在如今這個時代，數據已然成為了比黃金、石油更寶貴的財富。
大數據就像雙刃劍，既能被無良商家用來“殺熟”、獲取不法利益，也能挖掉行業中長期存在的痼疾，為社會發展、科技進步創造更多價值。
京東CEO劉強東曾在一篇題為《談科技公司的力量與責任》的文章中表示：“是我們的人性與謙卑賦予了技術對他人生活產生積極影響的可能。這是一種能夠造福社會的巨大力量。但與此同時，我們也必須意識到，技術本身無法辨別是非對錯，我們應用技術時應該更有擔當。這是我們近乎奢侈的能力，也是我們絲毫不可松懈的責任。”
據前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2015年我國大數據產業規模已達2800億元。截止至2017年我國大數據產業規模增長至4700億，同比增長是30.6%。初步測算2018年我國大數據產業規模達到5400億元左右，同比增長15%。預測在2020年我國大數據產業規模將突破萬億元。
在最先采用大數據技術的電信、金融，到隨后“跟風”的電信、工業、醫療、教育等行業，大數據技術的用例已然無處不在。
了解大數據技術在各行業的應用和它如何解決業內正面臨的挑戰，將有助于你更好地理解這一新興技術的未來潛力和真正價值。
銀行和證券業
一項針對10家頂級投資和零售銀行的16個項目的研究表明，該行業面臨的挑戰包括: 證券欺詐預警、信用卡欺詐檢測、審計跟蹤檔案、企業信用風險報告、交易可視性、客戶數據轉換、交易社交分析、IT運營分析和IT政策合規分析等。
美國證券交易委員會(SEC)正在使用大數據來監控金融市場活動。他們目前正在使用網絡分析和自然語言處理器來捕捉金融市場中的非法交易活動。
零售交易員、大銀行、對沖基金等金融市場所謂的“大人物”也在使用大數據進行交易分析，站群服務器，用于高頻交易、交易前決策支持分析、情緒測量、預測分析等。
該行業還嚴重依賴大數據進行風險分析，包括反洗錢、要求企業進行風險管理、“了解客戶”及減少欺詐等。
針對該行業的大數據提供商包括:1010data、Panopticon軟件、Streambase系統、Nice Actimize和Quartet FS等。
通訊、傳媒和娛樂業
由于消費者希望以不同的格式和不同的設備按需使用多媒體，因此通信、傳媒和娛樂行業的一些大數據挑戰包括:收集分析和利用消費者的洞察力、利用移動和社交媒體內容、了解實時媒體內容使用的模式等。
該行業的企業同時分析客戶數據和行為數據，創建詳細的客戶檔案，可用于:為不同的目標受眾創建內容、按需推薦內容、估量內容的表現與質量等。
一個恰當的例子是溫布爾登網球錦標賽(YouTube視頻)，它利用大數據向電視、手機和網絡用戶實時提供有關網球比賽的詳細分析。
Spotify是一家按需音樂服務公司，它使用Hadoop大數據分析，從全球數百萬用戶中收集數據，然后用分析后的數據向個人用戶提供明智的音樂推薦。
亞馬遜Prime通過一站式服務提供視頻、音樂和Kindle電子書，旨在提供良好的客戶體驗，它也大量利用了大數據。
該行業的大數據提供商包括:info、Splunk、Pervasive Software和Visible Measures等。
醫療服務業
醫療保健行業可以獲得大量數據，但未能利用這些數據遏制不斷上升的醫療保健成本，效率低下的醫療體系阻遏了更快、更好的全面醫療福利發展，這些都令該行業深受困擾。
這主要是由于電子數據無法獲得、不足或不可用。
此外，保存與健康相關信息的醫療數據庫使得鏈接那些能夠顯示出醫療領域有用的模式的數據變得困難。
與大數據相關的其他挑戰包括:將患者排除在決策過程之外，以及使用不同的現成傳感器的數據。
一些醫院，比如Beth Israel，正在使用從手機應用程序中收集的數據，這些數據來自數以百萬計的病人，這些數據允許醫生使用循證醫學，而不是對所有去醫院的病人進行幾次醫學/實驗室測試。
一組測試可能是有效的，但也可能是昂貴的，并且通常是無效的。
佛羅里達大學(University of Florida)利用免費的公共衛生數據和谷歌地圖創建了可視化數據，可以更快地識別和有效地分析用于跟蹤慢性病傳播的醫療信息。
該行業的大數據提供商包括: Recombinant Data、Humedica、Explorys和Cerner等。
教育業
從技術角度來看，教育行業面臨的一個主要挑戰是整合來自不同來源和供應商的大數據，并將其應用于并非針對不同數據而設計的平臺。
從實用的角度來看，員工和機構必須學習新的數據管理和分析工具。
在技術方面，集成來自不同來源、不同平臺和不同供應商的數據是有挑戰的，而這些數據的設計初衷并不是相互協作的。
在政治上，與教育用途大數據相關的隱私和個人數據保護問題是一個挑戰。
