从专业的角度看，大数据这个概念是一个很不科学严谨的概念大数据的应用场景，具有很大的模糊性，但正因如此，给外界留下了很大的想象空间。随着互联网技术的高速发展，数据的形态越来越复杂，对数据的使用要求更是五花八门。

时下，大数据热持续升温，大数据一词已成为各种公开场合中最为炙手可热的关键词。大数据热已成为一股汹涌澎湃的潮流，于是乎，各种大数据概念满天飞，人人都在谈论大数据，仿佛你的发言中没有提到大数据，你的成果中没有应用到大数据，那你就彻底OUT了。

今天，大区块链小编跟大家分享大数据避不开的9大应用场景。假如以下应用场景听上去那么像你所在的企业，你可要认真开始考虑大数据分析工具，这将是一项合理的投资喔！

客户分析（Customeranalytics）

在CRM系统中的客户管理功能中，这包括分析客户的信息资料、行为和特点到开发模型，对客户进行细分、预测流失以及提供帮助挽留客户的下一个最好报价。

营销分析（Salesandmarketinganalytics）

有两种营销用例。

第一种是使用营销模型，改进面向客户的应用程序，更好地向客户提供推荐。例如，更好地识别交叉销售和追加销售机会，减少放弃的购物车，总体提升集成推荐引擎的准确性。

第二种更加反思性，因为它是为了展示营销部门过程和活动的表现，并建议进行调整，以优化绩效。例如，分析哪个活动解决了确认群体的需求，或激励活动付诸行动的成功率。

社交媒体分析（Socialmediaanalytics）

通过不同社交媒体渠道生成的内容为分析客户情感和舆情监督提供了丰富的资料。

网络安全（Cybersecurity）

大规模网络安全事件（如对美国零售商Target、Sony的网络攻击）的发生，让企业越来越意识到网络攻击发生时快速识别的重要性。识别潜在的攻击包括建立分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，以识别可能进行入侵的可疑模式。

设备管理（Plantandfacilitymanagement）

随着越来越多的设备和机器能够与互联网相连，企业能够收集和分析传感器数据流，包括连续用电、温度、湿度和污染物颗粒等无数潜在变量。模型还可以预测设备故障，安排预防性的维护，以确保项目正常进行，不中断。

管道管理（Pipelinemanagement）

越来越多的能源管道具有传感器和通信功能。连续的传感器数据可以用来分析本地和全球性问题，表示是否需要引起注意或进行维护。

供应链和渠道分析（Supplychainandchannelanalytics）

通过对仓库库存、POS交易和多种渠道的运输（如陆运、铁路、海运）进行分析，可建立预测分析模型，有效帮助预先补货，制定库存管理策略，管理物流，以及因延迟危及到及时交货时对线路进行优化并发送通知。

价格优化（Priceoptimization）

零售商希望最大限度提高产品销售

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！