大数据应用的五个典型应用场景
大数据的应用场景及优势
大数据的应用场景及优势随着信息技术的快速发展，大数据的概念和应用在各个领域都得到了广泛的应用。
大数据的应用场景非常丰富，其优势也是显而易见的。
本文将深入探讨大数据的应用场景及其优势，并且对其在各个领域的应用进行分析。
一、大数据的应用场景1.金融领域金融领域是大数据应用的主要场景之一。
大数据技术可以帮助金融机构更好地进行风险管理、反欺诈、信用评估以及投资决策。
利用大数据技术，金融机构可以对客户的信用记录、资产负债情况、行为偏好等数据进行分析，从而更准确地评估客户的信用风险。
同时，大数据技术还可以用于预测金融市场的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
除此之外，大数据技术还可以帮助金融机构快速识别和阻止欺诈活动，提高金融交易的安全性。
2.零售行业零售领域也是大数据应用的重要场景之一。
通过大数据技术，零售企业可以对客户的购买记录、行为偏好、社交网络数据等进行分析，从而更好地了解客户需求并设计个性化的营销策略。
同时，大数据技术还可以帮助零售企业进行库存管理、供应链管理以及销售预测等工作，提高企业的运营效率和盈利能力。
此外，大数据技术还可以帮助零售企业更好地了解市场竞争情况，及时调整自己的经营策略。
3.医疗健康领域在医疗健康领域，大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理患者数据、进行疾病预测、进行医疗资源分配以及进行个性化治疗。
通过大数据技术，医疗机构可以对患者的病史、生活习惯、基因数据等进行分析，从而更好地了解患者的疾病风险，设计个性化的治疗方案。
同时，大数据技术还可以帮助医疗机构进行医疗资源的合理调配，提高医疗服务的效率和质量。
4.制造业在制造业领域，大数据技术可以帮助企业进行设备预测性维护、产品品质监控、生产效率优化以及供应链优化。
通过大数据技术，企业可以对生产设备的运行数据进行分析，及时发现并解决设备故障，降低生产中断的风险。
同时，大数据技术还可以帮助企业监控产品品质，提高产品合格率，降低产品质量问题的出现。
大数据应用的典型案例
大数据应用的典型案例大数据应用的典型案例：1. 金融风控：通过大数据分析客户的信用记录、交易行为等数据，可以准确评估客户的信用风险，从而帮助金融机构进行风险管理和控制。
2. 电商个性化推荐：通过分析用户的浏览、购买行为等数据，可以为用户推荐个性化的商品，提高用户购买的满意度和转化率。
3. 医疗健康管理：利用大数据分析医疗健康领域的大量数据，可以实现疾病的早期预警、个体化的治疗方案和健康管理等服务，提高医疗水平和患者的生活质量。
4. 城市交通管理：通过大数据分析城市交通流量、车辆位置等数据，可以实现智能交通信号控制、交通拥堵预测和优化路线规划等，提高城市交通效率和减少交通事故。
5. 智能制造：通过大数据分析制造过程中的数据，可以实现生产过程的优化、故障预警和质量控制等，提高生产效率和产品质量。
6. 农业精准种植：通过大数据分析土壤、气象、作物生长等数据，可以实现农业生产的精准决策，提高农作物产量和品质。
7. 媒体内容推荐：通过大数据分析用户的观看、点击行为等数据，可以为用户推荐个性化的媒体内容，提高用户的观看体验和媒体平台的粘性。
8. 能源管理：通过大数据分析能源使用的数据，可以实现能源消耗的预测、能源供应的优化和能源的节约，提高能源的利用效率。
9. 物流管理：通过大数据分析物流网络、订单数据等，可以实现物流路线优化、配送时间预测和货物跟踪等，提高物流效率和客户满意度。
10. 社交网络分析：通过大数据分析社交网络中的用户关系、行为等数据，可以实现社交网络的用户推荐、信息传播分析和用户行为预测等，提供个性化的社交服务。
这些典型案例展示了大数据应用的广泛领域和多样化应用场景。
大数据分析可以帮助企业和机构从海量数据中提取有价值的信息，优化决策、提高效率和创造更好的用户体验。
随着技术的进一步发展和数据的不断积累，大数据应用的潜力将会更加巨大。
大数据的五大应用场景
大数据的五大应用场景随着信息时代的到来，大数据成为人们关注的焦点之一。
大数据凭借其高效的信息分析能力，已经广泛应用于各个领域。
本文将探讨大数据的五大应用场景，并分析其背后的意义和影响。
一、市场营销市场营销是大数据的一个主要应用场景。
