“大數據”是我們天天掛在嘴邊的詞兒，但是若要讓你說一說大數據可以解決哪些現實生活中的實際問題，可能你的大腦里是一片空白。因此，我們采訪了20多位大數據廠商和提供大數據解決方案廠商的高管，看看他們到底利用大數據解決了現實生活中的哪些問題?

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應用在醫療保健方面，如付款、欺詐和濫用等等：模式識別和異常檢測可以識別醫療保險公司的欺詐、浪費和濫用。信用卡欺詐檢測以毫秒為單位幫助金融服務公司保護他們的客戶的安全，同時減少欺詐造成的損失。

Telco的嵌入式軟件通過HPE出售給運營商：OSS BSS棧用于授權服務驅動到虛擬化(NSV堆棧);不只是應用在電話領域，而是整個服務集;更高的個性化粒度，以提高AdTech空間的點擊率;與社交媒體豐富的上下文相關性;實時儀表板為投資公司提供專業的建議;完全滿足合規性;IoT數據與實時數據集成。

每個藥物的名稱都是獨一無二的：我們可以通過收集Twitter上的積極和消極的看法，確定公眾情緒數據，并以此來決定我們是否需要進行更多的醫生培訓。在全渠道零售業中，更有針對性的向客戶推送廣告，實現更大的成交率。

Elsevier公司Scopus數據庫收錄了6000萬沒有標記的研究論文，并對其進行了標記、添加引用。因為這些論文的合理引進，很多作者的 H-Index都發生了改變，有的H-Index甚至上漲了5點;每年幫助美國專利局管理500萬件專利申請，每月通過OCR掃描和標記錄入200萬頁的數據。

我們的大數據SaaS解決方案允許我們的客戶以實時流式方式收集網絡流量和性能遙測，然后在儀表板和控制臺中顯示結果，同時還會監視觸發條件以提高警報和報警，可用于識別網絡活動或行為的異常模式，例如服務降級，帶寬事件和安全事件(如DDoS攻擊)等等。 我們還提供一個功能齊全的數據探索控制臺，實現無限靈活的數據取證，從而快速準確的排除故障和識別問題的根本原因。最后，我們對網絡路由和對等的高級分析可以讓客戶了解其流量在經過相鄰網絡時的行為，并進行網絡更改以優化成本和服務質量。

我們有一個客戶端將端點數據連接到智能燈泡，并顯示KPI以達到改變人們心理的作用。當他們的NPS大于50，它會亮綠燈;NPS在45到49間，會亮黃色;當NPS小于45，它會亮紅色。因為人人都想避開紅燈，所以大家會努力讓NPS高于50。

專注于個性化以改善客戶體驗(CX)。在現代零售中往往是實體商店與網上商店相結合，所以我們可以通過用戶的地理位置、使用設備、購物習慣等等來進行個性化推薦。

針對數據驅動決策的自助分析：治理、控制訪問適當的數據;投入時間來保護數據;具有基于標記的策略來管理訪問;元數據的重要性;數據合理化以識別和消除重復數據。

車隊管理：管理接近20多萬車輛和相關人員，并整合交通和天氣數據以預計車輛和包裹的交付時間。零售商可以通過跟蹤卡車的到達時間，合理安排人員裝卸。據悉，其中有一個客戶每年管理280萬次交貨。

消除IT基礎架構/集群的數據風險和治理，使IT基礎架構成為主流，并利用Lambda創建差異化服務。

Stanley工具的醫療部門是利用RFID芯片和營銷設備的傳感器實現位置跟蹤。對于急診病人來說有一個很重要的CX就是我們在患者徽章和護理人員上使用RFID來跟蹤交互時間。這不僅可以查看醫患之間的互動，完善醫療記錄，還可以在短時間內收集到較多的數據，獲得更多細節。

銀行因為業務的原因可能會確定某些企業是否存在，為了驗證合法的商業信息，往往他們會雇傭數百人來驗證業務是否合法。為了將企業匹配在一起，我們創建了一個分數工作流平臺，對于每百家公司，我們會自動識別35個將他們交給審計師。

通過分析買方行為和網絡指標，幫助人們更好地了解客戶。如廣告代理商和社交媒體平臺的廣泛采用;通過預測性維護和物聯網提高產品和服務效率;降低公司理解網絡安全威脅向量的風險;幫助安全供應商了解客戶最大的責任在哪里;跟蹤帕金森患者的震顫，查看藥物是否有效;同步智能手機跟蹤震顫;與醫院合作，使用預測分析預測醫療事件。

全渠道客戶分析與點擊流、移動端、應用程序和實體數據混合在一個單一的數據集。實現物聯網的運營分析;減少欺詐;實現數據驅動的產品和服務，如CRM和社交媒體。

基于語音的解決方案：之前客戶服務主要依靠文本和聊天，但是我們能不能創建一種更智能的交互式解決方案?IT運營創新運行云自動化中心使用數據來分析和預測系統的健康狀況。物流和車隊管理與第三方系統集成，縮短航線。

我們幫助一個用戶將電子郵件地址的搜索時間從兩分鐘縮短到千分之一秒，使得CSR更高效，幫助更多的客戶。之前我們有一個售賣游泳衣的客戶，他們一直認為他們的網站與其他競爭網站的目標受眾是一致的。我們通過數據分析，向他們展示了他們瞄準的受眾和實際購買產品的人有很大的出入，并使得他們重新瞄準買家，更有效的進行推薦。

即時預測市場趨勢和客戶需求：預測市場價格波動將如何影響生產計劃;即時查看整個供應鏈的需求或供應變化;監控和分析生產過程中的所有偏差和質量問題;為每個客戶提供正確的優惠和服務水平;提供一個實時顯示銷售變化的窗口;了解客戶和潛在客戶的評價;預測現金流以實時管理借款風險和收款期限。