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在当今世界,咨询服务提供了大量的 大数据服务,企业仍在努力理解大数据的真正价值和最有效的利用。在致力于大数据计划之前,公司倾向于搜索竞争对手的真实案例,并评估其努力是否成功。因此,我们的数据顾问决定为那些对大数据使用感兴趣的人节省大量的调查时间,并根据2015年至2019年发布的11项专门研究和报告进行了二次研究。共享大数据采用经验的知名公司。

公司如何使用大数据

不同规模的公司如何使用大数据

在本节中,我们将参考以下部分:小型,中型,大型和超大型组织。此分类基于企业或机构中的雇员数量:

  • 小型组织(1-100名员工)。
  • 中型组织(101-1,000名员工)。
  • 大型组织(1,001- 5,000名员工)。
  • 大型组织(超过5,000名员工)。

 

大型组织(5,000多名员工)是大数据的主要采用者:70%的此类企业和机构表示他们已经在使用大数据。 [1]

 

在所有组织部门中,非常大的组织(5,000多名员工)对使用大数据进行数据仓库优化最感兴趣。 [1]

     

小型,中型和大型组织(少于5,000名员工)中有43-45%已在使用大数据,并且所有细分市场都类似地可供将来使用。 [1]

 

中型,大型和超大型组织(少于5,000名员工)的前3个大数据用例是数据仓库优化,预测性维护和 客户分析[1]

     

在所有组织部门中,小型组织(最多100名员工)对使用大数据进行客户分析最感兴趣。 [1]

不同行业如何使用大数据

大数据使用最活跃的三个行业是电信,医疗保健和金融服务。 [2]

行业大数据使用

电信

电信的前3个用例是客户获取(93%),网络优化(85%)和客户保留率(81%)。 [2]

     

在大数据采用方面,电信行业是绝对的领导者-87%的电信公司已经从大数据中受益,而其余13%的电信公司则表示未来可能会使用大数据。 [1]

 

电信公司计划通过基于位置的设备分析(46%)和收入保证(45%)来丰富其大数据用例产品组合。价格,呼叫中心和网络的优化也是当务之急。 [2]

卫生保健

几乎60%的医疗保健组织已经在使用大数据,并且几乎所有其余组织都愿意在将来采用大数据计划。 [1]

 

个性化治疗(98%),患者入院预测(92%)以及实践管理和优化(92%)是医疗保健组织中最受欢迎的大数据使用案例。 [2]

     

医疗保健组织计划通过患者细分(31%)和临床研究优化(25%)进一步扩展其当前的大数据使用。 [2]

金融服务

目前有76%的金融服务机构是大数据用户。 [1]

 

金融服务机构使用大数据进行客户分析,以个性化其服务(93%),以及进行风险评估(89%),欺诈检测(86%)和安全威胁检测(86%)。 [2]

     

金融服务机构计划在2017-2018年增加的前三个额外用例是基于位置的安全性分析(66%),算法交易(57%)和影响者分析(37%)。 [2]

 

2017年,金融服务机构投资的最大领域是预测分析(38%)。但是,在2018年的优先事项列表中,它下降到了第二位(占29%),而让位给了新的领导者-人工智能和机器学习。 [3]

教育

在教育方面,与电信(87%),金融服务(76%),医疗保健(60%)和技术行业(60%)相比,迄今为止,大数据采用率最低,仅为25%。 但是,67%的受访者不排除大数据作为未来的可能性。 [1]

保险

保险公司期望大数据可以在定价,承保和风险选择(92%),管理决策(84%),损失控制和理赔管理(76%)方面最有效地提供帮助。 [4]

每个大数据技术都有哪些用例

每个大数据技术都有哪些用例

Hadoop用例

用于高级分析的运行时环境,用于原始或详细数据的内存以及数据准备和集成是Hadoop的前3个用例。 [5]

 

客户情报 领导Hadoop项目列表。 [5]

     

尽管39%的组织将Hadoop用作数据湖,但这种用例的普及程度在未来三年内将下降2%。 [6]

Spark用例

基于Spark的前3个项目是业务/客户智能(68%),数据仓库(52%)和实时或流解决方案(45%)。 [7]

     

55%的组织将Spark用于数据处理,工程和ETL任务。 [8]

 