通过大数据技术分析海量的消费者数据，企业可以了解消费者的需求、喜好和行为习惯。
基于这些数据，企业可以进行精准营销和个性化推荐，从而提高销售转化率。
例如，通过分析用户在网站上的浏览记录和购买行为，电商企业可以向用户推荐与其兴趣相关的产品，提升用户的购买欲望和满意度。
市场营销领域的大数据应用帮助企业更好地了解市场需求，优化产品设计和推广策略，提升市场竞争力。
二、金融风控金融领域对数据的处理要求非常高，大数据技术在金融风控方面有着重要的应用。
通过对海量的金融交易数据进行分析，可以发现异常交易和风险信号，帮助银行和金融机构识别潜在的欺诈行为和洗钱行为。
同时，大数据技术还可以帮助机构评估借款人的信用风险，提供更精确的信用评分模型。
金融领域的大数据应用有助于提高风险控制能力，减少金融风险，保护投资者的合法权益。
三、智慧城市随着城市化进程的加快，智慧城市的建设成为了各国政府的重要战略。
大数据在智慧城市建设中发挥着关键作用。
通过分析城市中各种传感器收集的数据，城市管理者可以更好地了解城市的交通状况、能源消耗以及环境污染等情况。
通过预测和调整城市资源的分配，可以提高城市运行的效率和质量，并优化城市居民的生活体验。
智慧城市的建设需要大数据技术提供支持，使城市管理更加智能化、高效化和可持续发展。
四、医疗健康大数据在医疗健康领域的应用也日益重要。
通过分析海量的医疗数据和基因数据，可以实现精准医疗和个性化治疗。
通过挖掘患者的病历、症状和治疗效果等信息，可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
同时，大数据技术还可以帮助预防和控制疾病的爆发，提高疾病监测和防控能力。
医疗健康领域的大数据应用有助于提高医疗服务的质量和效率，为患者提供更好的医疗体验。
工业大数据的五大典型应用场景与产业发展分析
工业大数据的五大典型应用场景随着信息化与工业化的深度融合，工业企业所拥有的数据也日益丰富，包括设计数据、传感数据、自动控制系统数据、生产数据、供应链数据等，数据驱动的价值体现及其带来的洞察力贯穿于智能制造生命周期的全过程。
领先企业以平台为载体，不断形成针对制造业应用场景的大数据解决方案。
制造和自动化领域的领军企业也依托长期积累的核心技术和行业知识，大力推广大数据在工业领域的应用，推动制造企业形成以数据驱动、快速迭代、持续优化的工业智能系统。
面向制造业企业陆续形成的工业大数据平台正在为工业大数据在制造业的深入应用提供新技术、新业态和新模式。
工业大数据己经成为工业企业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，相关技术及产品己经逐步应用于工业企业和产业链的各环节，是驱动智能化产品、生产与服务，实现创新、优化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段，正在加速工业企业的转型升级。
近年来由智能制造、工业互联网发展催生的新模式、新应用，再次丰富了工业大数据的应用场景。
依据工业大数据支撑产品从订单到研发设计、采购、生产制造、交付、运维、报废、再制造的整个流程考虑，木白皮书将工业大数据典型的应用场景主要概括为智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务和个性化定制等五种模式，如下图所示。
1智能化设计智能化设计是支撐工业企业实现全流程智能化生产的重要条件。
设计数据包括企业设计人员或消费者借助各类辅助工具所设计的产品模型、个性化数据及相关资料，例如计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助工艺设计（CAPP）、产品数据管理（PDM）等。
工业大数据在设计环节的应用可以有效提高研发人员创新能力、研发效率和质量，推动协同设计。
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现新型产品创新和协作的新模式。
大数据应用场景分类
大数据应用场景分类随着信息技术的飞速发展，数据的规模不断扩大，人们越来越关注如何有效地利用这些庞大的数据资源。
大数据的应用场景涵盖了各个领域，可以为政府、企业和个人提供更多的价值。
本文将对大数据应用场景进行分类，以便更好地了解大数据在不同领域的应用。
