大資料的應用場景包括各行各業對大資料處理和分析的應用， 其中最核心的還是用戶個性需求。 下面將通過對各個行業如何使用大資料進行梳理，
1.零售行業大資料應用
零售行業大資料應用有兩個層面， 一個層面是零售行業可以瞭解客戶的消費喜好和趨勢， 進行商品的精准行銷， 降低行銷成本。 例如， 記錄客戶的購買習慣， 將一些日常的必備生活用品， 在客戶即將用完之前， 通過精准廣告的方式提醒客戶進行購買， 或者定期通過網上商城進行送貨， 既説明客戶解決了問題， 又提高了客戶體驗。 另一個層面是依據客戶購買的產品， 為客戶提供可能購買的其他產品， 擴大銷售額， 也屬於精准行銷範疇。 例如， 通過客戶購買記錄， 瞭解客戶關聯產品購買喜好， 將與洗衣服相關的產品如洗衣粉、消毒液、衣領淨等放到一起進行銷售，
電商是最早利用大資料進行精准行銷的行業， 電商網站內推薦引擎會依據客戶歷史購買行為和同類人群購買行為， 進行產品推薦， 推薦的產品轉化率一般為6%～8%。 電商的資料量足夠大， 資料較為集中， 資料種類較多， 其商業應用具有較大的想像空間， 包括預測流行趨勢、消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、消費行為的相關度、消費熱點等。 依託大資料分析， 電商可説明企業進行產品設計、庫存管理、計畫生產、資源配置等， 有利於精細化大生產， 提高生產效率， 優化資源配置。
未來考驗零售企業的是如何挖掘消費者需求， 以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力， 因此， 資訊技術水準的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。 不論是國際零售巨頭， 還是本土零售品牌， 要想頂住日漸微薄的利潤率帶來的壓力， 就必須思考如何擁抱新科技， 並為客戶帶來更好的消費體驗。
2.金融行業大資料應用
金融行業擁有豐富的資料， 並且資料維度和資料品質都很好， 因此， 應用場景較為廣泛。 典型的應用場景有銀行資料應用場景、保險資料應用場景、證券資料應用場景等。
1)銀行資料應用場景
銀行的資料應用場景比較豐富， 基本集中在用戶經營、風險控制、產品設計和決策支援等方面。 而其資料可以分為交易資料、客戶資料、信用資料、資產資料等，
例如， “利用資料庫行銷， 挖掘高端財富客戶”， 銀行為物業公司提供物業費代繳服務， 其中包含了部分高檔樓盤的代扣代繳， 銀行可以依據物業費的多少， 來識別出高檔住宅的業主， 為這些使用者提供理財服務和資產管理服務。 曾經某家股份制商業銀行利用此方法， 兩個月新增了十多億元存款。
“利用銀行卡刷卡記錄， 尋找財富管理人群”， 中國有120萬人屬於高端財富人群， 這些人群平均可支配的金融資產在1000萬元以上， 是所有銀行財富管理的重點發展人群。 這些人群具有典型的高端消費習慣，
2)保險資料應用場景
保險資料應用場景主要是圍繞產品和客戶進行的， 典型的有利用使用者行為資料來制定車險價格， 利用客戶外部行為資料來瞭解客戶需求， 向目標使用者推薦產品。 例如， 依據個人資料、外部養車APP資料、為保險公司找到車險客戶;依據個人資料、移動設備位置資料， 為保險企業找到商旅人群， 推銷意外險和保障險;依據家庭資料、個人資料、人生階段資訊， 為使用者推薦財產險和壽險等。 用資料來提升保險產品的精算水準， 提高利潤水準和投資收益。
3)證券資料應用場景
證券行業擁有的資料類型有個人屬性資料(含姓名、聯繫方式、家庭位址等)、資產資料、交易資料、收益資料等，證券公司可以利用這些資料建立業務場景，篩選目標客戶，為使用者提供適合的產品，提高單個客戶收入。例如，借助於資料分析，如果客戶平均年收益低於5%，交易頻率很低，可建議其購買公司提供的理財產品;如果客戶交易頻繁，收益又較高，可以主動推送融資服務;如果客戶交易不頻繁，但是資金量較大，可以為客戶提供投資諮詢等。對客戶交易習慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。
3.醫療行業大資料應用
醫療行業擁有大量的病例、病理報告、治癒方案、藥物報告等，通過對這些資料進行整理和分析將會極大地輔助醫生提出治療方案，幫助病人早日康復。可以構建大資料平臺來收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，建立針對疾病特點的資料庫，説明醫生進行疾病診斷。
特別是隨著基因技術的發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。醫生在診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速確診病人病情。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多的人及時進行治療。同時，這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。
