大数据经典应用案例top50详细剖析
大数据 案例
大数据案例
随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和机构开始探索如何利用大数据来提升业务效率和创造商业价值。
下面是一些大数据案例：
1. 中国联通：通过大数据分析客户需求，为客户提供个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。
2. 中国移动：利用大数据技术分析用户行为和趋势，优化网络布局和资源分配，提高网络性能和覆盖率。
3. 京东：通过大数据分析用户购买行为和偏好，为用户提供个性化推荐和定制化服务，提高用户购物体验和购买转化率。
4. 滴滴出行：通过大数据分析交通拥堵情况和用户需求，优化路线规划和派单算法，提高司机收入和用户出行体验。
5. 中国人寿：通过大数据分析客户需求和风险偏好，为客户提供个性化保险产品和服务，提高客户满意度和保险销售业绩。
6. 招商银行：通过大数据分析客户信用评估和风险管理，提高贷款审批效率和风险控制能力，降低不良贷款率和信用风险。
7. 猎豹移动：通过大数据分析用户行为和偏好，为用户提供个性化广告投放和营销服务，提高广告投放效果和用户转化率。
这些大数据案例证明了大数据技术的应用价值和商业潜力，未来将有更多企业和机构加入大数据应用的行列，推动大数据技术的不断发展和创新。
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大数据典型案例
大数据典型案例
大数据已经成为当今业界的热点话题，越来越多的公司开始关注和利用这一技术来提高业务效率、创造新的商业价值。
本文将介绍一些大数据典型案例，以便读者更好地了解大数据在实际应用中的效果和应用场景。
1. 金融行业
在金融行业中，大数据技术被广泛应用于风险控制、客户管理、反欺诈等方面。
一些证券公司和银行通过大数据技术分析股票价格波动、预测市场趋势，从而进行投资决策。
另外，一些保险公司也利用大数据来评估保险风险，提高赔付效率。
2. 零售业
在零售业中，大数据技术被广泛用于预测销售趋势、分析顾客行为、提高营销效果等方面。
例如，一些大型零售商通过分析顾客购买历史和浏览记录，来推荐个性化的产品和服务。
另外，一些零售商还利用大数据来优化库存管理，从而减少损失和成本。
3. 医疗保健业
在医疗保健业中，大数据技术被广泛用于疾病预测、个性化治疗和药物研发等方面。
例如，一些医院和医疗机构通过分析大量的医疗数据，预测疾病发生的概率和风险，并提供相应的预防和治疗方案。
另外，一些制药公司也利用大数据技术来加速药物研发和临床试验，从而提高药物研发效率和成功率。
总之，大数据技术已经成为各行各业的重要驱动力，通过大数
据的分析和应用，可以为企业带来更高的效率、更高的利润和更高的竞争力。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察力。
大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和组织带来了巨大的商业价值和创新机会。
本文将通过分析五个经典的大数据应用案例，来探讨大数据在不同领域的应用方式和效果。
一、金融领域1.1 风险管理：大数据分析可以匡助金融机构更准确地评估风险，通过对大量的历史数据进行分析，可以发现潜在的风险因素，并提前采取措施进行风险防范。
1.2 欺诈检测：通过分析大数据，金融机构可以识别出异常的交易模式和行为，及时发现和阻挠欺诈行为，保护客户的资金安全。
1.3 个性化推荐：基于大数据分析的个性化推荐系统可以根据客户的消费习惯和历史数据，为客户提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
二、医疗领域2.1 疾病预测：通过分析大量的医疗数据和病历资料，大数据可以匡助医生预测患者患某种疾病的风险，并提前采取相应的预防措施，降低疾病的发生率。
2.2 个体化治疗：大数据分析可以根据患者的基因信息、病历资料和医疗记录，为患者提供个体化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
2.3 医疗资源优化：通过对医疗数据的分析，可以了解医疗资源的分布情况和利用率，优化医疗资源的配置，提高医疗服务的效率和质量。
三、零售领域3.1 营销策略优化：通过分析大量的消费者数据和购物行为，零售企业可以了解消费者的需求和偏好，优化产品定价和促销策略，提高销售额和市场份额。
3.2 库存管理：通过对销售数据和供应链数据的分析，零售企业可以准确预测产品的需求量和销售趋势，优化库存管理，降低库存成本和损失。
3.3 个性化营销：基于大数据分析的个性化营销系统可以根据消费者的购物历史和偏好，为消费者提供个性化的推荐和优惠券，提高消费者的购买意愿和忠诚度。
四、交通领域4.1 路况预测：通过分析大量的交通数据和历史数据，交通管理部门可以准确预测交通拥堵的地点和时间，采取相应的交通管控措施，提高交通效率和减少拥堵。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和信息技术的飞速进步，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围涵盖了各行各业，对于企业和组织来说，利用大数据进行分析和应用已经成为提高竞争力和创新能力的关键。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、电商行业中的大数据应用案例1. 案例描述某电商平台通过收集用户的购物数据、浏览记录、搜索记录等大数据，利用机器学习算法进行用户画像和个性化推荐，提高用户购买率和用户满意度。
