大数据是近年来最热门的话题之一。由于机器学习和人工智能，企业可以使用大量的数据。从移动设备、传感器和GPS收集的数据不再仅仅是信息，而是深入了解人们行为和偏好的来源。通过这种方式，数据可以帮助企业找到目标受众，为正确的人提供合适的产品。
那么，大数据究竟能帮助企业做到哪些呢？
01、预测分析
这是最常见的使用。机器学习为预测分析创造了许多机会。机器可以分析历史数据、探知模式、预测将来发生某些事件的可能性。举个例子，如果您在全国各地拥有连锁餐厅，则可以通过大数据预测哪些餐厅的顾客数量可能少于预期。因此，您可以专注于这些餐厅的经营，防患未然。
02、诊断分析
每当出现一些问题时，企业都需要知道问题的根源。这正是机器真正擅长的。数据分析能够帮助企业追根溯源，找到事件之间的相关性，以便将来避免类似问题的发生。
03、查找未知元素之间的关系
大数据能够帮助企业找到任何元素或事件之间的关系，即使看起来它们之间没有任何关系。这有什么用呢？例如，您通过数据发现销售额与销售人员数量的变化无关，在这种情况下，如果不影响其他业务领域，您可能希望减少员工人数。
04、经营监控
实时监控也是一项任务，需要计算机处理大量数据。他们还需要迅速做到这一点。借助大数据，我们可以监控任何事件。例如，营销人员可以看到他们的不同细分受众群对广告系列的反应。
05、规范性分析
这是快速发展的非常有前景的分析领域。规范性分析是基于预测分析的。但是，这种方法使企业不仅可以预测某些事件，还可以为每种可能的情况找到最有效的解决方案。
06、数据管理
拥有的数据越多，就越难以管理。企业通过人工处理进行数据的整合、加工，这种处理方式浪费了企业大量的时间成本、人工成本；而大数据能够实现数据治理，企业主数据大多通过数据中台进行管理，数据中台对异构数据进行集成，统一标准和口径，形成可跨部门共享与传播的标准数据，进而发挥其对企业决策的价值。
当然，即使目前大数据能实现很多应用，但它也并非是解决组织所面临的所有问题的通用解决方案，还是有一些难以做到的，比如，预测明确的未来，无论您的工具多么准确，它们仍然远未达到100％的准确度。当然，随着科技的进步，最复杂的机器学习算法可以实现高精度地预测。
我们生活的方方面面都依赖于数据，我们总是产生大量的数据。借助人工智能和机器学习技术，计算机可以分析任何量级的数据，从而为我们提供价值，善用大数据，助力企业数智化转型！