一、金融领域大数据在金融领域的应用非常广泛，可以帮助银行、证券公司和保险机构等金融机构更好地管理风险、识别欺诈和改进客户服务。
通过分析大量的交易数据和客户行为数据，金融机构可以更准确地评估风险，提高贷款审核和信用评估的准确性。
此外，大数据还可以帮助金融机构分析客户需求，个性化推荐理财产品，提升客户体验和满意度。
二、零售行业在零售行业，大数据可以帮助企业更好地了解消费者需求和购买习惯，优化产品组合和库存管理。
通过分析顾客的购物历史、浏览数据和社交媒体信息，零售商可以准确预测消费者的需求和趋势，提前调整进货计划，降低库存风险。
此外，大数据分析还可以帮助零售商发现新的市场机会，优化促销活动，提高销售额和利润。
三、制造业在制造业领域，大数据可以被应用于生产计划、质量控制和供应链管理。
通过分析生产过程中所产生的数据，制造商可以实时监控设备状态，提前预警故障，减少生产线停机时间。
此外，大数据还可以用于产品质量控制，通过对生产过程和产品质量数据的分析，提高产品合格率和降低缺陷率。
同时，大数据还可以帮助制造商优化供应链管理，减少库存和运输成本，提高生产效率。
四、医疗卫生在医疗卫生领域，大数据可以被用于疾病预测、医疗资源分配和个性化治疗。
通过整合患者的临床数据、基因组数据和疾病流行病学数据，医疗机构可以实现对疾病的早期预测和风险评估，帮助医生提前干预和治疗。
同时，大数据可以用于医疗资源分配的优化，通过分析就诊数据和医疗服务需求，合理分配医疗资源，提高诊疗效率。
此外，大数据还可以帮助医生制定个性化治疗方案，根据患者的基因组和病历数据，为患者提供个性化的诊断和治疗方案。
五、交通运输在交通运输领域，大数据可以被应用于交通管理和智能交通系统的建设。
大数据应用的典型案例
大数据应用的典型案例随着信息技术的快速发展，大数据应用在各个领域都得到了广泛的应用。
下面将列举10个典型的大数据应用案例。
1. 电商推荐系统电商平台通过收集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析的技术，可以为用户提供个性化的推荐服务。
通过分析用户的行为模式和兴趣偏好，推荐系统可以准确地推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户的购物体验和转化率。
2. 金融风控金融行业需要对客户进行风险评估，以便决定是否提供贷款或信用卡等服务。
大数据分析可以帮助金融机构从海量数据中识别出潜在的欺诈行为、风险因素和信用评分等，提高风险管理能力和决策效率。
3. 智能交通交通运输领域是一个典型的大数据应用场景。
通过收集交通流量、车辆位置、道路状况等数据，可以实现智能交通控制、拥堵预测和优化路线规划等功能。
通过大数据分析，可以提高交通系统的效率和安全性，减少交通堵塞和事故发生。
4. 医疗健康在医疗健康领域，大数据应用可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病的发展趋势。
通过分析患者的病历、影像数据和基因组数据等，可以发现疾病的潜在风险因素和治疗效果，提高医疗服务的质量和效率。
5. 城市规划大数据应用可以帮助城市规划部门进行城市规划和管理。
通过收集城市的人口数据、交通数据、环境数据等，可以分析城市的发展趋势和问题，帮助决策者做出科学的规划和决策，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
6. 航空安全航空公司通过收集飞机的传感器数据、机组的操作数据、气象数据等，可以进行飞行安全分析和预测。
通过大数据分析，可以识别潜在的飞行风险和故障模式，提前采取措施避免事故发生，提高航空安全。
7. 物流管理物流行业需要管理庞大的货物流动和仓储配送等环节，大数据应用可以帮助物流企业实现精细化管理和优化运营。
通过收集货物的运输数据、仓库的存储数据、车辆的位置数据等，可以实现货物跟踪、配送路线优化和库存管理等功能，提高物流效率和客户满意度。
大数据的应用场景和优势
大数据的应用场景和优势随着计算机技术的快速发展以及互联网的日益普及，我们现在处于一个数字化时代。
数据日益成为我们生产、生活和管理的重要手段，而大数据则是数据时代的重要产物之一。
大数据是指那些超过传统数据处理能力的数据集合，它们一般包含着多种不同来源以及多种不同类型的数据。
在这篇文章中，我们将会重点探讨大数据的应用场景和优势，帮助大家更好地了解这一现象。
