在听Gartner的剖析师Doug Laney用55分钟叙述55个大数据使用事例之前，你或许关于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的讲演好像莎士比亚的全集相同，不过或许“缺少娱乐性而更具信息量”(或许关于技能人员来说是这样的)。这个讲演是对大数据3v特性的全面阐释：variety(类型)、velocity(产生速度)和volume(规划)。术语的发明者便是用这种方法来描绘大数据的 能够追溯到2001年。

　　这55个比如不是用来故弄玄虚，Laney的目的是阐明大数据的实践使用远景，听众们应该考虑如安在自己公司里让大数据落地并促进事务的开展。“或许有些比如并非来自于你当时所在的职业，可是你需求考虑怎么做到他山之石能够攻玉。”Laney表明。

　　1. 梅西百货的实时定价机制。 依据需求和库存的状况，该公司依据SAS的体系对多达7300万种货品进行实时调价。

　　2. Tipp24 AG针对欧洲****业构建的下注和猜测渠道。 该公司用KXEN软件来剖析数十亿计的买卖以及客户的特性，然后经过猜测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项行动减少了90%的猜测模型构建时刻。SAP公司正在企图收买KXEN。“SAP想经过这次收买来改变其长久以来在猜测剖析方面的下风。”Laney剖析到。

　　3. 沃尔玛的查找 。这家零售业寡头为其网站行规划了最新的查找引擎Polaris，使用语义数据进行文本剖析、机器学习和近义词发掘等。依据沃尔玛的说法，语义查找技能的运用使得在线%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

　　4. 快餐业的视频剖析(Laney没有说出这家公司的姓名)。 该公司经过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供应的食物;假如行列较短，则显现那些赢利较高但准备时刻相对长的食物。

　　5. Morton牛排店的品牌认知。 当一位顾客恶作剧地经过推特向这家坐落芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天作业之后抵达该处)时，Morton就开端了自己的交际秀。首要，剖析推特数据，我国直播网，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。依据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着大礼服的仆人为客户供给晚餐。或许，这听起来过于古怪，可是你有必要审视自己：“我是否有才能做到这个程度?”Laney说。

　　6. PredPol Inc.。PredPol公司经过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员协作，依据算法的变体和违法数据来猜测违法产生的几率，能够准确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的区域，盗窃罪和暴力违法散布下降了33%和21%。

　　7. Tesco PLC(特易购)和运营功率。 这家超市连锁在其数据仓库中搜集了700万部冰箱的数据。经过对这些数据的剖析，进行更全面的监控并进行主动的修理以下降全体能耗。

　　8. American Express(美国运通，AmEx)和商业智能 。以往，AmEx只能完成事后诸葛式的陈述和滞后的猜测。“传统的BI现已无法满意事务开展的需求。”Laney以为。所以，AmEx开端构建真实能够猜测忠诚度的模型，依据前史买卖数据，用115个变量来进行剖析猜测。该公司表明，关于澳大利亚将于之后四个月中丢失的客户，现已能够识别出其间的24%。

　　9. Express Scripts Holding Co.的产品制造。 该公司发现那些需求服药的人常常也是最或许忘掉服药的人。因而，他们开发了一个新产品：会响铃的药品盖和主动的电话呼叫，以此提示患者准时服药。

　　10. Infinity Property & Casualty Corp.的漆黑数据(dark data) 。Laney关于漆黑数据的界说是，我国直播网，那些针对单一方针而搜集的数据，一般用过之后就被归档搁置，其真实价值未能被充沛发掘。在特定状况下，这些数据能够用作其他用处。该公司用累积的理赔师陈述来剖析诈骗事例，经过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。

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