大數據對於企業作用
每個企業每天都會生成數據，數據量根據企業業務的複雜度而變化。如果業務量大，我們可以很容易地使用常用的軟件工具來管理，但是如果業務體系龐大，那麼就將這些數據合理歸檔整合。這就是我們稱之為“大數據”的原因。大數據能讓用戶處理大量的原始數據，並根據業務需要進行合理分析報表，以備將來參考和預測。
大數據
大數據有助於管理數據，併為將來的有用目的存儲全部數據。數據首先在不同類型中生成，包括非結構化數據、半結構化數據和結構化數據。大數據獲取任何原始數據並將其處理成結構化數據。公司利用他們的過去和現在的數據來預測未來。大數據幫助企業獲得利潤，並在全球範圍內擴大業務活動，並提供大數據。它不僅預測了未來的收益，還有助於預測未來的問題和趨勢。它有助於企業做出重大決定。
主要應用的行業及解讀
製造業
製造部門必須採購原材料，並維持必要的人員生產高質量的產品和服務。製造業的常規和持續的任務產生大量的數據。利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。大數據可以幫助製造商減少成本和浪費，並幫助他們在更短的時間內製造出高質量的產品。大數據讓製造商能夠預測未來的需求，基於此，他們能夠及時生產和供貨，最終帶來更高的利潤。
金融
大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，目前國內的金融機構主要表現出盈利空間收窄、業務定位亟待調整、核心負債流失等問題。而大數據技術正是能夠幫助金融機構深入挖掘既有數據，找準市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要手段。
零售餐飲行業
零售餐飲業是與顧客有最終聯繫的行業。它必須記錄客戶的數據——包括顧客的品味、偏好和生物數據——以便與他們保持緊密聯繫。客戶關係是在業務開發中發揮關鍵作用的重要途徑之一。利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。大數據提供瞭解決複雜問題的準確信息，這些問題與零售業有關。我們可以清楚地知道該做什麼，什麼時候使用大數據。
醫療保健行業
固有的醫療體系已經支離破碎，顛覆已如燎原之火，一觸即發。已經有成百上千家創業公司介入這一領域，讓人們可以成為 “自己健康的主人”，以此作為傳統醫療的補充或索性取而代之。
衛生部門使用其病人記錄、治療計劃和過去用於治療不同疾病的藥物，這將有助於該部門改善治療或向患者提供更好的醫療援助。新型人工智能醫療應當是免費或近乎免費的，且遠遠勝過傳統醫療，以至於人們將果斷放棄傳統醫療，選擇前者。這無疑會令現有的醫療體系分崩離析。它還可以提高行政管理、成本管理、人力資源/人員管理和供應管理的效率。
能源行業
能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據進行綜合採集、處理、分析與應用的相關技術與思想。不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。
隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
進行風電場分佈式風機的在線監測，週期性及瞬時的實時數據採集和在線分析，生成警報、允許維護人員可視化和管理數據，簡化大規模監測系統的部署。
石油天然氣產業鏈與大數據的結合。在油氣勘探開發的過程中，可以利用大數據分析的方法尋找增長點，利用大數據平臺可以幫助煉油廠提高煉化效率，也可幫助下游銷售挖掘消費規律，優化庫存，確定最佳促銷方案。
教育產業
教育部門需要不斷的改進，為學生提供良好的教育。大數據幫助教育機構利用這些數據來跟蹤學生表現的變化，他們使用數據來實現變化。它還有助於設計教育形式，幫助學生更好地讓世界變得更好。
大數據與天文學、微生物研究
天文學作為一個典型的大數據應用領域，同樣需要通過標準化和一系列規範實現全球的天文科學數據的共享與交易。為了解決國際上天文大數據的開放、共享以及數據間的操作問題，天文學家提出了虛擬天文臺的構想，這是一個通過先進的信息技術將全球範圍內的研究資源無縫透明連接在一起而形成的數據密集型網絡化天文研究與科普教育平臺。
在談及大數據對天文學方面的貢獻時，中國科學院國家天文臺信息與計算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奧秘，大數據正在發揮越來越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通過研究和開發雲環境下微生物數據存儲和計算等一系列關鍵技術，形成完善的微生物數字資源體系、知識發現平臺和大數據服務平臺，建立具有國際影響力的微生物數據庫，實現我國微生物領域數字資源建設的突破。
分析大數據主要應用的行業及解讀
我們處在一個數據化、信息化的大時代，大數據是存儲高數據量的最終來源，並以一種可以理解的方式處理它，我們可以預測行業未來的動態發展。有效的記錄數據進行分析得到信息，才能真正的發現問題，從中尋找答案。
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