者的生活质量和医疗结果。有些疾病在发展到危急水平之前不会表现出明显的症状。在这种情况下，数据专业人员可以使用大数据来更快地识别和诊断疾病。

医生在办公室收集患者数据，将其与历史患者健康数据相结合，并使用工具对数据进行分析，以检测数据集中重复序列。这个过程被称为模式识别，该过程可以识别数据中有意义的信息。

在实践中，这有助于医生快速检测疾病模式，原本他们可能无法检测出。借助模式识别提供的诊断支持，医生可以更准确、更早地识别疾病，甚至预测疾病的进展。以这种方式使用大数据来支持预防性护理，并减少对高级疾病护理更昂贵或更长时间的治疗需求。

运输和旅行

在交通和旅行中，涉及将人员和货物从A点到B点，但这个过程并不是像寻找最短路线那样简单。有些旅行者可能会优先考虑舒适的旅行，这可能意味着乘坐较短的中途停留航班，而不是较长的直飞航班，即使可能没有那么快。由于有无数可用的航班选择，弄清楚这些航线的情况可能既困难又耗时。

由大数据提供支持的推荐和个性化引擎可简化这一过程，通过利用历史客户数据、共享偏好数据、评级和评论等客户数据以及旅游提供商的数据，为用户建议最佳路线。它们根据位置确定客户最常乘坐的航空公司、他们评分很高的酒店、他们通常在飞机上预订的座位以及物流模式，例如他们可能更喜欢哪条路线。

这可节省用户的时间，不需要用户做很多手动工作，便可获得理想的旅行体验，整个旅程可以根据他们的独特需求进行高度个性化。

零售和电子商务

零售和电子商务领域经常会经历需求变化，根据各种因素，例如季节性或经济趋势。如果零售商能够预测这些转变，则可以调整库存，准备库存，并领先于需求变化。这就是预测分析和建模的用处。

预测建模使用大数据来分析模式、预测结果和识别趋势。在零售业，这可以采取需求预测的形式。

例如，电子商务店面可以将历史产品数据和当前消费者行为数据输入预测分析工具。然后，预测建模对数据进行分类，搜索变量之间的相关性，识别数据集中的模式，衡量未来的可能性，并根据该分析预测可能发生的情景。这些见解可以指导电子商务店面补充需求库存，或防止库存过剩。

零售商还可利用数据建模，根据即将到来的趋势在商店中的合适位置放置库存，并将某些商品库存移动到仓库中以腾出空间，以及调整价格以满足需求。这是优化库存管理和保持平衡库存的关键。

制造和物流业

消费者现在期望快速、准确的商品生产和分销，这给制造商、分销商和供应链网络带来压力，他们需要完美协调。大数据驱动的自治系统可提供京都和速度，以在大规模范围满足这些期望。

自治技术可执行一切操作，从基本的重复性任务到大数据分析，以提取见解优化运营。例如，物联网设备可以实时跟踪和监控货物。自治系统可以在数据传入时连接和解释这些数据，对其进行分析，以寻找方法来改善交货时间，并在整个供应链提高效率。

在制造业中，自治系统可以从传感器中收集数据，以评估机器利用率，并监控生产商品的质量。这使得生产线能够确定可在哪些地方提高效率和质量控制。当设备开始出现故障、偏差或需要维护时，这些工具也可以标记。

从物流的角度来看，自治系统可以使用生产数据和供应商网络信息来同步调度，并识别依赖项。这通过微小的优化缩小制造和分销之间的差距。

金融服务

金融服务机构（特别是那些处理企业级交易的机构）不断面临来自日益复杂的欺诈活动的威胁。这些计划随着技术的进步而演变，使其更难捕捉和预防。欺诈活动会造成经济损失和声誉损害。

然而，金融服务机构也有技术可以打击欺诈活动。例如，异常检测可识别数据集中超出正常范围的数据点。这些工具使用大数据分析来关联因素，例如交易规模、地点和时间，同时识别模式，并标记可疑活动。可疑活动可能是在伦敦交易几分钟后在纽约发生的交易。这在理论上是不可能的，这将被标记为异常和潜在欺诈的迹象，需要调查。

