你永远不会拥有太多的数据——越大越好”——亚马逊首席技术官 Werner Vogels 的话。 他的公司无疑是大数据领域的先驱——正如我之前提到的——但所有行业，无论新旧，都在充分利用收集和分析他们能找到的每一个数据点的好处。 图像 更多阅读 大数据分析 大数据：分析领域 12 个月的精彩回顾 沃尔玛如何应对大数据技能危机 HR 如何以智能方式使用大数据（提示：大多数不是） 大数据和分析如何改变足球 大数据是骗局吗？ “你永远不会拥有太多的数据——越大越好”——亚马逊首席技术官 Werner Vogels 的话。 他的公司无疑是大数据领域的先驱——正如我之前提到的——但所有行业，无论新旧，都在充分利用收集和分析他们能找到的每一个数据点的好处。 在制造业、医疗保健、农业、零售业等领域，每项活动的数据收集速度——无论看起来多么微不足道——意味着有更多机会来微调程序和运营，以最大限度地提高效率。 当然，不同的行业以不同的方式响应号召。

零售和销售将依赖

于尽可能多地收集有关客户生活的信息，而制造业的重点是简化运营。 可以记录和改进设备校准设置，并监控产品存储环境以确定导致损坏和浪费最少的最佳条件。 对于跨国公司而言，这可能意味着收集和分析来自世界各地工厂的数据，从而研究微小差异并了解其结果。 例如，去年制药巨头默克公 电话号码列表 司使用分析技术大幅减少了因制造环境条件差异造成的浪费量。 耗时三个月，涉及对 550 万批次疫苗的单个生产数据进行 150 亿次计算。这使他们能够在发酵过程中发现最佳条件，一旦 FDA 批准了对制造过程的拟议变更，他们应该会大大提高产量。 在汽车行业，通过先进的 IT 解决方案和大数据实现的进步在汽车研究中心最近的一份报告中被称为“创新引擎” 。 该报告强调汽车和行业日益复杂是制造商面临的最大挑战——以及通过技术和数据分析解决这一问题的方法。 可以记录制造过程中涉及的每台机器和人员的效率，以便公司知道什么在起作用，并可以在需要的地方进行改进。

在农业方面数据分

析正在帮助该行业应对将世界粮食产量增加 60% 的挑战，正如预测人员所说，由于人口不断增长，到 2050 年这将是必要的。 John Deere 在其拖拉机和农业机械上安装传感器，并在其服务上提供读数。这些帮助种植者为他们的作物创造最佳条件，并让约翰迪尔预测备件需求。 一旦产品被制造（或种植），就需要销售和分销。大型零售商收集的关于客户（我们）的 PB 级数据告诉他们谁想要购买它，以及在哪里可以找到他们。 亚马逊 DX 潜在客户 使用其 S3 系统跟踪遍布全球的数十个仓库和配送中心的数百万库存商品。操作员可以实时跟踪它们，以查看什么在什么地方，应该去哪里。 主要参与者的这种重大进步将渗透到企业食物链中——亚马逊允许其他企业获得这项技术的许可，以帮助他们自己的运营。随着时间的推移，中小型公司会发现行业领导者一直在使用的工具也可供他们使用。 通过销售，零售商可以使用数据来确定应该在何处展示库存，哪些商店将销售哪种特定产品的大部分，并跟踪商店周围的顾客动向。会员卡并不新鲜，但对客户习惯的更复杂分析将导致零售商可以预测您将购买什么。