一、大数据的应用场景1. 商业领域在商业领域中，大数据的应用已经得到了广泛的应用。
在电子商务、营销、金融等领域，大数据技术可以帮助企业从海量的数据中，分析出用户的需求、趋势以及购买行为，进而制定更加精准的营销策略和优化商业模式。
2. 健康医疗领域在健康医疗领域，大数据的应用也逐渐得到了推广。
通过收集患者的身体状况和医疗数据，医生可以获得更多的信息，提高诊断准确率，并针对患者的病情制定更加个性化的治疗方案。
3. 城市管理大数据也在城市管理中发挥着重要的作用。
通过对城市交通、环境、公共服务等方面的数据进行分析，城市管理者可以更加精准地制定出合理的规划和决策，提高城市运行效率和服务质量。
4. 社交媒体社交媒体是大数据应用的重要领域之一。
通过分析用户在社交媒体上的发言、互动行为等数据，可以了解用户的需求和兴趣，为给他们提供更优质的用户体验提供数据支持。
二、大数据的优势1. 数据的高维度和多样性相比于传统数据处理方法，大数据的处理对象是高维度、多样化的数据。
这意味着我们可以更加全面地了解问题，提供更加有效的解决方案。
2. 确定趋势和预测结果大数据可以帮助我们确定行业的趋势和预测结果。
通过对历史数据进行分析，我们可以在未来做出更加明智的决策。
3. 可以实现个性化的服务大数据可以帮助企业和机构了解用户的需求和习惯，并为他们提供更加个性化的服务。
这不仅可以提高客户满意度，也可以帮助企业和机构更好地进行管理和运营。
4. 可以提升效率和精准度在决策过程中，大数据可以提供更加精准和准确的信息，这可以帮助我们制定更好的决策方案。
杭州市五个重点应用场景开展应用示范的典型案例
杭州市五个重点应用场景开展应用示范的典型案例
1. 智慧交通：杭州市推出了"互联网+交通"的智慧交通管理系统，通过智能信号灯、车辆限行管理、违章自动执法等技术手段，提高了交通运行效率和道路安全。
2. 智慧医疗：杭州市建设了基于人工智能和大数据技术的智慧医疗系统，实现了电子病历管理、远程会诊、健康管理等功能，提升了医疗服务的质量和效率。
3. 智慧教育：杭州市开展了智慧教育应用示范，在教学过程中引入虚拟实验室、在线学习平台等技术手段，提升了学生的学习体验和教育质量。
4. 智慧旅游：杭州市推动了智慧旅游的发展，通过手机APP、游客导览系统等方式，提供了个性化的旅游推荐和导航服务，提升了旅游体验和服务质量。
5. 智慧环保：杭州市建设了智慧环保系统，通过物联网技术和大数据分析，实现了对空气质量、水质监测等环境指标的实时监测和预警，提高了环境保护的效果。
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大数据应用的五个典型应用场景来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者：数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！"数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。
"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。
但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT 专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。
的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性？什么是大数据解决之道的要素？大数据实施是否有章可循？......以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。
在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。
IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠明确发力点在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。
IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。
