大数据对于企业作用

每个企业每天都会生成数据，数据量根据企业业务的复杂度而变化。如果业务量大，我们可以很容易地使用常用的软件工具来管理，但是如果业务体系庞大，那么就将这些数据合理归档整合。这就是我们称之为“大数据”的原因。大数据能让用户处理大量的原始数据，并根据业务需要进行合理分析报表，以备将来参考和预测。

大数据

大数据有助于管理数据，并为将来的有用目的存储全部数据。数据首先在不同类型中生成，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。大数据获取任何原始数据并将其处理成结构化数据。公司利用他们的过去和现在的数据来预测未来。大数据帮助企业获得利润，并在全球范围内扩大业务活动，并提供大数据。它不仅预测了未来的收益，还有助于预测未来的问题和趋势。它有助于企业做出重大决定。

主要应用的行业及解读

制造业

制造部门必须采购原材料，并维持必要的人员生产高质量的产品和服务。制造业的常规和持续的任务产生大量的数据。利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。大数据可以帮助制造商减少成本和浪费，并帮助他们在更短的时间内制造出高质量的产品。大数据让制造商能够预测未来的需求，基于此，他们能够及时生产和供货，最终带来更高的利润。

金融

大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要手段。

零售餐饮行业

零售餐饮业是与顾客有最终联系的行业。它必须记录客户的数据——包括顾客的品味、偏好和生物数据——以便与他们保持紧密联系。客户关系是在业务开发中发挥关键作用的重要途径之一。利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。大数据提供了解决复杂问题的准确信息，这些问题与零售业有关。我们可以清楚地知道该做什么，什么时候使用大数据。

医疗保健行业

固有的医疗体系已经支离破碎，颠覆已如燎原之火，一触即发。已经有成百上千家创业公司介入这一领域，让人们可以成为 “自己健康的主人”，以此作为传统医疗的补充或索性取而代之。

卫生部门使用其病人记录、治疗计划和过去用于治疗不同疾病的药物，这将有助于该部门改善治疗或向患者提供更好的医疗援助。新型人工智能医疗应当是免费或近乎免费的，且远远胜过传统医疗，以至于人们将果断放弃传统医疗，选择前者。这无疑会令现有的医疗体系分崩离析。它还可以提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。

　　能源行业

能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。

随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

进行风电场分布式风机的在线监测，周期性及瞬时的实时数据采集和在线分析，生成警报、允许维护人员可视化和管理数据，简化大规模监测系统的部署。

石油天然气产业链与大数据的结合。在油气勘探开发的过程中，可以利用大数据分析的方法寻找增长点，利用大数据平台可以帮助炼油厂提高炼化效率，也可帮助下游销售挖掘消费规律，优化库存，确定最佳促销方案。

教育产业

教育部门需要不断的改进，为学生提供良好的教育。大数据帮助教育机构利用这些数据来跟踪学生表现的变化，他们使用数据来实现变化。它还有助于设计教育形式，帮助学生更好地让世界变得更好。

大数据与天文学、微生物研究

天文学作为一个典型的大数据应用领域，同样需要通过标准化和一系列规范实现全球的天文科学数据的共享与交易。为了解决国际上天文大数据的开放、共享以及数据间的操作问题，天文学家提出了虚拟天文台的构想，这是一个通过先进的信息技术将全球范围内的研究资源无缝透明连接在一起而形成的数据密集型网络化天文研究与科普教育平台。

在谈及大数据对天文学方面的贡献时，中国科学院国家天文台信息与计算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奥秘，大数据正在发挥越来越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通过研究和开发云环境下微生物数据存储和计算等一系列关键技术，形成完善的微生物数字资源体系、知识发现平台和大数据服务平台，建立具有国际影响力的微生物数据库，实现我国微生物领域数字资源建设的突破。

分析大数据主要应用的行业及解读

我们处在一个数据化、信息化的大时代，大数据是存储高数据量的最终来源，并以一种可以理解的方式处理它，我们可以预测行业未来的动态发展。有效的记录数据进行分析得到信息，才能真正的发现问题，从中寻找答案。