应用大数据的目的有哪些？大数据工程师表示这才是必须的

大数据应用的目的可以分为跟踪、监控、洞察、预测和验证

对于企业运营而言，数据应用最重要的目的是预测未来趋势，优化资源配置

1、应用大数据的目的有哪些——预测未来趋势:

利用数据监测现实，预测未来是大数据的一种很酷的应用。

下面是一些栗子:

例如,根据GIS地理信息系统的数据,当地居民的特点(收入和消费水平、人口结构、生活喜好,等等)不同的区域可以被理解,从而预测不同地区的消费能力和偏好的城市,有很好的指导作用存储位置选择或差异化的广告。

再比如，通过对天气数据和超市销售数据的深入挖掘和分析，可以发现特殊天气和特定商品销量之间的关系，从而有效地指导零售商调整库存和货架布局。一个零售商发现，在台风季节，在一个沿海城市，烈酒的销量增加了，就像他们多年来一样，因为人们不需要在有风的日子出去工作，所以他们可以喝烈酒。

数据本身的价值没有现在那么高。如何将海量数据转化为可接收的信息，转化为知识，从而最大限度地展示数据内容，实现数据价值最大化，一直困扰着数据的发展。

刚刚提到的天气和板栗的零售商品。台风天气预报是数据，葡萄酒销售也是数据，两者结合得到台风天气销售增长，是一条信息。此外，在恶劣天气下，人们更有可能购买烈性酒，这是销售的一个指南。

这是一种基于数据预测未来趋势的简单方法。

2、应用大数据的目的有哪些——优化资源配置

利用数据优化资源分配变得越来越重要，主要是因为今天的数据真的“快”了。

将啤酒放在尿布旁边促进啤酒销售的经典案例就是优化资源布局的体现。

前段时间，滴滴打车通过对用户不同时间段的约车数据分析，总结出不同时间段的车辆使用高峰时段，用于分配和调动司机，使资源以最优模式运行。

我个人认为这更像是“大”数据对企业的帮助。数据处理速度的巨大提升，给了市场足够的时间来优化资源配置，实现真正的效率。

从一个工厂优化工人分配或生产根据库存和市场监测，到一个餐厅优化购买的配料和厨房配菜根据季节和订单条件。

应用大数据的目的有哪些？大数据工程师表示这才是必须的，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。然而，将这些大数据集转化为可操作的见解仍然是一个挑战，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。