作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。
"要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。
IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书。
在该白皮书中，现阶段企业对大数据的观点得到全方位体现，它们着手实践大数据的方式被完整揭示，而它们在利用大数据获取商业价值增长方面的进展也被一一披露。
基于翔实的广泛调研，IBM得出了数个颇具参考价值的结论：未明确大数据的定义是企业混淆大数据的最主要原因；企业对大数据的采用还处于初级阶段(大多数企业目前主要是理解概念(24%)或者定义与大数据相关的路线图(47%))；以客户为中心是大数据的首要任务成为共识；内部数据是企业内大数据的主要来源但大量未开发的价值隐含在内部系统中；不确定性以及技能的缺失使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用；缺乏先进的分析技能是从大数据中获得最大价值的主要障碍。
德华安顾人寿董办主任王洪涛现身说法。
长期耕耘于保险行业的他表示，大数据在保险行业的潜力巨大：保险行业使用大数据，现在还大多停留在"集约使用"阶段；保险公司拥有丰富的客户数据、交易数据和接触数据，但数据量的积累，往往导致"数据坟墓""现象的发生；保险行业没有广泛培养出大数据智慧应用的意识和能力。
他认为，保险行业利用大数据，一要集约地用，二要智慧地用。
后者指的是利用数据挖掘，发现保险行业内的新知识，在这方面，保险行业仍然处于开拓期。
为了进一步明确大数据定义，IBM首先完善了大数据的新属性：Veracity(真实性)。
IBM 全球企业咨询服务部业务分析与优化服务大中华区总经理段仰圣表示："真实性是当前企业亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。
"针对企业使用大数据的现状，IBM给出了五项关键建议，以期鼓励企业入手大数据：以客户为中心推动初始举措；制订整个企业的大数据蓝图；从现有数据开始，实现近期目标；根据业务优先级逐步建立分析能力；基于可衡量的指标制定业务投资回报分析。
使能"智慧应用""2010年开始，我在阳光保险集团主持建成了数据挖掘系统，这在保险行业是第一家。
利用该系统，我们开展了许多保险大数据智慧应用的项目，获得了一些成果，并且培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。
"王洪涛是大数据最早的一批弄潮儿，他最看重的就是对大数据的"智慧使用"："没有大数据的'集约使用'，大数据的'智慧使用'没有数据基础。
而现阶段保险行业大数据在'集约使用'之后，如果没有'智慧使用'来指导，其副作用很大。
"他举了一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子："淘宝现有一种运费保险，即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担，如果买家购买了运费保险，退货运费由保险公司来承担。
这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重，直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。
"运费保险真的必然亏损吗？王洪涛的答案是No。
他给出了避免陷入这种窘境的方法："我为运费险做过一套大数据智慧应用的解决方案。
因为退货发生的概率，跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系，所以，使用以上种种数据，应用数据挖掘的方法，建立退货发生的概率模型，植入系统就可以在每一笔交易发生的时候，给出不同的保险费率，使保险费的收取，与退货发生的概率相匹配，这样运费险就不会亏损了。
在此基础上，保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。
"由严重亏损到成本控制得当并获取客户，靠的就是通过分析，挖掘大数据所提供的价值，吸引客户。
这与IBM的大数据价值体系所倡导的"英雄所见略同"。
胡世忠介绍道："讲到大数据，IBM重点探讨客户智慧的分析能力。