例如，約伯斯患胰腺癌直到離世長達8年之久，在人類的歷史上也算是奇跡。約伯斯為了治療自己的疾病，支付了高昂的費用，獲得包括自身的整個基因密碼資訊在內的資料文檔，醫生憑藉這份資料文檔，基於約伯斯的特定基因組成及大資料按所需效果制定用藥計畫，並調整醫療方案。
醫療行業的大資料應用一直在進行，但是資料並沒有完全打通，基本都是孤島資料，沒辦法進行大規模的應用。未來可以將這些資料統一採集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。
4.教育行業大資料應用
資訊技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用，教學、考試、師生互動、校園安全、家校關係等，只要技術達到的地方，各個環節都被資料包裹。在國內尤其是北京、上海、廣東等城市，大資料在教育領域就已有了非常多的應用，如慕課、線上課程、翻轉課堂等就應用了大量的大資料工具。
毫無疑問，在不遠的將來，無論是針對教育管理部門，還是校長、教師、學生和家長，都可以得到針對不同應用的個性化分析報告。通過大資料的分析來優化教育機制，也可以作出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命，在不久的將來，個性化學習終端將會更多地融入學習資源雲平臺，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。
5.農業大資料應用
大資料在農業上的應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行產品生產，因為農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。借助於大資料提供的消費能力和趨勢報告，政府可為農業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩造成不必要的資源和社會財富浪費。
農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除，天氣成為非常大的影響農業的決定因素。通過大資料的分析將會更精確地預測未來的天氣，幫助農民做好自然災害的預防工作，幫助政府實現農業的精細化管理和科學決策。
例如，Climate公司曾使用政府開放的氣象站的資料和土地資料建立模型，根據資料模型的分析，可以告訴農民在哪些土地上耕種、哪些土地今天需要噴霧並完成耕種、哪些正處於生長期的土地需要施肥、哪些土地需要5天后才可以耕種，體現了大資料説明農業創造巨大的商業價值。
又如，雲創大數據(www.cstor.cn)研發了一種土壤探針，目前能夠監測土壤的溫度、濕度和光照等資料，即將擴展監測氮、磷、鉀等功能。該探針成本極低，通過ZigBee建立自組織通信網路，每畝地只需插一根針，最後將資料彙聚到一個無線閘道，上傳到萬物雲(www.wanwuyun.com)。
6.環境大資料應用
氣象對社會的影響涉及方方面面，傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今氣象儼然成為了21世紀社會發展的資源，並支援定制化服務滿足各行各業使用者需要。借助於大資料技術，天氣預報的準確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害如龍捲風，通過大資料計算平臺，人們將會更加精確地瞭解其運動軌跡和危害的等級，有利於説明人們提高應對自然災害的能力。
例如，在美國NOAA(國家海洋暨大氣總署)其實早就在使用大資料業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察資料，收集完畢後NOAA會匯總大氣資料、海洋資料及地質資料，進行直接測定，繪製出複雜的高保真預測模型，將其提供給NWS(國家氣象局)作為氣象預報的參考資料。目前，NOAA每年新增管理的資料量就高達30PB(1PB=1024TB)，由NWS生成的最終分析結果就呈現在日常的天氣預報和預警報道上。
再如，環境雲(www.envicloud.cn)環境大資料服務平臺通過獲取權威資料來源(中國氣象網、中央氣象臺、國家環保部資料中心、美國全球地震資訊中心等)所發佈的各類環境資料，以及自主布建的數千個各類全國性環境監控感測器網路(包括PM2.5等各類空氣品質指標、水環境指標感測器、地震感測器等)所採集的資料，並結合相關資料預測模型生成的預報資料，依託資料託管服務平臺萬物雲(www.wanwuyun.com)所提供的基礎存儲服務，推出一系列功能豐富的、便捷易用的基於RESTful架構的綜合環境資料調用介面。配合代碼示例和詳盡的介面使用說明，向各種應用的開發者免費提供可靠、豐富的氣象、環境、災害及地理資料服務。環境雲的感測器資料即將達到上百萬個之多。
7.智慧城市大資料應用