异常检测工具还可以识别更大规模的欺诈活动。例如，分析大数据集的金融机构可能会通过寻找某些模式来揭示洗钱计划。处理大数据的能力和异常检测工具很重要，可帮助捕捉异常值和突出任何偏离正常范围的活动，这可作为预防欺诈活动的基础。

能源、石油和天然气

能源行业在资源勘探和开采效率方面面临挑战，特别是对于石油和天然气。寻找新的石油和天然气储量是保持供应流动的必要条件，开采这些资源可以有效地最大化供应，从而确保满足需求。大数据对于提高这种效率至关重要。

地震数据、地质数据和地下数据可以输入高级分析工具，以识别和预测石油和天然气袋的位置。这通过缩小潜在位置来提高资源勘探的准确性。此外，地下数据可以提供对回收率的洞察力，从而降低进入干井的风险。

在提取过程中，传感器收集钻头角度的实时数据，并揭示钻孔压力和环境数据。大数据分析工具解释这些数据，并优化钻探程序，以尽量减少对周围生态系统的损害，减少钻探并发症的风险，并提高整体恢复效率。

航空航天工业

航空航天工程要求精确度和准确度。一个错误的数值可能会破坏飞行系统的性能，降低操作效率，并影响飞行安全（通常通过避免碰撞系统和大气危害检测实现）。

机器学习（ML）是航空航天优化的关键技术，可以应用于该行业中的各种用例。例如，传感器数据可以帮助标记飞机设备维护要求和故障潜力，识别天气模式的共同点以改善飞行路径，寻找组件制造的效率机会，并监控空中交通和危险报告，以提高飞行安全。

这些模型需要高质量的大数据来提供可靠的结果。由于各种可用的物联网和传感器技术，收集数据很少是挑战，但通常很多数据是非结构化或原始数据，使其无法被利用。数据分类根据某些特征将数据变量整理成可搜索的组和类，并使其更容易检索数据。

整理、分类数据可将非结构化大数据变成ML算法的可用素材。

保险业

提出保险索赔既耗时，又是数据密集型工作。向保险代理人报告索赔，通常意味着在不同的地方重复很多相同的信息，并等待他们记录，这会导致客户服务瓶颈。用自助服务流程取代这一点可以为客户和保险代理节省时间。

对话系统可以完成这一任务，通过结合大数据、AI和自然语言处理技术来创建AI聊天机器人和虚拟助手。这些工具会解读客户的输入，并执行相关操作作为回应。例如，客户可以使用保险公司网站上的聊天机器人发起索赔，系统将记录日期、时间、地点、收据和事件照片等详细信息。

保险公司还可以自动化大部分索赔流程。对话系统可以存储数据，供人工代理稍后审查，并与数据库交叉检查信息，以验证政策，报告索赔状态，并通知客户保险范围变化。随着这些系统随着时间的推移收集数据，改善并提供更好的客户服务。

管理咨询和专业服务

咨询服务主要侧重于通过收集商业产品或服务成功的反馈和证据来评估客户体验（CX）和满意度。这些数据塑造了他们未来的战略，并确定需要改进的领域。管理咨询和专业服务组织经常采用行为和情绪分析技术来收集这些数据，并从中提取见解。

行为和情绪分析侧重于研究客户对企业的感受、反应和参与情况，无论是与网站、产品还是服务体验有关。它可以评估客户的情绪和期望，以及品牌的声誉。为了收集支持此分析的大数据，咨询机构可能会向客户发送调查，收集社交媒体数据，例如每个帖子的互动，并采访当前和以前的客户。

情绪分析工具收集大量数据后，会分配情绪分数，以衡量与客户行为和互动相关的各种因素。这有助于描绘企业行动与目标受众的共鸣程度，咨询机构可以利用这一见解来创建新的、可操作的策略。这些见解还可以帮助塑造未来数据可以比较的指标，以评估一段时间内的绩效，从而鼓励持续改进。