2. 数据分析与应用电商平台通过分析用户的购物数据和浏览记录，可以了解用户的购买偏好、兴趣爱好等信息，从而建立用户画像。
然后，通过机器学习算法，将用户分为不同的群体，并根据用户的兴趣和购买历史，向用户推荐个性化的商品和服务。
这种个性化推荐可以提高用户的购买率和用户满意度，从而增加平台的销售额和用户粘性。
3. 数据分析结果与价值通过大数据分析和个性化推荐，电商平台可以实现以下价值：- 提高用户购买率：根据用户的购买历史和兴趣，向用户推荐他们可能感兴趣的商品，从而增加用户的购买率。
- 提高用户满意度：通过向用户推荐个性化的商品和服务，满足用户的个性化需求，提高用户的满意度。
- 增加销售额：通过提高用户购买率和用户满意度，电商平台可以增加销售额，提高盈利能力。
三、金融行业中的大数据应用案例1. 案例描述某银行通过分析用户的交易数据、信用记录、社交媒体数据等大数据，利用机器学习算法进行风险评估和个性化推荐，提高风控能力和客户满意度。
2. 数据分析与应用银行通过分析用户的交易数据和信用记录，可以评估用户的信用风险，从而进行风险控制和风险预警。
同时，银行还可以通过分析用户的社交媒体数据和行为数据，了解用户的消费习惯和兴趣爱好，从而向用户推荐个性化的金融产品和服务。
3. 数据分析结果与价值通过大数据分析和个性化推荐，银行可以实现以下价值：- 提高风控能力：通过分析用户的交易数据和信用记录，银行可以评估用户的信用风险，提高风控能力，减少不良贷款风险。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要依据。
大数据技术的发展和应用已经在各个领域产生了深远的影响。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据技术在实际应用中的价值和作用。
二、电商行业的大数据应用1.案例背景某电商平台拥有海量的用户数据，包括用户浏览记录、购买记录、评价等。
如何利用这些数据来提升用户购物体验和推荐准确度是该平台面临的挑战。
2.解决方案该电商平台通过大数据技术分析用户数据，建立用户画像，并利用机器学习算法实现个性化推荐。
通过对用户的浏览行为和购买记录进行分析，系统能够准确地推荐用户感兴趣的商品，并提供个性化的购物体验。
3.效果与收益通过大数据应用，该电商平台的用户购买转化率显著提高，用户满意度也得到了提升。
个性化推荐使得用户更容易找到自己感兴趣的商品，从而增加了用户的购买意愿和购买频率，进一步提升了平台的销售额。
三、金融行业的大数据应用1.案例背景某银行拥有大量的客户数据，包括客户的财务状况、信用记录、交易记录等。
如何利用这些数据来进行风险评估和信用评分是该银行面临的问题。
2.解决方案该银行利用大数据技术对客户数据进行分析，建立客户信用模型。
通过对客户的财务状况、信用记录和交易记录等数据进行综合评估，银行可以准确地评估客户的信用风险，并为客户提供个性化的金融服务。
3.效果与收益通过大数据应用，该银行的风险评估和信用评分的准确度得到了提升，降低了风险和损失。
同时，个性化金融服务也提高了客户满意度，促进了客户的忠诚度和业务增长。
四、医疗行业的大数据应用1.案例背景某医院拥有大量的病历数据、医疗影像数据和生命体征数据。
如何利用这些数据来提升医疗效率和诊断准确度是该医院面临的挑战。
2.解决方案该医院利用大数据技术对病历数据、医疗影像数据和生命体征数据进行分析，建立医疗模型。
通过对患者的病历数据和医疗影像数据进行综合分析，医院可以提供更准确的诊断和治疗方案，同时通过监测患者的生命体征数据，及时发现潜在的健康风险。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事1500字大数据应用案例:1. 亚马逊的个性化推荐系统：亚马逊利用大数据分析用户行为和购买历史数据，为每个用户推荐个性化的商品，提高用户满意度和购买率。
2. 人脸识别技术：通过大数据分析和深度学习算法，人脸识别技术可以被用于安全监控、身份验证和客流分析等领域。
3. 谷歌的搜索算法：谷歌利用大数据分析用户搜索行为和网页内容，不断优化搜索算法，提供更准确和个性化的搜索结果。
4. 滴滴打车的动态价格调整：滴滴打车利用大数据分析车辆位置、乘客需求和交通状况等信息，实时调整车费，提高了乘客的出行效率和司机的收益。
5. Facebook的社交图谱：Facebook通过大数据分析用户的社交关系和兴趣，构建了庞大的社交图谱，为广告商提供个性化的广告定向。
6. 云服务提供商的资源调度：云服务提供商通过大数据分析用户的资源需求和使用情况，实现资源动态调度，提高资源利用率和用户满意度。
7. 物流公司的智能配送系统：物流公司通过大数据分析交通状况、预测需求和优化路线，实现智能化的配送管理，提高送货效率和减少成本。
8. 银行的信用评估系统：银行通过大数据分析用户的财务数据、信用记录和行为模式，实现自动化的信用评估，提高贷款申请处理效率。
9. 医疗诊断系统：医疗机构利用大数据分析患者的临床数据、基因信息和医学文献，帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。