33%的公司在其机器学习计划中使用Spark。 [8]

大数据带来的价值

组织最看重实时管理数据(70%)和快速访问相关数据(68%)。 [2]

 

大数据所带来的最大价值是减少支出(49.2%)和新创建的创新途径(44.3%)。 [10]

     

48.4%的组织认为从大数据获得的结果非常成功。 [10]

 

尽管69.4%的组织开始使用大数据来建立数据驱动的文化,但只有27.9%的组织报告了成功的结果。 [10]

     

84%的企业投资于高级分析以支持改进的业务决策。 [11]

 

先进的分析(36%),改善的客户服务(23%)和减少的支出(13%)是投资大数据和AI的三大优先事项。 [11]

大数据使用数量的历史

大数据的采用不断增长:使用大数据的公司数量已从2015年的17%急剧增加到2017年的53%。在2018年,有97.2%的公司表示他们正在投资大数据和AI。  [1], [11]

     

在2015-2017年,公司将数据仓库优化称为大数据使用案例的第一位,而在2018年,重点转移到了高级分析上。 [1][11]

 

预测性维护仅在2017年才出现在公司的雷达中,并且已经直指3大数据用例。 [1]

     

在2015-2017年期间,(每个行业)销售和市场营销是数据和分析带来重大或根本变化的领域。 [9]

大公司的大数据故事

查看沃尔玛,雀巢,百事可乐,摩根大通,劳斯莱斯和优步对大数据体验的评价。

“随着时间的流逝,对更多洞察力的需求导致需要通过基于Hadoop的大数据平台对100 PB的分析数据进行清理,存储和以最小的延迟提供服务。自2014年以来,我们一直致力于开发大数据解决方案,以确保数据的可靠性,可扩展性和易用性,现在我们致力于提高平台的速度和效率。”

Uber Hadoop平台负责人Reza Shiftehfar

“沃尔玛依靠大数据来实时查看药房,配送中心以及我们整个商店和电子商务中的工作流程。”

沃尔玛员工

“ [关于他们的大数据平台Pep Worx],我们能够使用针对性强的媒体来推出产品[Quaker Overnight Oats],并通过有针对性的店内支持,一直吸引着最有价值的购物者,并将产品带入生活以独特的方式进行零售。在推出后的前12周,这些优先客户推动了该产品80%的销售增长。”

百事可乐市场营销高级副总裁Jeff Swearingen

“人工智能,大数据和机器学习正在帮助我们降低风险和欺诈,升级服务,改善包销并增强整个公司的营销。”

摩根大通集团董事长兼首席执行官杰米·戴蒙(Jamie Dimon)

“我们在设计过程中使用了巨大的高功率计算集群。在我们的一种喷气发动机的每次模拟中,我们都会生成数十TB的数据。然后,我们必须使用一些非常复杂的计算机技术来查看海量数据集,并可视化我们设计的特定产品的好坏。可视化大数据与我们用于处理大数据的技术一样重要。”

罗尔斯·罗伊斯公司首席科学官Paul Stein

“我们正在使用大数据进行的项目不是一次性实验。他们真正推动了财务,人力资源,销售和我们供应链的业务决策。”

雀巢美国公司首席分析官Shan Collins

快速浏览大数据

我们的二次研究结果与我们的动手经验相吻合:企业越来越多地采用大数据,并且总体上,他们对自己的计划成果非常满意。尽管大多数大数据用例都是关于数据存储和处理的,但它们涵盖了多个业务方面,例如客户分析,风险评估和欺诈检测。因此,每个企业都可以找到相关的用例来满足其特定需求。

参考文献

[1] 德累斯顿咨询服务公司进行的2017年大数据分析市场研究

[2] IDC / Dell EMC,大数据:将承诺变为现实

[3] 2018年调查报告:金融服务的大数据分析

[4] 2016年预测模型基准调查(美国),Willis Towers Watson

[5] 商业应用研究中心,公司为何使用大数据分析

[6] TDWI,企业级Hadoop

[7] Databricks,2016年Apache Spark调查报告

[8] Taneja Group对Apache Spark市场的调查

[9] 麦肯锡,分析时代已经来临

[10] NewVantage Partners进行的2017年大数据主管调查

[11] NewVantage Partners 2018年大数据主管调查

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