雖然很多人已經意識到大數據會給我們帶來壹個新的商機。但目前只有少數公司能真正從大數據中獲得更多的商業價值。下面是9個大數據用例，我們在進行大數據分析項目時可以參考，從而更好地從大數據中獲取我們想要的價值。
從數據分析中獲取商業價值。
請註意，這裏涉及到壹些高級的數據分析方法，比如數據挖掘、統計分析、自然語言處理、極限SQL等。與原始報告和OLAP技術不同，這些方法可以讓妳更好地探索數據，發現分析見解。
探索大數據，發現新的商機。
很多大數據來自於壹些新的來源，這些來源代表了客戶或合作夥伴進行交互的新渠道。像任何新的數據源壹樣，大數據值得探索。通過數據探索，可以了解到壹些以前不知道的商業模式和事實，如新客戶細分、客戶行為、客戶流失的形式、成本最低的根本原因等。
分析收集的大數據。
很多公司收集了很多數據，他們覺得這些數據有商業價值，但是不知道如何從中獲取有價值的數據。不同行業的數據集不壹樣。比如妳在網絡營銷行業，妳可能有大量網站的日誌數據集，可以分時段分析，了解網站訪客的行為，改善網站的訪問體驗。同樣，來自制造業的質量保證數據將幫助公司生產更可靠的產品和選擇更好的供應商，而RFID數據可以幫助妳更多地了解產品在供應鏈中的運動軌跡。
專註於分析對行業有價值的大數據。
大數據的類型和內容因行業而異，每種類型的數據對每個行業的價值也不同。比如電信行業的CDR，零售、制造或者其他以生產為中心的行業的RFID數據，制造業(尤其是汽車、消費電子)的機器人的傳感器數據，都是各個行業非常重要的數據。
了解非結構化大數據。
非結構化信息主要是指用文字表達的人類語言，與大多數關系型數據有很大不同。妳需要使用壹些新的工具進行自然語言處理、搜索和文本分析。基於文本內容的業務流程可視化，如保險理賠流程、病歷、各行業的呼叫中心和服務臺應用、面向客戶的企業情感分析等。，經過處理後可以可視化的形式顯示出來。
使用社交媒體數據擴展現有客戶分析。
顧客的各種行為，比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或者表達自己的喜好，都會在顧客之間相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站和自己的渠道，供客戶表達自己的觀點和事實。我們可以使用預測分析來發現模式並預測產品或服務的問題。我們還可以利用這些數據來評估市場認知度、品牌美譽度、用戶情緒變化和新客戶群體。
將客戶意見整合到大數據中。
利用大數據(整合原有企業資源)，可以實現對客戶或其他經營主體(產品、供應商、合作夥伴)的360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。添加的精細細節帶來了更準確的客戶細分、直銷策略和客戶分析。
整合大數據，完善原有的分析應用。
對於原有的分析應用，大數據可以對其數據樣本進行擴展和擴充。尤其是在依賴大樣本分析技術的情況下，例如統計或數據挖掘；在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下，也需要大樣本數據。
分析大數據流，實時運營業務，提升業務行動水平。
實時監控和分析的程序在企業運營中已經存在多年，那些需要全天候能源、通信網絡或任何系統網絡、服務或設施的機構早就使用這種類型的程序。最近，從監控行業(網絡安全、態勢感知、欺詐檢測)到物流行業(公路或鐵路運輸、移動資產管理、實時庫存)，越來越多的組織正在使用大數據流的應用。目前大數據分析仍主要以批量和離線模式進行，但隨著用戶和技術的成熟，大數據分析將進入實時分析時代。
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