10. 酒店的客户关系管理系统：酒店通过大数据分析客户的预订历史、偏好和评价，实现个性化的客户关系管理，提高客户忠诚度和满意度。
11. 零售商的销售预测系统：零售商通过大数据分析产品销售数据、市场趋势和顾客反馈，预测需求，优化库存管理和进货计划。
12. 媒体公司的内容推荐系统：媒体公司通过大数据分析用户的阅读和观看行为，为用户推荐适合的内容，提高用户黏性和广告收入。
13. 城市交通管理：城市交通管理部门利用大数据分析交通状况、道路负载和乘客需求，优化交通规划和公共交通调度，提高交通效率和减少拥堵。
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析随着数字化时代的到来，大数据技术的发展日益成熟，大数据应用也在不断拓展。
大数据应用案例涵盖了各个领域，包括金融、医疗、交通、零售、教育等。
以下将以几个典型案例来介绍大数据在不同领域的应用。
一、金融领域1.风控与反欺诈：银行和金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的信用历史、交易行为等数据进行综合分析，建立风险评估模型，从而识别潜在的风险客户或欺诈行为。
2.个人信用评估：通过分析用户的大数据，如手机通话记录、社交媒体活动、在线购物等，金融机构可以更准确地评估个人的信用状况，为个人提供更合适的贷款额度和利率。
二、医疗领域1.疾病预测和诊断：利用大数据技术分析医疗记录、遗传数据、生活习惯等信息，可以帮助医生更准确地预测和诊断疾病。
例如，通过分析大量的乳腺癌病例和相关数据，可以建立预测模型，帮助医生早期发现乳腺癌。
2.医疗资源优化：通过对医院、医生和患者等数据进行分析，可以优化医疗资源配置，提高医疗服务效率。
例如，分析病人就诊数据，可以预测哪些科室将会出现高峰时段，从而合理调度医生资源，减少患者等待时间。
三、交通领域1.智能交通管理：通过分析交通数据，如车辆行驶轨迹、交通流量、道路拥堵等，可以实现智能交通管理。
通过实时监控交通情况，可以智能调控信号灯、提供交通建议等，从而缓解交通拥堵，提高交通效率。
2.车辆运维与安全：利用大数据技术，可以对车辆的故障信息、驾驶行为等进行分析，实时监控车辆的状况，预测故障风险，从而提前进行维修，提高车辆的安全性和可靠性。
四、零售领域1.消费者行为分析：通过分析消费者的购买记录、在线浏览行为、社交媒体活动等数据，可以了解消费者的偏好和需求，从而调整产品定位、优化产品组合，提供更符合消费者需求的产品和服务。
2.供应链管理：通过分析库存、销售数据等信息，可以预测销售需求、优化库存，提高供应链的效率。
此外，还可以通过分析供应链数据，找到供应链中的瓶颈和风险，提供相应的改进方案。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的迅猛发展和信息技术的飞速进步，大数据成为了当今社会的热门话题。
大数据是指规模巨大、类型多样且速度快的数据集合，它能够提供有关人类活动和自然现象的深入洞察。
在各个领域，大数据的应用都带来了巨大的变革和机遇。
本文将以几个经典案例为例，探讨大数据及其应用在不同领域中的重要性和价值。
二、金融领域中的大数据应用1. 风险控制和反欺诈大数据在金融领域中的应用非常广泛，其中之一是风险控制和反欺诈。
通过收集和分析大量的交易数据、用户行为数据和社交网络数据，金融机构能够建立起更加准确的风险模型，及时识别潜在的风险和欺诈行为。
例如，某银行利用大数据分析技术，发现了一起大规模的信用卡欺诈案件，成功挽回了数百万的损失。
2. 个性化推荐和营销大数据分析还可以帮助金融机构实现个性化推荐和营销。
通过分析客户的交易记录、网上浏览行为和社交媒体数据，金融机构可以为每个客户提供个性化的产品和服务推荐，提高客户满意度和忠诚度。
例如，某证券公司利用大数据分析技术，根据客户的投资偏好和风险承受能力，为其推荐最适合的投资组合，取得了显著的业绩提升。
三、零售行业中的大数据应用1. 库存管理和供应链优化在零售行业中，大数据分析可以帮助企业进行库存管理和供应链优化。
通过分析销售数据、物流数据和市场趋势数据，零售商可以更准确地预测产品需求，避免过剩或缺货的情况发生，降低库存成本和运营风险。
例如，某电商平台利用大数据分析技术，实现了实时库存监控和智能补货，大大提高了库存周转率和客户满意度。
2. 顾客行为分析和精准营销大数据分析还可以帮助零售商了解顾客的购物行为和偏好，从而实施精准营销策略。
通过分析顾客的购买记录、浏览行为和社交媒体数据，零售商可以为每个顾客提供个性化的优惠和推荐，提高购买转化率和客户忠诚度。
例如，某连锁超市利用大数据分析技术，根据顾客的购买历史和生活习惯，为其推荐最适合的商品和优惠券，取得了显著的销售增长。
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大数据应用经典案例TOP50详细剖析 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%。
9、Espresso作为一个事务一致性文件存储。 LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性。 10、Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
