根據AnalyticsInsights的估計，這項神秘技術的市場規模預計將在2023年達到3015億美元，高于2020年的1935億美元，在2019-2023年的預測期內復合年增長率為10.9%。大數據越來越多地用于日常營銷優化、定制預測、生命周期監控、改進的銀行和教育以及支持運營估算。AnalyticsInsight為您帶來了一份獨家列表，列出了日常生活中的10個大數據使用案例，解釋了數字化轉型。

 

銀行業

 

銀行使用大數據來安全地保存大量的財務信息。這些大數據被用來分析從儲蓄到信用卡購買的消費模式，以發現欺詐行為并在發生之前加以預防。如果您刷卡購買高價值的商品，可能會發生這種情況，您可能會接到銀行的電話/郵件，以確保交易是真實的。

 

此外，大多數銀行都使用這些大數據來識別身份盜用。例如，如果一個工薪階層在月初購買小額雜貨，但突然間銀行發現全城的加油站和便利店激增，那么該銀行就會知道情況正在惡化。他們可能會與客戶聯系，詢問有關最近的購買交易的信息，以確定客戶的卡是否被盜并需要凍結。

 

網上購物

 

零售中的大數據已導致整個行業發生了翻天覆地的變化。零售商從客戶開始購物的那一刻起就利用大數據。定向廣告投遞您的包裹，大數據無處不在。您訪問的網頁可跟蹤cookie和歷史記錄，以獲取策劃的購物體驗，從而為零售商提供一小部分信息，使他們能夠優化產品。

 

生命監測

 

佩戴健康手表等設備可以監控日?；顒雍退?。一個保持健康和健康的好方法。大數據與技術相結合可以改變我們的生活方式，幫助我們自己追蹤免疫力，以確保我們保持健康的習慣來抵抗冠狀病毒大流行。

 

能源消耗

 

大數據與智能物聯網設備相結合，使智能電表可以自我調節能耗，從而實現有效的能源利用。這些智能電表安裝在社區中，以從整個城市空間的傳感器收集數據。它們可以確定在任何給定時間能量的回流和流動的最高位置，并在整個電網中均勻地重新分配，特別是在最需要的地方，以確保在給定網絡中有效地分配能量。

 

物流

 

大數據可簡化物流流程，使其在嚴格的時間表內平穩運行。它廣泛用于交通運輸中，以安排航班，根據季節性波動估算座位需求，根據最新的社會趨勢或事件進行競爭分析，并根據天氣數據預測航班延誤。此外，還部署了大數據，以根據當前用途和機隊部署情況準確預測未來所需的飛機數量。

 

數位廣告

 

數據科學和大數據已廣泛用于數字營銷領域，您一定已經看過數字廣告牌，在機場和不同網站上展示橫幅廣告，分別利用數據科學算法來幫助廣告商吸引潛在客戶。與傳統廣告相比，根據用戶的歷史行為及其數字足跡定位的數字廣告可確保更高的點擊率。

 

衛生保健

 

醫療保健是另一個每天都會產生大量數據的行業。大數據減少了治療成本，因為執行不必要的診斷的機會更少。它有助于預測流行病的暴發，并有助于確定可以采取哪些預防措施來通過在早期發現疾病來避免可預防的疾病。可以為患者提供循證醫學，在研究同一種藥物的以往結果后對其進行識別和處方。

 

音樂和娛樂

 

諸如Netflix和Amazon音樂之類的OTT和音樂點播平臺使用大數據來制定預測性機器學習算法，以分析用戶的音樂娛樂偏好，從而推薦該算法認為用戶會喜歡的新節目和音樂。

 

您可能已經注意到了這一點，例如，如果您開始在OTT平臺上觀看科學節目，很快您的所有推薦都將是基于科學和技術的新節目，因為算法知道你喜歡技術。

 

家庭安全

 

大數據也起著決定性的作用，可以幫助執法機構了解下一次犯罪可能發生的地方，并允許他們重新部署資源。當將大量大數據輸入預測算法時，可以幫助哪個站點可能需要額外的人員來幫助預防犯罪。

 

大數據還有助于確保您的房屋安全。安裝在房屋中的家庭安全系統連接到操作員數據庫，操作員數據庫可以立即分析該系統檢測到的任何陷阱，以警告用戶任何可疑活動。一些安全系統還可以在不使用時管理家用照明設備，電視和其他電氣設備，從而使智能電力管理人員倍增。

 

教育

 

教育行業是與學生、教師、課程、成績等相關的大數據倉庫。對此數據進行適當的研究和分析，可以有效地提供寶貴的見解，這些見解可用于改進教育機構的工作及其運營效率。對每位學生的記錄進行描述性分析將有助于了解每位學生的進步、興趣、優勢和劣勢，從而制定適合其職業目標的個性化學習計劃。