大数据已经成为这几年中大部分行业的游戏规则，行业，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。
虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。
一般来说，大多数公司都希望有几个大数据项目，公司的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低成本，更有针对性地进行营销，并使现有流程更有效率。近来，数据泄露也使安全性成为大数据项目需要解决的重要问题。
然而，更重要的是，当涉及到大数据时，你所在的是在哪里，你很可能会发现你处于以下几种情况之一：
考虑到这一点，了解大数据的全景及其在不同行业的应用，将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。本文分析10个使用大数据的垂直行业，这些行业面临的挑战以及大数据如何解决这些问题。
一项研究对10个投资和零售业务银行的16个项目进行了调查，结果显示：行业的挑战包括：证券欺诈预警，超高频金融数据分析，信用卡欺诈检测，审计归档，企业信用风险报告，贸易可见度，客户数据转换， 交易的社会分析，IT运营分析和IT策略合规性分析等。
大数据在银行业和证券业的应用：证券交易委员会(SEC)正在使用大数据来金融市场活动。他们目前正在使用网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场的非法交易活动。金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。该行业还严重依赖大数据进行风险分析，包括反洗钱，企业风险管理，“了解你的客户”和减少欺诈。
由于消费者期望有不同格式和各种设备的多需求，通信，和娱乐行业的一些重大数据挑战包括：
一个例子是温布尔登网球锦标赛，利用大数据实时对电视，移动和网络用户观看网球比赛的详细情绪分析。Spotify是按需音乐服务，使用hadoop大数据分析，从全球数百万用户收集数据，然后使用分析的数据向个人用户提供个性化的音乐推荐。亚马逊Prime通过在一站式商店中提供，视频，音乐和Kindle书籍提供良好的客户体验，也大量利用大数据。
医疗保健部门获得了大量的数据，但一直没能使用数据来遏制医疗保健成本上升，提高医疗保健收益，提高系统效率。这主要是因为电子数据不足或不可用。 另外，保存健康相关信息的医疗保健数据库很难与医疗领域有用模式的数据链接起来。
佛罗里达大学使用免费公共卫生数据和Google地图创建视觉数据，可以更快速地识别和有效分析医疗信息，用于慢性病的。奥巴马医保方案也以多种方式利用了大量数据。
从技术角度来看，教育行业面临的一个重大挑战是将来自不同来源和供应商的大数据整合其中，并将其用于一个数据的平台。从实践的角度来看，教育从业者和机构必须学习新的数据管理和分析工具。 在技术方面，整合来自不同来源的数据，不同平台和原本不相互合作的不同供应商都面临挑战。
在上，与用于教育目的的大数据相关的隐私和个人数据问题是一个挑战。大数据在高等教育中的应用相当显着。例如，塔斯马尼亚大学。一个拥有26000多名学生的大学，部署了一个学习和管理系统，学生登录系统，系统追踪学生花费的时间以及学生的整体进度等。在教育中使用大数据的不同用例中，它也用于衡量教师教学的有效性，以确保学生和教师的良好体验。教师的表现可以根据学生人数，学科人数，学生期望，行为分类和其他几个变量进行微调和衡量。
在层面上，美国教育部的教育技术办公室正在使用大数据来开发分析数据，以帮助纠正选错在线课程的学生，点击模式也被用来检测学生学习时的无聊程度。
对石油，农产品，矿产，天然气，金属等自然资源的需求日益增加，导致数据量的增加，复杂性和提高速度是一个挑战。同样，来自制造业的大量数据尚未得到开发。 这种信息的利用不足阻碍了产品质量提高，能源效率和可靠性的提升，以及更好的利润率。
在中，最大的挑战是不同部门和附属机构大数据的整合和互操作性。 大数据在中的应用 在公共服务方面，大数据应用范围非常广泛，包括能源勘探，金融市场分析，欺诈检测，健康相关研究和。
1、大数据用于分析社会保障局(SSA)提供的非结构化数据的大量社会残疾索赔。用于分析快速有效地处理医疗信息，以加快决策速度，并检测可疑或欺诈性声明。
2、食品和药物管理局(FDA)正在使用大量数据来检测和研究食物相关疾病和疾病的模式。从而做出更快的反应，提供更快的治疗，减少死亡。
3、国土使用大数据分为几种不同的用例。 大数据来自不同机构的分析，以及用于的数据。
主要挑战包括缺乏个性化服务，缺乏个性化定价和缺乏针对新细分市场和特定细分市场的有针对性的服务。在由Marketforce进行的调查中，保险业专业人士确定的挑战包括数据不足带来的利润损失，以及渴望更好的洞察力。业界已经在使用大数据，通过从社交，支持GPS的设备和中得到的数据分析和预测客户行为，为透明和简单的产品提供客户洞察。大数据还可以公司更好的提高客户留存。
在索赔管理方面，大数据的预测分析已被用于提供更快的服务，因为大量的数据可以在承保阶段进行特别分析。 欺诈检测也得到了加强。通过数字渠道和社交的大量数据，索赔周期的索赔实时已被用于为保险公司提供见解。
从传统的实体零售商和批发商到现在的电子商务，行业已经收集了大量的数据。来自客户会员卡，POS扫描仪，RFID等的这些数据并没有被用于整体上改善客户体验。所有改变和改进都相当缓慢。来自客户忠诚度数据，POS，商店库存，本地人口统计数据的大数据将继续由零售和批发商店收集。
在纽约大展零售贸易大会上，像微软，思科和IBM这样的公司表示，零售行业需要利用大数据进行分析和其他用途，包括：
社交的使用也具有很大的潜在用途，并且将以缓慢的速度地被实体店采用。社交用于客户探索，客户保留，产品推广等。
2、私营部门在运输中使用大数据：收入管理，技术改进，物流和竞争优势(通过整合出货量和优化货运)
智能电表读取器允许几乎每15分钟收集数据，而不是每天用旧的读表器收集数据。这种细粒度数据被用于更好地分析实用程序的消耗，这允许改进客户反馈和更好地控制公用事业的使用。在公用事业公司，使用大数据还可以提供更好的资产和人力资源管理，这对于识别错误和在完成失败之前尽快进行纠正是有用的。
2 要利用大数据机会，你需要：熟悉并了解行业特定的挑战、了解每个行业的数据特征、了解支出在哪里发生、通过自己的能力和解决方案来满足市场需求;
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