大数据在各行业的应用案例：

能源行业的应用：

[1] 智能电网现在欧洲现已做到了终端，也便是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励使用太阳能，会在家庭装置太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电之时还可以买回来。经过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来猜测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月里，整个电网大概需要多少电。作了猜测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电与期货交易方式相类似，假如提早买就会比较划算，买现货就比较贵。因此，我们能够通过预测从而降低成本。

[2] 维斯塔斯风力体系，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气候数据进行分析，找出装置风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。使用大数据，之前需耗费几天的工作，现在不到1小时便可完成。

通讯行业的应用：

[1] XO Communications经过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以进行预测、分析趋势、并发现存在缺陷的地方，从而协助公司及时采取措施。此外，IBM新的Netezza网络剖析加速器，将经过供给单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，协助通讯企业拟定更科学、更合理的计划。

[2] 电信从业者透过数以千万计的客户材料，能剖析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的材料经济。

[3] 中国移动经过大数据分析，对企业运营的各项业务进行针对性的监控。在第一时刻主动跟踪市场动向，再以最方便的方式推送给指定负责人，使他在最短时刻内获知市场行情。

[4] NTT docomo(日本最大的移动通讯运营商，拥有超越6千万的签约用户)把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客供给邻近的餐饮店信息，接近末班车时刻时，供给末班车信息服务。

零售业的应用：

[1] "咱们的某个客户，是一家抢先的专业时装零售商，经过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望为客户进行差异化服务，如何定位公司的差异化，他们经过从 Twitter 和 Facebook 上收集信息，更深层次的了解行业的营销模式，随后他们认识到必须保存两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过免费活动，为我们进行口碑宣传，这是买卖数据与交互数据的完美结合，为业务挑战供给了解决方案。"Informatica技术协助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。

[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整价格上给出建议，此类方法现已协助某零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

综上我们不难看出，大数据已经应用到我们各行各业当中，并与我们的生活息息相关了。