大数据应用的目的可以分为跟踪、监控、洞察、预测和验证

对于企业运营而言，数据应用最重要的目的是预测未来趋势，优化资源配置

1、应用大数据的目的有哪些——预测未来的趋势:

利用数据来监测现实和预测未来是大数据的一个很酷的应用。

下面是一些栗子:

例如,根据GIS地理信息系统的数据,当地居民的特点(收入和消费水平、人口结构、生活喜好,等等)不同的区域可以被理解,从而预测不同地区的消费能力和偏好的城市,它有很好的指导作用来存储位置选择或差异化的广告。

再比如，通过对天气数据和超市销售数据的深入挖掘和分析，可以发现特定天气和特定商品销售之间的关系，从而有效地指导零售商调整库存和货架布局。一位零售商发现，在台风季节，在一个沿海城市，烈性酒的销量增加了，就像他们多年来所做的那样，因为人们不需要在刮风的日子出去工作，所以他们可以喝烈性酒。

数据本身的价值没有现在那么高。如何将海量数据转化为可接受的信息和知识，从而最大限度地展示数据内容，实现数据价值最大化，一直困扰着数据的发展。

刚刚提到的天气和板栗零售商品。台风天气预报是数据，葡萄酒销售是数据，两者结合得到台风天气销售增长，是一条信息。此外，人们更有可能在天气不好的时候购买烈性酒，这是一个销售指南。

这是一种基于数据预测未来趋势的简单方法。

2、应用大数据的目的有哪些——优化资源配置

利用数据优化资源分配正变得越来越重要，主要是因为今天的数据真的“快”了。

将啤酒放在尿布旁边可以促进啤酒销售的一个经典例子就是优化资源配置。

前段时间，滴滴打车通过对不同时间段用户打车服务数据的分析，总结出不同时间段的车辆使用高峰期，可以用来分配和调动司机，使资源以最优模式运行。

我个人认为，它更像是帮助企业的“大”数据。数据处理速度的大幅提高，给了市场足够的时间来优化资源配置，实现真正的效率。

从工厂根据库存和市场监测优化工人分配或生产，到餐馆根据季节和订单条件优化采购配料和厨房配菜。

应用大数据的目的有哪些?大数据工程师表示这才是必须的，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。然而，将这些大数据集转化为可操作的见解仍然是一个挑战，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本科目的其他文章进行学习。