IBM考虑的是怎么参与，包括怎么充分利用IBM的产品咨询、服务软件，包括服务器、硬件，提供围绕'智慧的分析洞察'的端到端解决方案。
"分析能力包含技能和工具两部分，IBM大数据战略从这两个维度提升企业的大数据水平。
IBM软件集团大中华区中间件集团总经理李红焰表示："以往的IT更多是对现有企业中的数据进行搜集、整理、管理，形成了老的核心应用系统。
尽管这些核心应用系统依然主宰企业IT，但如何让过去的资产发挥新的作用，由原来纯粹的结构化数据应用转变到动态地、多样化地来利用各种数据，并由原来只是利用内部数据到综合利用内外部数据？这意味着IT要进入新纪元，获得更多数据资源并挖掘其中的价值。
所幸的是技术使这些成为可能。
"何谓以"智慧的分析洞察"为核心端到端的解决方案？李红焰解读了IBM大数据战略：从两个层次提供全面整合的结构：一是大数据的平台。
二是大数据的分析。
"这两者是相辅相成、缺一不可的，它们不有机地结合到一起，我们所感受到的就只是大数据领域里一个个孤立的点，而不会是形成体系的面。
"对应总体构架图，李红焰指出在企业大数据的每一个层次，包括基础设施、分析、内控、决策，IBM都提供相应的解决方案，而且这些解决方案在技术上是无缝结合的，融合了IBM 咨询、服务、软硬件的综合实力。
周涛同样指出，大数据不是一个片断，也不是简单地具备一项技能，而是综合的，从理念层面延伸到技术、科学和管理。
没有结合深入分析的大数据成为解决问题的万能钥匙，这种可能性基本不存在。
大数据的市场正处于爆发前夜。
按照IBM的理解，大数据市场大致分为四个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。
段仰圣有信心，IBM提供的大数据产品服务会加速大数据市场走向执行阶段。
在中国，"大数据给了一个大机会，使得中国能够更快地追赶英美等发达国家。
之前我们一直讲中国创新主要是小规模的局部的创新，但在大数据领域，中国有很好的机会实现深度创新，实现大规模的交叉呼应的数据应用。
"周涛希望中国企业抓住机会。
北京先进数通信息技术股份公司专注于金融信息化领域，公司总裁林鸿很"庆幸自己选择了大数据领域"。
"银行业务部门对大数据的需求越来越多，单凭我们自己无法全方位满足需求，因此，在IBM综合实力的支撑下，先进数通为推动大数据真正在银行广泛使用做出了贡献"。
他表示，作为合作伙伴，先进数通将和IBM步伐一致，基于对银行业大数据的理解，在建设数据使用环境、实现金融经营管理分析等方面提供优秀的解决方案。
为实施提供样板大数据智慧能起到多大作用？只有真实的应用才能给出答案，也才具有强大的说服力。
"在实际案例中，我选取'提升度'指标来评价，比较好地体现了保险大数据智慧应用的价值。
(提升度=采用大数据智慧的结果/不采用大数据智慧的结果)。
"王洪涛认为，应用场景能让企业获得对大数据价值的直观感受，以保险行业为例，典型的大数据智慧应用场景为客户细分、代理人甄选、营销响应、交叉销售和二次销售、欺诈监测、流失预警、客户挽留等。
在与客户沟通的过程中，段仰圣也深刻地感受到了这种需求："几乎每个客户都在问，我怎么运用大数据？应用场景的建立需要企业从企业战略本身出发，仔细考量大数据可以对企业运营产生什么效果。
"IBM相信榜样的力量，致力于为行业提供广泛的实践参考，帮助客户的IT部门以及业务部门深入了解大数据技术在不同行业的应用场景，进而探究大数据将为其企业带来的商业价值。
此次，IBM重点分享了五大业务需求和对应的大数据落地实践，以供企业在具体实施时有章可循，在有相似应用场景时可以预估收益。
第一个场景为利用大数据探索实现信息库的充实。
客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。
IBM InfoSphere Data Explore使某全球航空制造商中的技师、支持人员和工程师能够即时通过单一访问点查看位于不同应用程序中的信息。
部署第一年，该公司全天候支持的呼叫时间从过去的50 分钟缩短为15 分钟，每年节约3600 万美元。
第二个场景为利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。
电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将"快速抓取客户信息从而了解客户需求"列为首要任务。