如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以借助於大資料技術進行良好的規劃和動態調整。使城市裡的資源得到良好配置，既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下及騷亂，又可避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。有效説明政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。
城市道路交通的大資料應用主要在兩個方面：一方面，可以利用大資料感測器資料來瞭解車輛通行密度，合理進行道路規劃，包括單行線路規劃。另一方面，可以利用大資料來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。科學地安排信號燈是一個複雜的系統工程，必須利用大資料計算平臺才能計算出一個較為合理的方案，科學的信號燈安排將會提高30%左右已有道路的通行能力。
大資料技術可以瞭解經濟發展情況、各產業發展情況、消費支出和產品銷售情況等，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大資料技術也能説明政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大資料及大資料技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是資料治國、科學管理的意識改變，未來大資料將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。
精彩回顧：
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提高利潤水準和投資收益。3)證券資料應用場景
證券行業擁有的資料類型有個人屬性資料(含姓名、聯繫方式、家庭位址等)、資產資料、交易資料、收益資料等，證券公司可以利用這些資料建立業務場景，篩選目標客戶，為使用者提供適合的產品，提高單個客戶收入。例如，借助於資料分析，如果客戶平均年收益低於5%，交易頻率很低，可建議其購買公司提供的理財產品;如果客戶交易頻繁，收益又較高，可以主動推送融資服務;如果客戶交易不頻繁，但是資金量較大，可以為客戶提供投資諮詢等。對客戶交易習慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。
3.醫療行業大資料應用
醫療行業擁有大量的病例、病理報告、治癒方案、藥物報告等，通過對這些資料進行整理和分析將會極大地輔助醫生提出治療方案，幫助病人早日康復。可以構建大資料平臺來收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，建立針對疾病特點的資料庫，説明醫生進行疾病診斷。
特別是隨著基因技術的發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。醫生在診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速確診病人病情。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多的人及時進行治療。同時，這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。
例如，約伯斯患胰腺癌直到離世長達8年之久，在人類的歷史上也算是奇跡。約伯斯為了治療自己的疾病，支付了高昂的費用，獲得包括自身的整個基因密碼資訊在內的資料文檔，醫生憑藉這份資料文檔，基於約伯斯的特定基因組成及大資料按所需效果制定用藥計畫，並調整醫療方案。
醫療行業的大資料應用一直在進行，但是資料並沒有完全打通，基本都是孤島資料，沒辦法進行大規模的應用。未來可以將這些資料統一採集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。
4.教育行業大資料應用
資訊技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用，教學、考試、師生互動、校園安全、家校關係等，只要技術達到的地方，各個環節都被資料包裹。在國內尤其是北京、上海、廣東等城市，大資料在教育領域就已有了非常多的應用，如慕課、線上課程、翻轉課堂等就應用了大量的大資料工具。
毫無疑問，在不遠的將來，無論是針對教育管理部門，還是校長、教師、學生和家長，都可以得到針對不同應用的個性化分析報告。通過大資料的分析來優化教育機制，也可以作出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命，在不久的將來，個性化學習終端將會更多地融入學習資源雲平臺，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。
5.農業大資料應用
