毫无疑问，大数据已成为大多数现代行业的大变革者。随着大数据继续贯穿我们的日常生活，采用大数据的不同公司的数量持续增加。让我们看看通过这5个大数据案例研究，大数据如何帮助他们在市场上取得成倍的表现。
1.大数据案例研究–沃尔玛
沃尔玛在28个国家/地区拥有超过200万名员工和2万家商店。在“大数据”一词出现之前，它就开始利用大数据分析。
沃尔玛使用数据挖掘来发现可用于向用户提供产品推荐的模式，该模式基于将哪些产品组合在一起。沃尔玛通过应用有效的数据挖掘技术提高了客户的转化率。它一直在加快大数据分析的速度，以提供一流的电子商务技术，以提供卓越的客户体验。在沃尔玛保存大数据的主要目的是优化客户在沃尔玛商店中的购物体验。沃尔玛开发的大数据解决方案旨在重新设计全球网站并构建创新的应用程序，以在为客户量身定制购物体验的同时提高物流效率。Hadoop的 NoSQL技术和NoSQL技术用于为内部客户提供从不同来源收集并集中有效使用的实时数据的访问权限。
2.大数据案例研究– Uber
优步，它使用用户的个人数据来密切监视最常使用该服务的功能，分析使用模式并确定应将服务重点放在何处。Uber专注于服务的供求关系，因此所提供的服务价格会发生变化。因此，Uber最大的数据用途之一是激增定价。例如，如果您要预约的时间太晚，并且在拥挤的地方预订出租车，那么您必须准备好支付两倍的费用。
例如，在新年前夜，行驶一英里的价格可以从200到1000。短期内，激增的定价会影响需求率，而长期使用可能是保留或失去客户的关键。考虑使用机器学习算法来确定需求强劲的地方。
3.大数据案例研究–
它是最受欢迎的美国娱乐公司，专门为客户提供在线点播流视频。Netflix已确定能够预测其客户将真正喜欢使用大数据观看的内容。因此，大数据分析是激发为此目的而设计的“推荐引擎”的动力。最近，Netflix开始将自己定位为内容创建者，而不仅仅是发行方法。毫不奇怪，此策略已由数据坚定地驱动。Netflix的推荐引擎和新内容决策由数据点提供，例如客户观看的节目，停止播放的频率，给出的评分等。该公司的数据结构包括Hadoop，Hive和Pig，以及其他许多传统的商业智能。
Netflix向我们展示了，如果公司不遵循假设并根据大数据做出决策，那么准确了解客户的需求就很容易理解。
4.大数据案例研究– eBay
作为数据密集型企业，eBay面临一项巨大的技术挑战，即要开发一种可以在数据到达时快速对其进行分析和处理（流式处理）的系统。有许多快速发展的方法来支持流数据分析。eBay正在使用多种工具，包括Apache Spark，Storm和Kafka。它使公司的数据分析人员可以搜索与数据（元数据）关联的信息标签，并使其以适当的安全性和权限级别（数据治理）在尽可能多的人中使用。该公司一直处于使用大数据解决方案的最前沿，并积极将其知识回馈给开源社区。
5.大数据案例研究–宝洁
宝洁公司的产品每天都要使用2-3次，而这家公司已有179年的历史了。这位天才公司已经认识到大数据的潜力，并将其用于全球各地的业务部门。宝洁（P＆G）一直非常重视使用大数据来制定更好，更智能，实时的业务决策。全球商业服务组织已经开发了工具，系统和流程，可为管理人员提供对最新数据和高级分析的直接访问。因此，宝洁是历史最悠久的公司，尽管有许多新兴公司，但仍在市场上占有很大份额。
借助拥有的各种技术，大数据几乎可以帮助所有渴望发展的公司或部门。分析与公司事件相关的大型数据集可以为他们提供洞察力，以提高客户满意度。
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