1.更好的商业智能
商业智能是一套数据工具，用于提供更好的商业洞察，它与大数据齐头并进。在大数据兴起之前，商业智能相当有限，大数据使商业智能成为一种合法的职业，许多企业正在通过聘请商业智能专家来做好准备，因为他们有助于将公司提升到一个新的水平。
任何生成数据的企业都可以利用商业智能，如今，很少能找到一家根本不产生任何数据的企业，因此任何企业都可以从更好的商业智能中受益，商业智能的新用途正在定期被设计出来。
2.更有针对性的营销
大数据给企业留下的第一个重大印记是它对客户购物行为的洞察，在大数据之前，公司只有来自实际销售的数据。相比之下，大数据捕捉客户的细微行为，使企业能够创建更有针对性的营销活动，大数据分析可能不总是完美的，但它是高度准确的，这种高精确度使企业能够针对感知到的客户需求进行营销。
大数据可以根据购买和浏览历史提供非常具体的信息，使企业能够向现有客户提供高度个性化的优惠，这些优惠可以通过电子邮件、公司网站、流媒体服务和在线广告提供，大数据还可以用于分析评论网站、社交媒体和其他网站上的文本、视频、图像和音频数据，以确定客户态度、发现模式并提供适当的内容。
想象一下，你的企业将如何受益于能够营销你知道的客户需要的产品，以及了解有关他们的足够信息以根据他们的特定需求定制你的信息。
3.积极主动的客户服务
大数据将颠覆客户服务，因为它允许企业在客户表达他们的担忧之前就确切地知道他们需要什么，这种主动的客户服务将使那些希望通过卓越的客户服务脱颖而出的企业发生革命性的变化。
想象一下，一位顾客在购买后遇到了问题，他们给企业打了电话。对客户账户及其公司网站访问的实时大数据分析可以预测可能需要帮助的一两个问题，语音提示甚至可以询问客户是否遇到特定问题，并提供自动帮助。
无论哪种方式，客户支持代表都会很好地了解电话的内容，并提供知识渊博的客户服务，进一步的大数据分析可以让代表主动联系客户，在预测分析确定客户未来可能有问题的客户上。
4.响应客户需求的产品
大数据不仅承诺通过使其更加积极主动来改善客户服务，而且还将允许公司制造响应客户的产品，产品设计可以专注于以前所未有的方式满足客户的需求，你可以使用数据分析来预测信息，而不是依赖客户告诉你的企业他们在产品中寻找什么，数据可以从通过调查和购买习惯分享偏好的客户那里获得，你甚至可以使用用例场景来更好地描述未来的产品应该是什么样子。
5.CDO和数据部门的崛起
大数据不仅正在改变企业与客户打交道的方式，也正在改变它们的内部运营方式。在80年代和90年代，IT部门走到了前列，成为生产率提高和一般业务增长的驱动力。随着IT部门的崛起，首席信息官也应运而生。现在，企业正在发展独立于IT部门的数据部门，并任命直接向首席执行官报告的首席数据官(CDO)。
6.提高运作效率
工业工程师专注于效率，他们知道你需要数据来提高流程的效率。大数据正在提供有关每一种产品和流程的丰富信息。
工程师们正在分析大数据，以寻找使流程更高效地运行的方法。大数据分析与约束理论配合得很好：数据使约束更容易识别，一旦识别，也更容易识别。当发现并消除最具约束性的约束时，企业可以看到性能和吞吐量的大幅提升，大数据帮助提供了这些答案。
7.降低成本
大数据具有降低商业成本的力量，具体地说，企业现在正在使用这些信息来发现趋势并准确预测各自行业内的未来事件，知道什么时候可能发生的事情会改善预测和计划，计划者可以决定何时生产，生产多少，以及手头有多少库存。
库存费用就是一个很好的例子，持有库存是昂贵的，不仅存在库存持有成本，还存在将资金捆绑在不需要的库存中的机会成本，大数据分析可以帮助预测何时进行销售，从而预测何时需要进行生产，进一步的分析可以揭示购买库存的最佳时间，甚至可以揭示手头应该保留多少库存。
如果企业想要实现更大的成就，就需要拥抱大数据，用不了多久，还没有拥抱大数据的企业就会发现自己被甩在了后面。
8.欺诈检测
金融服务和保险行业的公司使用大数据通过发现异常情况来检测欺诈交易和保险欺诈，银行和信用卡处理商也可以使用大数据来发现欺诈性支付，有时甚至在持卡人知道他们的卡被窃取之前，大数据分析还可以降低欺诈检测中的误报发生率，而在此之前，金融机构会冻结商家的账户，这可能会被证明是一个虚惊一场。
9.网络安全
IT和网络安全专业人员可以使用大数据提前预测威胁和漏洞，以防止数据泄露，除了从计算机和移动设备获得的信息外，大数据还包括来自网络、传感器、云系统和智能设备的数据，以发现潜在问题，功能包括统一的数据表示、零日攻击检测、跨威胁检测系统的数据共享、实时分析、采样和降维、资源受限的数据处理和异常检测的时间序列分析。
10.缓解供应链风险
如果你能发现你公司供应链中的潜在问题，这样你就可以主动更换供应商、改变货物路线或使用不同的托运人，会怎么样?大数据使你能够做到这一点。
亚马逊通过其一天、两天和当天送货选项改变了送货市场。为了跟上形势，其他企业可以通过优化路线、协调送货计划和提供物品的准确位置，将大数据用于送货车队管理，这增加了效率，节省了燃料，因为送货车辆可以选择最高效的路线。当UPS以这种方式实施大数据时，它最终增加了准时送货统计数据，每年节省160万加仑汽油。
在你的业务中使用大数据的注意事项
如果你决定在你的企业中实施大数据计划，请确保你了解这些最佳实践和潜在陷阱。
要做的
- 明确你的目的和出发点。考虑你对大数据的潜在用途，然后考虑实施成本、对业务的预期影响以及开始取得成果的时间长度。
- 保护你的数据。如果你打算使用第三方公司进行数据分析和收集，重要的是要划定界限，明确谁将使用这些数据以及他们将如何使用这些数据。
- 建立协作文化。由于数据通常会影响你业务的不同部分，因此，如果你在访问、分析和创建基于数据的新计划方面实现部门间的协作，你将从数据中获得最大收益。
- 仔细选择你的大数据基础设施。庞大的数据量意味着你很可能需要使用数据中心进行存储。数据是一种资产，因此请根据成本、管理实践、备份、可靠性、安全性和可扩展性来评估潜在的数据中心。
不要做的
- 不要使用太多数据。虽然尝试使用你的公司收集的所有数据很有诱惑力，但如果你只选择适合你当前业务需求的数据类型，你将获得更好的结果。
- 不要一次做完所有事情。选择一个你希望通过大数据解决的业务目标，并在处理其他大数据项目之前围绕这一目标进行规划。
- 别忘了安全问题。一旦你从数据中获得了可操作的见解，规划数据的机密性、完整性和可用性就比以往任何时候都更加重要。你的大数据结果是企业的知识产权，需要受到保护。
- 把你的关注点放得太窄。着眼于大局，用你的大数据战略解决公司范围内的关键领域，以获得最大的投资回报。