11、Express Scripts药物管理服务。通过一些复杂模型来检测虚假药品，这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药。
12、保险行业基于MongoDB的应用程序。MongoDB汇聚了来自70多个遗留系统的数据，并将它合并成一个单一的记录。它运行在两个数据中心的6个服务器上，目前存储了24TB的数据。这包括MetLife的全部美国客户，尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言，同时也可能创建一个面向客户的版本。它的更新几乎是实时的，当新客户的数据输入时，就好像Facebook墙一样。
13、职业篮球赛。来自Krossover团队根据教练上传的每场比赛过后的视频将其分解，等到第二天教练再看昨晚的比赛时，他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。
14、中医智慧养生。基于探码大数据的中医智慧养生平台是研究开发一套中医药特色的养生智能自助系统，该系统通过计算机信息技术、模糊数学理论和中医药理论，结合中医证型和中医体质学，通过智能养生系统，整合中医界著名专家的研究和临床经验，收录海量的各种中医体质信息和调试调理方式。用户输入自己的当前状态，系统根据这些输入信息，判断用户属于哪种不同的证型和体质，对用户给出中医药为主的包括，心理调适，运动养生，音乐调理，药食药膳，生活起居等各方面建议和初期诊断。
15、维斯塔斯风力系统。依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。
16、印度Satyamev jayate电视节目。该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见，包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题，并使用这些数据来推进政治改革。
17、Facebook。Facebook联合创始人，克里斯•休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务，帮助总统候选人在Facebook上建立个人主页，以便他们进行形象推广。
18、MailChimp的电子邮件服务。MailChimp的一个重要任务就是搞清楚如何帮助客户更好地了解他们所发送的信息。考虑到这一点，该公司建立了一个服务叫Wavelength，向客户展示了与他们相似的其他讯息。这个系统使得Wavelength能够储存公司数据库中每个邮件地址发生的互动。这意味着告诉了你,用户打开了什么样的邮件，何时打开，他们点击了什么链接，还有订阅了什么邮件。
19、音乐元数据公司Gracenote。 Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据，因而可以快速识别歌曲信息，并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。
20、全球零售业巨头沃尔玛啤酒+尿布。全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
21、数据新闻让英国撤军。2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
22、QQ圈子把前女友推荐给未婚妻。2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
23、Google成功预测冬季流感。2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
24、XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
25、电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
26、中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 27、NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
28、浪潮GS助力广安集团一猪一ID强化食品安全。作为辐射全国的农牧企业集团，多年来广安集团一直企业信息化进程与企业发展需求不匹配的问题。2013年，广安集团引入浪潮GS，采用单件管理系统，通过一猪一ID对其成长周期进行全过程监控，促使食品安全可追溯，实现饲养流程精细化、集约化管理，使每年饲料节约了2成左右，为广安的智慧企业养成之路奠定了基础。
29、济南借力IBM 加快”智慧旅游”。济南正在推进智慧化旅游公共服务平台建设，借助IBM创建的智慧旅游成熟度评估模型，根据自身旅游业所处的发展阶段，以及济南旅游业实现跨越式发展所需要采取的具体行动，加快济南打造国际旅游名城的脚步。IBM正是利用大数据平台实现各旅游部门的信息共享，为行业管理、规范市场运作提供数据支撑。在对游客数据进行分析的基础上对游客群体进行细分，针对每一群体制定有针对性的营销策略。
30、Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值。紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。