隨著云計算、大數據和機器學習技術的不斷發展，各行各業都開始利用大數據分析技術獲得深度的業務洞察。比如金融業利用大數據分析甄別洗錢和欺詐行為，最大程度降低風險；運輸業利用大數據分析優化車輛運行路線，并對車輛進行預測性維護，降本增效成果顯著；零售業也在大數據分析的幫助下獲得了對目標客戶的精準畫像，并最大化提升供應鏈可視性，有效提升店鋪運營效率。

　　數據風控，杜絕羊毛黨

　　如今，金融欺詐層出不窮，犯罪手法日益復雜隱蔽，給金融服務機構帶來了巨大的挑戰。打擊金融犯罪可謂一場永無休止的戰斗，然而維度單一、效率低下的傳統反欺詐方案已難以應對新型欺詐手段，而且可能會因為誤判而終止很多正常交易。對于商家、銀行、消費者來說，會帶來諸多損失和不便。為了打贏這場反欺詐保衛戰，“數據風控”已成為必然趨勢。結合大數據平臺的機器學習能力，通過模型分析和比對，可以有效甄別洗錢和金融欺詐等行為，快速識別出惡意“羊毛黨”，從而最大程度降低金融風險。

　　作為企業數據云的領導者，Cloudera已經成功幫助許多全球知名的金融客戶利用數據風控，實施了高速有效的反洗錢、反欺詐行動，比如萬事達卡公司。為了幫助金融機構更好地評估商家的信用風險，萬事達卡公司創建了一種稱為MATCH的反欺詐解決方案，其數據庫維護著億萬欺詐企業的數據。用戶使用該數據庫對某一商家進行搜索查詢，便可得到快速響應。但是隨著平臺數據量的增長，基于語音匹配的本地關系數據庫查找解決方案已不再能滿足用戶日益增長的反欺詐需求。因此，萬事達卡公司選擇采用Cloudera大數據解決方案對現有功能進行擴展，大幅提升搜索功能和準確性，支持客戶更快速、更輕松地評估商家，反欺詐能力得以提升。通過重新構建搜索功能，萬事達卡每年支持的搜索量是原有量的5倍，同時每天每位客戶的搜索量提升了25倍。

　　預測性維護，運輸業的智能化改造

　　預測性維護是大數據分析在運輸業中最常見的應用場景之一，這項應用對于中國企業有很大意義。隨著人口紅利逐步衰退，通過自動化運維的方式來降本增效是大勢所趨。比如美國知名的卡車制造商Navistar公司就和Cloudera合作，為其運營的車隊業務提供車輛診斷和路線優化支持。

　　對運輸業而言，沒什么比車輛停運的代價更為高昂。Cloudera幫助Navistar構建了一個物聯網遠程診斷平臺，用于車輛診斷管理以及路線優化，幫助車隊最大程度地減少停運時間。該平臺從超過375,000輛聯網車中提取70多種傳感器數據，包括發動機性能、車輛速度、加速度、冷卻液溫度和制動器磨損等。然后，將以上數據與Navistar及第三方數據源相關聯，包括氣象、地理位置、交通和歷史保修等信息。借助機器學習功能自動及早發現引擎等車輛問題，從而提前進行預測性維護。同時，車隊的司機可以通過智能手機監控車輛的健康狀況和性能，確定需要維修的優先級，并快速查找附近可用的技術人員和維修區，大大降低了維護成本。

　　數據驅動，新零售業態的崛起

　　當實體零售業面臨大淘汰，電商也遭遇流量危機的情況下，零售商開啟了新一輪的自我升級和迭代，越來越傾向于線上與線下融合、以消費者體驗為中心的新零售模式。由于零售業的特點是訂單數量多且分散，多渠道環境中的消費者行為更加復雜，因此如何借助大數據分析，連通消費者購買行為的整個鏈條數據，進而得到統一的商業洞察，對經營者來說尤為重要。

　　新零售時代，大數據驅動的智能化供應鏈管理是公認的改善銷售預測和提高銷售表現的重要來源。與傳統供應鏈僅局限在采購、生產、物流等職能不同，智能化供應鏈不再是被動等待前端信息的傳遞，而是更強調與消費者服務和銷售渠道的整合。根據一份來自Gartner、IDC和ISM的報告所示，零售商在采用智能化供應鏈后，可以同時實現平均2％的收入增長和15％的庫存減少。而且，商家逐漸意識到，僅根據歷史交易數據來構建需求預測是不夠的，還需要集成新的數據源（例如天氣因素、競爭對手的價格、社會評論等等）來改善庫存過剩或不足的情況。Cloudera解決方案能夠輕松集成多方面的數據并進行匯總分析，從而最大化實現庫存可視性，提升零售業的經營效率。

　　此外，如何在有限的條件下最大程度地提升銷售轉化率，是零售商一直以來追尋的目標。而提升銷售轉化率的關鍵在于讀懂消費者，力求更完美地滿足其需求。目前，許多零售商都同時進行了線上和線下的布局，線上商店對于消費者數據收集相對容易，但線下實體店收集到的銷售數據不夠具體，很難從中獲得有意義的洞察。美國一家知名百貨商店之前就陷入了此類困境中，線下店鋪的銷售轉化率表現平平。后來，該百貨商店采用了Cloudera解決方案，在店內部署多個傳感器，用于捕獲在智能手機上裝有移動應用程序的購物者的店內位置數據和停留時間等。這些實時數據可以無縫集成到Cloudera Data Platform中進行進一步的分析，以提供對整個商店流量的日經營洞察，進而用于重新設計和優化商店內的產品放置位置等。結果表明，采用該解決方案后銷售轉化率提高了40％。

　　事實上，除了在金融、運輸和零售業的應用之外，大數據分析在制造、電信、醫療等行業也同樣扮演著重要角色。各行各業的數字化轉型浪潮已經勢不可擋，在經營愈加復雜的現代商業中，唯有掌握基于大數據分析的洞察，才更有機會觸達商業本質，更早發現通向成功的秘籍。