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大數據應用于不同行業，并在執行和規劃階段帶來劇烈變化，以實現利潤最大化。

1、醫療大數據

傳統上，由于其無法標準化和鞏固數據，醫療保健行業落后于使用大數據和其可怕的工具來分析和研究數據。很快，收集這些數據的重要性就得到了實現，大數據最終找到了改變醫療保健行業的方法。大數據分析是用來提供個性化的醫療和規定性分析。這些大量的數據也幫助研究人員確定哪些治療對疾病或病癥最有效，它幫助識別與藥物副作用相關的模式，并有助于采取預防措施。研究人員已經開始用人口統計學數據對醫療數據進行映射，以預測哪些疾病可以在地理位置上升級。這有助于更好地戰略污染預防行動。隨著數據源的增加，如可穿戴技術、健康記錄、傳感器數據的可用性，患者生成的數據可用于獲得更好的洞察力，并有助于創建更好的行動計劃。

實時使用案例：實時報警

實時報警已經成為醫療保健領域中大數據的最佳使用案例之一。臨床決策支持(CDS)軟件為醫生制定處方提供了重要的數據。可穿戴設備與個人分析設備將持續收集患者健康數據并將其發送到云存儲。此外，由個人的歷史健康記錄組成的中心數據庫將可供醫生查閱。訪問這兩個數據將允許醫生分析問題并制定更好的解決方案。這可以幫助患者節省昂貴的內部治療，也可以快速解決他們的問題。

2、制造業的大數據：

大數據分析可以幫助制造業提高生產質量，提高效率，節省時間和金錢等資源，最重要的是減少生產缺陷。預測性制造能幫助停工，提高透明度。完成這一切的需要只能由研究人員能夠訪問的大量數據來完成。在制造業中使用大數據應用的主要好處是：提高能源效率、供應規劃、制造過程缺陷跟蹤、產品質量與缺陷跟蹤、支持大規模定制的制造業、產量預測。

實際使用案例：制藥制造

一家與基因工程細胞一起工作的制藥公司跟蹤200個變量來追蹤疫苗和血液成分制造過程的純度。當測試相同批次時，他們發現由相同工藝制造的批次顯示出50～100%的產率變化。這種不一致是公司的一個驚人的數字。那么，他們做了什么?分析200個參數本身是一項艱巨的任務，更不用說找到相似性并記錄它們的正確變化。這是制藥公司轉向大數據工具的時候。項目團隊將其制造過程劃分為活動集群。利用大數據分析工具，研究小組評估了過程的相互依賴性，列出了直接影響疫苗產量的九個參數。通過修改這些目標流程，該公司能夠解決這個問題，并將疫苗產量提高50%，每年節省800萬美元。

三、金融大數據：

像銀行業和金融業這樣的行業擁有大量的數據，可以利用這些數據來增加利潤，并在其他方面建立客戶滿意度。在銀行業，沒有什么是有形的。除了ATM交易之外，每一個客戶交互都會產生電子記錄，這些記錄必須根據監管要求而存儲。現在，銀行不僅存儲這些數據，而且通過產生有意義的洞察力來分析這些數據來增加價值。

真實使用案例：欺詐檢測

這些銀行和金融公司擁有的大量數據可以用來分析交易和發現欺詐行為。通過應用分析和機器學習，他們可以根據客戶的歷史來定義正常活動，并將其區別于不尋常的行為，這表明欺詐行為。分析系統建議立即采取行動，例如阻止不規則的交易、向當局報告用戶或在某些情況下使交易無效。在數字犯罪猖獗的世界里，這些措施是必要的。它有助于阻止欺詐發生之前，并建立在安全性之上。