大資料在農業上的應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行產品生產，因為農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。借助於大資料提供的消費能力和趨勢報告，政府可為農業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩造成不必要的資源和社會財富浪費。
農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除，天氣成為非常大的影響農業的決定因素。通過大資料的分析將會更精確地預測未來的天氣，幫助農民做好自然災害的預防工作，幫助政府實現農業的精細化管理和科學決策。
例如，Climate公司曾使用政府開放的氣象站的資料和土地資料建立模型，根據資料模型的分析，可以告訴農民在哪些土地上耕種、哪些土地今天需要噴霧並完成耕種、哪些正處於生長期的土地需要施肥、哪些土地需要5天后才可以耕種，體現了大資料説明農業創造巨大的商業價值。
又如，雲創大數據(www.cstor.cn)研發了一種土壤探針，目前能夠監測土壤的溫度、濕度和光照等資料，即將擴展監測氮、磷、鉀等功能。該探針成本極低，通過ZigBee建立自組織通信網路，每畝地只需插一根針，最後將資料彙聚到一個無線閘道，上傳到萬物雲(www.wanwuyun.com)。
6.環境大資料應用
氣象對社會的影響涉及方方面面，傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今氣象儼然成為了21世紀社會發展的資源，並支援定制化服務滿足各行各業使用者需要。借助於大資料技術，天氣預報的準確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害如龍捲風，通過大資料計算平臺，人們將會更加精確地瞭解其運動軌跡和危害的等級，有利於説明人們提高應對自然災害的能力。
例如，在美國NOAA(國家海洋暨大氣總署)其實早就在使用大資料業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察資料，收集完畢後NOAA會匯總大氣資料、海洋資料及地質資料，進行直接測定，繪製出複雜的高保真預測模型，將其提供給NWS(國家氣象局)作為氣象預報的參考資料。目前，NOAA每年新增管理的資料量就高達30PB(1PB=1024TB)，由NWS生成的最終分析結果就呈現在日常的天氣預報和預警報道上。
再如，環境雲(www.envicloud.cn)環境大資料服務平臺通過獲取權威資料來源(中國氣象網、中央氣象臺、國家環保部資料中心、美國全球地震資訊中心等)所發佈的各類環境資料，以及自主布建的數千個各類全國性環境監控感測器網路(包括PM2.5等各類空氣品質指標、水環境指標感測器、地震感測器等)所採集的資料，並結合相關資料預測模型生成的預報資料，依託資料託管服務平臺萬物雲(www.wanwuyun.com)所提供的基礎存儲服務，推出一系列功能豐富的、便捷易用的基於RESTful架構的綜合環境資料調用介面。配合代碼示例和詳盡的介面使用說明，向各種應用的開發者免費提供可靠、豐富的氣象、環境、災害及地理資料服務。環境雲的感測器資料即將達到上百萬個之多。
7.智慧城市大資料應用
如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以借助於大資料技術進行良好的規劃和動態調整。使城市裡的資源得到良好配置，既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下及騷亂，又可避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。有效説明政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。
城市道路交通的大資料應用主要在兩個方面：一方面，可以利用大資料感測器資料來瞭解車輛通行密度，合理進行道路規劃，包括單行線路規劃。另一方面，可以利用大資料來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。科學地安排信號燈是一個複雜的系統工程，必須利用大資料計算平臺才能計算出一個較為合理的方案，科學的信號燈安排將會提高30%左右已有道路的通行能力。
大資料技術可以瞭解經濟發展情況、各產業發展情況、消費支出和產品銷售情況等，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大資料技術也能説明政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大資料及大資料技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是資料治國、科學管理的意識改變，未來大資料將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。
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