隨著云計算、大數(shù)據(jù)和機器學習技術的不斷發(fā)展，各行各業(yè)都開始利用大數(shù)據(jù)分析技術獲得深度的業(yè)務洞察。比如金融業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析甄別洗錢和欺詐行為，最大程度降低風險；運輸業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化車輛運行路線，并對車輛進行預測性維護，降本增效成果顯著；零售業(yè)也在大數(shù)據(jù)分析的幫助下獲得了對目標客戶的精準畫像，并最大化提升供應鏈可視性，有效提升店鋪運營效率。

　　數(shù)據(jù)風控，杜絕羊毛黨

　　如今，金融欺詐層出不窮，犯罪手法日益復雜隱蔽，給金融服務機構帶來了巨大的挑戰(zhàn)。打擊金融犯罪可謂一場永無休止的戰(zhàn)斗，然而維度單一、效率低下的傳統(tǒng)反欺詐方案已難以應對新型欺詐手段，而且可能會因為誤判而終止很多正常交易。對于商家、銀行、消費者來說，會帶來諸多損失和不便。為了打贏這場反欺詐保衛(wèi)戰(zhàn)，“數(shù)據(jù)風控”已成為必然趨勢。結合大數(shù)據(jù)平臺的機器學習能力，通過模型分析和比對，可以有效甄別洗錢和金融欺詐等行為，快速識別出惡意“羊毛黨”，從而最大程度降低金融風險。

　　作為企業(yè)數(shù)據(jù)云的領導者，Cloudera已經(jīng)成功幫助許多全球知名的金融客戶利用數(shù)據(jù)風控，實施了高速有效的反洗錢、反欺詐行動，比如萬事達卡公司。為了幫助金融機構更好地評估商家的信用風險，萬事達卡公司創(chuàng)建了一種稱為MATCH的反欺詐解決方案，其數(shù)據(jù)庫維護著億萬欺詐企業(yè)的數(shù)據(jù)。用戶使用該數(shù)據(jù)庫對某一商家進行搜索查詢，便可得到快速響應。但是隨著平臺數(shù)據(jù)量的增長，基于語音匹配的本地關系數(shù)據(jù)庫查找解決方案已不再能滿足用戶日益增長的反欺詐需求。因此，萬事達卡公司選擇采用Cloudera大數(shù)據(jù)解決方案對現(xiàn)有功能進行擴展，大幅提升搜索功能和準確性，支持客戶更快速、更輕松地評估商家，反欺詐能力得以提升。通過重新構建搜索功能，萬事達卡每年支持的搜索量是原有量的5倍，同時每天每位客戶的搜索量提升了25倍。

　　預測性維護，運輸業(yè)的智能化改造

　　預測性維護是大數(shù)據(jù)分析在運輸業(yè)中最常見的應用場景之一，這項應用對于中國企業(yè)有很大意義。隨著人口紅利逐步衰退，通過自動化運維的方式來降本增效是大勢所趨。比如美國知名的卡車制造商Navistar公司就和Cloudera合作，為其運營的車隊業(yè)務提供車輛診斷和路線優(yōu)化支持。

　　對運輸業(yè)而言，沒什么比車輛停運的代價更為高昂。Cloudera幫助Navistar構建了一個物聯(lián)網(wǎng)遠程診斷平臺，用于車輛診斷管理以及路線優(yōu)化，幫助車隊最大程度地減少停運時間。該平臺從超過375,000輛聯(lián)網(wǎng)車中提取70多種傳感器數(shù)據(jù)，包括發(fā)動機性能、車輛速度、加速度、冷卻液溫度和制動器磨損等。然后，將以上數(shù)據(jù)與Navistar及第三方數(shù)據(jù)源相關聯(lián)，包括氣象、地理位置、交通和歷史保修等信息。借助機器學習功能自動及早發(fā)現(xiàn)引擎等車輛問題，從而提前進行預測性維護。同時，車隊的司機可以通過智能手機監(jiān)控車輛的健康狀況和性能，確定需要維修的優(yōu)先級，并快速查找附近可用的技術人員和維修區(qū)，大大降低了維護成本。

　　數(shù)據(jù)驅動，新零售業(yè)態(tài)的崛起

　　當實體零售業(yè)面臨大淘汰，電商也遭遇流量危機的情況下，零售商開啟了新一輪的自我升級和迭代，越來越傾向于線上與線下融合、以消費者體驗為中心的新零售模式。由于零售業(yè)的特點是訂單數(shù)量多且分散，多渠道環(huán)境中的消費者行為更加復雜，因此如何借助大數(shù)據(jù)分析，連通消費者購買行為的整個鏈條數(shù)據(jù)，進而得到統(tǒng)一的商業(yè)洞察，對經(jīng)營者來說尤為重要。

　　新零售時代，大數(shù)據(jù)驅動的智能化供應鏈管理是公認的改善銷售預測和提高銷售表現(xiàn)的重要來源。與傳統(tǒng)供應鏈僅局限在采購、生產(chǎn)、物流等職能不同，智能化供應鏈不再是被動等待前端信息的傳遞，而是更強調與消費者服務和銷售渠道的整合。根據(jù)一份來自Gartner、IDC和ISM的報告所示，零售商在采用智能化供應鏈后，可以同時實現(xiàn)平均2％的收入增長和15％的庫存減少。而且，商家逐漸意識到，僅根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)來構建需求預測是不夠的，還需要集成新的數(shù)據(jù)源（例如天氣因素、競爭對手的價格、社會評論等等）來改善庫存過剩或不足的情況。Cloudera解決方案能夠輕松集成多方面的數(shù)據(jù)并進行匯總分析，從而最大化實現(xiàn)庫存可視性，提升零售業(yè)的經(jīng)營效率。

　　此外，如何在有限的條件下最大程度地提升銷售轉化率，是零售商一直以來追尋的目標。而提升銷售轉化率的關鍵在于讀懂消費者，力求更完美地滿足其需求。目前，許多零售商都同時進行了線上和線下的布局，線上商店對于消費者數(shù)據(jù)收集相對容易，但線下實體店收集到的銷售數(shù)據(jù)不夠具體，很難從中獲得有意義的洞察。美國一家知名百貨商店之前就陷入了此類困境中，線下店鋪的銷售轉化率表現(xiàn)平平。后來，該百貨商店采用了Cloudera解決方案，在店內部署多個傳感器，用于捕獲在智能手機上裝有移動應用程序的購物者的店內位置數(shù)據(jù)和停留時間等。這些實時數(shù)據(jù)可以無縫集成到Cloudera Data Platform中進行進一步的分析，以提供對整個商店流量的日經(jīng)營洞察，進而用于重新設計和優(yōu)化商店內的產(chǎn)品放置位置等。結果表明，采用該解決方案后銷售轉化率提高了40％。

　　事實上，除了在金融、運輸和零售業(yè)的應用之外，大數(shù)據(jù)分析在制造、電信、醫(yī)療等行業(yè)也同樣扮演著重要角色。各行各業(yè)的數(shù)字化轉型浪潮已經(jīng)勢不可擋，在經(jīng)營愈加復雜的現(xiàn)代商業(yè)中，唯有掌握基于大數(shù)據(jù)分析的洞察，才更有機會觸達商業(yè)本質，更早發(fā)現(xiàn)通向成功的秘籍。