这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名计算机领域的科研、教育工作者，我来一下。

首先，当前大数据技术正处在落地应用的初期，目前除了互联网领域之外，传统行业领域还没有开始大面积应用大数据技术，但是在工业互联网的推动下，目前大量的企业已经开始了上云计划，企业上云之后，大数据技术将逐渐开始落地应用，大数据与普通人的关联也会越来越多。

从当前大数据的落地应用情况来看，目前与互联网相关的业务或多或少都在应用大数据技术，比如电子商务领域应用大数据技术就比较普遍，推荐系统就是一个非常普遍的应用，基于推荐系统也会给用户带来更好的购物体验。从大的发展趋势来看，未来大数据的应用空间是非常大的，而且大数据的价值空间同样非常大。

除了电子商务领域之外，大数据在出行、医药健康、教育、金融等领域的应用也在不断增加，而这些领域当前与互联网的结合也走在了诸多传统行业的前面，相信在工业互联网时代，更多的行业领域都会逐渐网络化、智能化，这个过程也会推动大数据的落地应用。

相对于大数据技术来说，云计算的落地应用目前要多一些，而且企业要想借助于工业互联网来实现创新发展，往往都需要借助于云计算的支撑，所以也把云计算称为打开工业互联网大门的钥匙。目前云计算已经成为了大量互联网计算服务的支撑，尤其是与用户相关的互联网应用，所以普通用户只要在使用网络服务，包括各种App，几乎都离不开云计算。

大数据应用有很多，比如精准营销，比如舆情分析。当然，最大的用处还是“预测”。下面就从大数据的应用行业、应用场景和成功应用案例三个方面来具体介绍一下大数据应用：

应用行业

大数据的应用可以说是遍布各个行业，举几个典型的应用行业：

大数据可以和物联网协同工作。比如从物联网设备提取的数据提供设备互连的映射，媒体行业、公司和政府已经利用这种映射更准确地瞄准他们的受众并提高媒体效率。物联网也越来越多地被用作收集感官数据的手段，而这种感官数据已被用于医疗和制造业。

数字创新专家凯文·阿什顿（Kevin Ashton）以创造这个词为名，在这句话中定义了物联网：“如果我们有知道所有事情的计算机，就可以了解事物，使用它们收集的数据，而不需要我们帮助 ，我们将能够跟踪和统计所有事情，并大大减少浪费，损失和成本。我们会知道什么时候需要更换，修理或回收，以及它们是新鲜的还是过时的。”

而自2015年以来，大数据已经成为商业运营中突出的一个工具，可帮助员工更高效地工作，并简化信息技术（IT）的收集和分配。使用大数据解决企业内的IT和数据收集问题称为IT运营分析（ITOA）。通过将大数据原理应用于机器智能和深度计算的概念，IT部门可以预测潜在问题并在问题发生之前提供解决方案。在这段时间内，ITOA企业也开始在系统管理中发挥重要作用，提供将单个数据孤岛整合在一起的平台，并从整个系统获得洞察，而不是从孤立的数据包中获取洞察。

凡是有数据的地方，就会有统计。互联网信息时代，使得数据暴增：人们在联网的过程中，所留下的文本、图像、语音、足迹，成为海量数据，即人们所谓的“大数据”。

我知道的具体成功应用用：

大数据创业到现在，决定最终发展的，其实不是大数据的技术，而是大数据的商业化。怎么样结合数据把它商业化，不仅是大数据，各个行业都是如此。

以金融行业为例，在金融里做大数据营销，比如要推销一个理财产品，你需要的用户不仅是个消费能力强的，而且是很有流动资金的人，那么他就是一个高质量的数据。如果是纯粹的数据堆积，获取的是一些低收入的偏远地区的用户数据，根本没有任何意义。

在消费金融方面，腾讯速度就很快。微众银行陆续建立了客户授信、信用评分等系列技术分析系统。腾讯的“微粒贷”已经接入到了微信支付当中。微众还在尝试性做技术开放，帮助合作方构提升整体的金融技术能力。

现在金融行业获客成本、转化成本越来越高，于是对精准化的营销和服务会更加迫求。所以大数据化金融行业，最终的目标是商业化效益，其中关键是数据质量的竞争。但想要高质量的数据或者高质量的客户，你就要提供高质量的服务产品和技术，才能把数据收集起来。高质量的数据依赖高质量的业务，高质量的业务依赖于高质量的产品，三者相辅相成。

现在在国外，有专门帮助客户做大数据商业化的公司。比如我了解的一个海外团队就是在帮全球各处运营商做数据商业化的。他们在海外做过的商业化的案子，包括门店、运营商、基站的选址，高速公路边上那种大的立柱广告的布设等等。

大数据应用范围很广，其实在我们日常生活中应用都有很多，不过，我们一般不会注意到，这方面的相关介绍有很多，我就不说了，我说一个在生产加工制造型企业中的应用，这个在我们开发的软件产品中做了开发的规划和设计，目前还没最终完成。

我们知道，对于大型制造型企业来说，比如生产大型化工机械的，可能有成千上万种零部件，这些零部件根据不同的配置，颜色、材质、长度等等也可能不同，因为企业在设计产品图纸的时候，每隔一段时间也会推出新的版本，这些新版本有的使用原来的零部件，有的会使用新的，而且同样一种产品，会根据要求生产不同的配置，这样以来，企业就有可能要管理十几万种零部件。

这些零部件，在企业里都会给他们编码，进行相应的采购、库存、维护、售后等活动，但是，可以肯定的是，这些零部件里一定会存在相似件，比如编号为88765和36000的零部件其实是同一个零部件，但是当时做设计的人没意识到，直接给重新设计了一个零部件，这种情况是很常见的，估计如果有十万种零部件，至少有几千种是相似件。

假如我们通过大数据，把这些零部件的特征都收集起来，然后对任意两个零部件做相似性分析，然后计算出相似度，根据我们设计的相似度阈值，超过这个阈值的，就认为疑似相似件，然后交给人工进行最终确认，最终找出所有的相似件，这样就可以把相似件合并起来，企业就可以减少大量的成本。

这个只是工业应用的一个例子，类似的还有很多。

大数据的应用已经开始爆发，比较成熟的部分应用主要有：1、精准营销；2、征信；3、智慧舆情；4、智慧选点（店）；5、智慧交通路线规划；6、智慧旅游大数据；7、智慧疫情大数据；8、智慧农业大数据；9、工业大数据的预测大数据；10、人员热力图大数据；11、用户失联修复大数据；12、医疗大数据；13、数据中台；14、用户画像；15、展会大数据；16、环保大数据；17、其他。应该说大数据技术越来越成熟，应用在各行各业都在落地，只是深浅的问题，上面列举的应用应该是九牛一毛，总之，未来已来。

大数据应用，关系你我生活

必胜客店的电话铃响了。

客服拿起电话：必胜客。您好! 请问有什么需要我为您服务？

顾客：你好！ 我想要一份……

客服：先生，请先把您的会员卡号告诉我，好吗？

大数据的应用已经是相当广泛了，我们日常生活中都有见到。

1、现在很多大城市的信号灯都是智能的，时间长短是利用了交通大数据测算出来的。

2、我们每天用的支付宝中的芝麻信用也是用大数据测算出来的，包括你的借款额度。

3、我们在今日头条浏览新闻，在淘宝购物，你看到的内容都是通过大数据分析推荐的。

4、我们的天气预报的预测有很大程度也是基于大数据分析，结合当前观测结果，对未来天气做出预测。

答案来自探码科技官网

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。