在下圖中，德勤的一項(xiàng)研究顯示了目前使用的大數(shù)據(jù)的情況以及將來的預(yù)期的用于供應(yīng)鏈功能的使用情況。

　　該行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供商包括：CSC，Aspen Technology，Invensys和Pentaho。

政府

行業(yè)具體挑戰(zhàn)

　　在政府中，最大的挑戰(zhàn)是不同政府部門和附屬機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)的整合和互操作性。

大數(shù)據(jù)在政府中的應(yīng)用

　　在公共服務(wù)方面，大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍非常廣泛，包括能源勘探，金融市場(chǎng)分析，欺詐檢測(cè)，健康相關(guān)研究和環(huán)境保護(hù)。

一些更具體的例子如下：

　　大數(shù)據(jù)用于分析社會(huì)保障局（SSA）提供的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量社會(huì)殘疾索賠。用于分析快速有效地處理醫(yī)療信息，以加快決策速度，并檢測(cè)可疑或欺詐性聲明。

　　食品和藥物管理局（FDA）正在使用大量數(shù)據(jù)來檢測(cè)和研究食物相關(guān)疾病和疾病的模式。從而做出更快的反應(yīng)，提供更快的治療，減少死亡。

　　國土安全部使用大數(shù)據(jù)分為幾種不同的用例。 大數(shù)據(jù)來自不同政府機(jī)構(gòu)的分析，以及用于保護(hù)國家安全的數(shù)據(jù)。

　　這個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供商包括：Digital Reasoning，Socrata和惠普。

保險(xiǎn)業(yè)

行業(yè)具體挑戰(zhàn)

　　主要挑戰(zhàn)包括缺乏個(gè)性化服務(wù)，缺乏個(gè)性化定價(jià)和缺乏針對(duì)新細(xì)分市場(chǎng)和特定細(xì)分市場(chǎng)的有針對(duì)性的服務(wù)。

　　在由Marketforce進(jìn)行的調(diào)查中，保險(xiǎn)業(yè)專業(yè)人士確定的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)不足帶來的利潤損失，以及渴望更好的洞察力。

大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

　　業(yè)界已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)，通過從社交媒體，支持GPS的設(shè)備和監(jiān)控錄像中得到的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)客戶行為，為透明和簡單的產(chǎn)品提供客戶洞察。 大數(shù)據(jù)還可以保護(hù)公司更好的提高客戶留存。

　　在索賠管理方面，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析已被用于提供更快的服務(wù)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)可以在承保階段進(jìn)行特別分析。 欺詐檢測(cè)也得到了加強(qiáng)。

　　通過數(shù)字渠道和社交媒體的大量數(shù)據(jù)，索賠周期的索賠實(shí)時(shí)監(jiān)控已被用于為保險(xiǎn)公司提供見解。

　　該行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供商包括：Sprint，高通，Octo Telematics，The Climate Corp。

零售和批發(fā)貿(mào)易

行業(yè)具體挑戰(zhàn)

　　從傳統(tǒng)的實(shí)體零售商和批發(fā)商到現(xiàn)在的電子商務(wù)，行業(yè)已經(jīng)收集了大量的數(shù)據(jù)。 來自客戶會(huì)員卡，POS掃描儀，RFID等的這些數(shù)據(jù)并沒有被用于整體上改善客戶體驗(yàn)。所有改變和改進(jìn)都相當(dāng)緩慢。

大數(shù)據(jù)在零售和批發(fā)行業(yè)的應(yīng)用

　　來自客戶忠誠度數(shù)據(jù)，POS，商店庫存，本地人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)將繼續(xù)由零售和批發(fā)商店收集。

　　在紐約大展零售貿(mào)易大會(huì)上，像微軟，思科和IBM這樣的公司表示，零售行業(yè)需要利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和其他用途，包括：

通過購物模式，本地活動(dòng)等數(shù)據(jù)優(yōu)化員工配置
減少欺詐
及時(shí)分析庫存

　　社交媒體的使用也具有很大的潛在用途，并且將以緩慢的速度地被實(shí)體店采用。社交媒體用于客戶探索，客戶保留，產(chǎn)品推廣等。

這個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供商包括：First Retail，F(xiàn)irst Insight，F(xiàn)ujitsu，Infor，Epicor和Vistex。

交通

行業(yè)具體挑戰(zhàn)

　　近來，來自基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)據(jù)和來自電信的高速數(shù)據(jù)影響了旅游行為。 令人遺憾的是，了解旅游行為的研究并沒有如此迅速。

　　在大多數(shù)地方，交通運(yùn)輸需求模式仍然對(duì)社交媒體結(jié)構(gòu)的了解不足。

大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用

政府，私人機(jī)構(gòu)和個(gè)人的一些大數(shù)據(jù)應(yīng)用包括：

　　政府使用大數(shù)據(jù)：交通管制，路線規(guī)劃，智能交通系統(tǒng)，擁堵管理（預(yù)測(cè)交通狀況）
　　私營部門在運(yùn)輸中使用大數(shù)據(jù)：收入管理，技術(shù)改進(jìn)，物流和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)（通過整合出貨量和優(yōu)化貨運(yùn)）
　　個(gè)人使用大數(shù)據(jù)包括：路線規(guī)劃節(jié)省燃料和時(shí)間，旅游安排等。

該行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供商包括：高通和Manhattan Associates。

能源和公用事業(yè)

電網(wǎng)資產(chǎn)的60％將在十年內(nèi)需要更換
全球風(fēng)電裝機(jī)容量同比增長12.4％
智能電表成為主流，而消費(fèi)者要求更多的控制和了解能源消耗。

大數(shù)據(jù)在能源和公用事業(yè)行業(yè)的應(yīng)用

　　智能電表讀取器允許幾乎每15分鐘收集數(shù)據(jù)，而不是每天用舊的讀表器收集數(shù)據(jù)。 這種細(xì)粒度數(shù)據(jù)被用于更好地分析實(shí)用程序的消耗，這允許改進(jìn)客戶反饋和更好地控制公用事業(yè)的使用。

　　在公用事業(yè)公司，使用大數(shù)據(jù)還可以提供更好的資產(chǎn)和人力資源管理，這對(duì)于識(shí)別錯(cuò)誤和在完成失敗之前盡快進(jìn)行糾正是有用的。

　　這個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供商包括：Alstom Siemens ABB和Cloudera。

總結(jié)

　　本文總共梳理了10個(gè)垂直行業(yè)中大數(shù)據(jù)的重要作用，以下是幾個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)：

　　在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有大量支出
　　要利用大數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)，你需要：熟悉并了解行業(yè)特定的挑戰(zhàn)、了解每個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)特征、了解支出在哪里發(fā)生、通過自己的能力和解決方案來滿足市場(chǎng)需求
　　垂直行業(yè)的專業(yè)知識(shí)是有效和高效地利用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