行業專家指出，信息分析一直在發展，這主要受益于機器學習、人工智能的出現，以及企業越來越重視高級數據分析。

企業越來越多地嘗試利用現有數據來制定更好的商業戰略。在2021年底對大型企業IT和業務高管進行的一項新調查中，91.7%的受訪者表示，他們正在增加對大數據項目和人工智能計劃的投資;而92.1%的受訪者表示，他們的公司正在實現可量化的業務目標和這些努力的成果。

然而，許多企業仍然沒有意識到他們的大數據環境、分析和人工智能系統的經濟價值。根據2022年1月發布的年度調查報告，只有39.7%的受訪者聲稱他們將數據作為企業資產管理，只有26.5%的人表示他們已經發展成為一家數據驅動型公司。

采用大數據的好處

在大數據平臺和技術被開發出來之前，許多企業只能將其信息的一小部分用于運營和分析應用。如今，大數據分析被用于幫助企業更好地了解消費者、發現運營困難、檢測欺詐交易和管理供應鏈。

就競爭力而言，那些尚未在企業運營中使用大數據的企業可能會發現它更具挑戰性。而那些在運營中實現大數據的企業則有望獲得以下好處：

(1)了解客戶

企業可以通過多種方式使用大數據來更好地了解客戶。例如，從競爭對手那里收集產品信息、價格和評論等外部數據，可以提供關于消費者的見解。盡管大數據可能會提供有價值的信息，但它可以揭示購買行為趨勢，并產生預測能力，如果沒有與內部數據搭配使用，這些預測能力將完全無法實現。

對零售活動的點擊流分析還可以提供關于消費者如何瀏覽企業的網頁和菜單以定位商品和服務的見解。企業可以觀察消費者將哪些商品放在購物車中，但卻刪除或放棄它們而沒有購買。

這些信息顯示了消費者可能想購買但由于一些特定原因而放棄的產品，使企業能夠改進定價、運輸成本、結賬邏輯以及消費者旅程中的其他重要步驟。

(2)敏捷供應鏈的管理

無論是新冠疫情引起的產品短缺，供應鏈中斷，還是與戰爭有關的貿易中斷，當前的供應系統都出人意料地脆弱。

電子商務公司應對經濟衰退的一種方法是仔細監測市場趨勢和指標，例如消費者支出和信心水平。在這種情況下，網絡抓取是一個有價值的工具，它可以提供有洞察力的數據，幫助企業預測和計劃市場的潛在衰退。

大數據系統可以將來自電子商務網站和零售應用程序的消費者模式數據與供應商數據、實時定價、甚至運輸或天氣信息結合起來，從而提供前所未有的確精度。

此外，網絡抓取可以幫助電子商務公司監控競爭對手的活動，為供應計劃和決策提供有價值的信息。

(3)獲得市場知識

大數據可以幫助企業深入研究復雜的客戶購買行為，增強和拓寬他們對市場動態的認識。

從大宗商品到奢侈品或服務的產品類別數據是有價值的市場信息的典型來源。這些見解的另一個來源是客戶的偏好、經驗和對幾乎所有可以想象到的商業交易的建議。這些客戶視角對營銷人員來說是無可挑剔的。除了競爭研究，大數據還可以幫助產品創造，例如，通過優先考慮各種客戶偏好。

(4)改善企業經營

大數據幾乎可以改善所有的企業職能：

• 有助于優化企業流程，提高效率和客戶滿意度。
• 大數據分析可以支持招聘流程和人力資源管理。
• 企業可以通過加強風險管理、欺詐檢測和網絡安全來減少財務損失和避免潛在的業務威脅。

提高資產利用率是大數據分析最令人興奮和最有價值的用途之一。例如，數據科學可以指導商業計劃，以減少昂貴的關鍵設備和系統維修和停機時間。

根據一份研究報告，2021年的全球現場服務管理市場的估值為52億美元，預計到2031年將達到299億美元，在2022年至2031年間以19.2%的復合增長率(CAGR)增長。該行業的快速增長表明，對跟蹤該領域活動、增強自動化和數字化以及集成人工智能驅動技術的需求越來越大。

(5)品牌保護

互聯網上充斥著低成本的假冒消費品，這些消費品都是知名品牌的仿制品。其他受版權保護的商品(包括書籍、音樂和電影)，也被非法分享在網上，從合法所有者那里竊取錢財。幸運的是，大數據收集技術可以幫助檢測那些非法使用品牌名稱的網站。

使用相關關鍵字，網絡抓取技術可以掃描市場、搜索引擎、電子商務網站，并識別假冒商品。雖然仿冒品還會繼續出現，但網絡搜索可以幫助減輕其影響。

面向未來的數據分析

數據分析正在以驚人的速度發展。因此，對報告、商業智能管理和自助服務分析日益增長的需求極大地增加了IT人員的壓力。因此，機器學習、預測建模和人工智能技術正成為頂級企業的必備技術。隨著每一代新技術的出現，收集、存儲和分析的數據類型也越來越多樣化。

高級數據分析通過允許組織更有效地處理大量信息而對組織產生重大影響。Grand View Researc公司在其研究報告中預測全球大數據產業規模到2025年將達到1232.3億美元。

不同行業的外部數據使用

使用大數據解決方案的行業包括;金融服務、電子商務、制造業和電信業。這些行業的企業正在將更多資源投入大數據解決方案，以增強運營、管理數據流或改善供應鏈管理。

實時收集大數據可以更準確、更快地做出決策。因此，數據分析被各種金融機構用于風險評估和分析或金融市場監測。

大數據在電子商務中的重要性不言而喻：實時消費者行為、購買歷史、產品偏好和高需求商品的數據使企業能夠向市場提供最暢銷的產品。定價分析、庫存管理和購買預測只是另類數據收集如何幫助企業的幾個例子。由于提供卓越客戶體驗的能力可能是提高利潤率的關鍵，因此數據技術成為最佳的商業合作伙伴。

然而，在制造業中，收集到的大量數據往往沒有得到使用。該行業存在幾個問題，包括勞動力短缺、復雜的供應網絡和設備故障。更有效的大數據管理將使這些企業能夠找到節省資金和提高產品質量的新方法。

最后，在物流行業，大數據可以幫助在線商家管理庫存，并應對特定地點的困難。該行業的公司也可能利用大數據來評估客戶的個人和行為趨勢，以生成一份全面的消費者檔案。

由于結構化和非結構化數據的快速增長以及對其分析的需求，大數據收集技術預計將在未來幾年發生重大發展。對分析能力日益增長的需求將在整個預測期內推動對大數據的需求。此外，隨著利潤率的提高，渴望獲得市場數據的互聯網企業數量也將增加。

在日常業務流程中使用智能大數據，可以做出數據驅動的選擇，并對直接影響企業收入的市場事件做出快速反應。所有行業領域競爭都在不斷加劇，幾乎沒有出錯的余地，因此企業需要端到端分析和基于技術的技術來保持競爭力。