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大数据应用案例_大数据应用案例分析
大数据是当今IT业最火爆的词汇，管理学界和财经媒体也对其推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据成功案例的报道却出奇地少，以下IT经理网为大家遴选四个成功挖掘大数据商业价值，提升生产力，获得高ROI回报的企业案例：
TXU Energy——智能电表：
有了智能电表，供电公司能每隔15分钟就读一次用电数据，而不是过去的一月一次。这不仅仅节省了抄表的人工费用，而且由于能高频率快速采集分析用电数据（产生大数据），供电公司能根据用电高峰和低谷时段制定不同的电价，TXU Energy就利用这种价格杠杆来平抑用电高峰和低谷的波动幅度。例如，TXU Energy打出了这样的宣传口号：亲，晚上再洗衣服洗碗吧，晚上用电不要钱。实际上，智能电表和大数据应用让分时动态定价成为可能，而且这对于TXU Energy和用户来说是一个双赢变化。
T-Mobile
移动运营商T-Mobile在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预测客户流失率。通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析，T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了一半！
US Xpress
US Xpress部署了一系列的运输大数据应用，采集上千种数据类型，从油耗、胎压、卡车引擎运行状况到GPS信息等，US Xpress甚至从司机们抱怨该系统的博客中收集数据，并通过分析这些数据来优化车队管理、提高生产力、降低油耗，每年节省了数百万美元的运营成本。
麦克拉伦一级方程式车队(Mclaren’s F1 racing team)
麦克拉伦车队通过汽车传感器在赛前的场地测试中实时采集数据，结合历史数据，通过预测型分析发现赛车问题，并预先采取正确的赛车调校措施，降低事故几率并提高比赛胜率。
什么是大数据？不要再举例说啤酒和尿布的例子了，Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。
1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。
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