改善安全和执法大数据被广泛应用于提高安全和执法过程。大数据技术的兴起将进一步提升对于违法行为空间分布特征分析的精细化水平，对于预防犯罪和充分利用警务资源具有重要的意义。在个体危险评估层面，依据与个人相关的交易数据、公共行为纪录、犯罪记录和社交媒体信息等数据为基础，通过对每个人进行危险评估并划分为不同的等级，执法者能够依据大数据危险评估结果对相关的嫌疑人员展开进一步的调查。
来源计算机大学生
随着各行各业广泛使用大数据，我们每天都能看到新奇的大数据应用，人们的日常生活和工作都会受到大数据的影响，在2020年新冠肺炎疫情爆发以来，我们普通人更能理解大数据的价值，每天需要出示的健康码和行程码就是最常见的典型例子。
当前，大数据究竟在哪些方面能帮助我们，能给我们提供价值呢？下面介绍的七个高价值大数据应用都是大数据分析应用的关键领域。
理解、定位客户，以及为客户提供服务这是现在最大的、最广为人知的大数据应用领域之一--使用大数据来更好地了解客户以及他们的行为和喜好。企业能够收集社交媒体数据、浏览器日志、文本分析和传感器数据，来更全面地了解他们的客户。在大多数情况下，就是基于大数据来创建预测模型。例如大型的零售商超通过利用大数据分析，可以非常准确地预测他们的客户什么时候想要小孩。另外，通过使用大数据，电信运营商和金融机构现在可以更好地预测客户流失；电商平台可以更好地预测哪些产品将会热卖；汽车保险公司能够了解其客户的驾驶水平；而政府单位则能够了解居民投诉或关心的主要问题。
大数据、云计算、社交媒体和移动互联网等的结合催生出新的生活方式和商业模式。大数据给社交媒体更多的机遇和选择。基于微博、微信等社交媒体网络的数据挖掘和数据分析，可以深入分析用户行为、广告投放位置和用户喜好等。
电子商务行业正处于高速发展阶段，传统的实体店购物正在大大萎缩，人们更多地通过网上商城完成足不出户的购物体验。借助海量的电商客户数据，可以了解客户购买行为、购买意向、客户满意度以及购买商品预测，这将成为商家应用大数据盈利的推动力。而电商公司的市场营销部门能借助数据分析得出哪类广告营销策略能够实现利润的最大化，从而为企业节省广告营销成本。
中国是移动用户最多的国家，已超16亿用户。智能手机正在为移动互联网创造大量的用户数据，对智能手机终端用户行为的研究将帮助很多行业发现巨大商机，如哪款游戏人们更喜欢玩？哪些服装销路最好？哪些书籍最是热门？哪些电器设备销量最大? 等等。
理解和优化业务流程大数据也越来越多地用于优化业务流程。在零售行业，通过利用从社交媒体数据、网络搜索趋势以及天气预报挖掘出的预测信息，零售商能够优化其库存；在物流配送行业，广泛应用大数据分析业务流程来优化供应链或配送路线。在这方面，地理定位或无线电频率识别传感器被用来追踪货物或送货车，并通过整合实时交通数据来优化路线；大数据分析也能用于改进人力资源业务流程，包括优化人才招聘，以及使用大数据工具衡量公司文化和人员参与度；在保险行业，汽车诊断连接器的信息传输到智能数据分析平台可以帮助保险公司了解驾驶人的驾驶习惯，从而帮助保险公司提前发现风险客户，并做出相应决策。
大数据改善每个人的生活大数据不仅适用于企业和政府，也适用于我们每一个人的日常生活。我们现在可以利用从可穿戴设备(如智能手表、智能手环、智能眼镜等)生成的数据，了解我们的体温、血压、心跳、热量消耗、睡眠模式等；还可以利用大数据分析来寻找我们的“另一半”，大多数网上交友网站（如百合网、世纪佳缘等）都使用大数据工具和算法来帮助我们寻找最合适的对象。
环境污染日益严重，可以借助各种环境传感器实时收集环境数据，利用大数据来分析环境污染源和污染程度的态势，并利用适当的算法模型来预测环境的恶化趋势，帮助我们提前采取改善措施，减少污染扩散和进一步恶化程度。
优化机器和设备性能大数据分析还可以让机器和设备变得更加智能和自主化。无人驾驶汽车依靠大数据、人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。华为、百度、谷歌、丰田等世界知名的大公司都在研发并路面测试自己的无人驾驶车。
物联网领域的很多数据都来自于各类传感器，通过大数据平台对传感器数据信息进行分析，可以实时发现传感器终端设备是否正常运行，提前预测设备是否会发生故障并提前通知检修和故障维修。电力公司能利用大数据来优化智能电网、分析用电损耗，让电力部门采取措施，节省能耗。大型数据中心甚至可以使用大数据工具来优化服务器以及各种计算、存储、网络设备的性能和工作状况。
改善安全和执法大数据被广泛应用于提高安全和执法过程。公安机关可以分析网络大数据来了解网络舆情和群体性事件影响，甚至基于历史数据来预防网络诈骗行为，特别是针对年迈的老人和在校大学生的网络诈骗。研究表明犯罪行为在空间上呈现聚集分布，在相应的时间段内也保持相对稳定。大数据技术的兴起将进一步提升对于违法行为空间分布特征分析的精细化水平，对于预防犯罪和充分利用警务资源具有重要的意义。在个体危险评估层面，依据与个人相关的交易数据、公共行为纪录、犯罪记录和社交媒体信息等数据为基础，通过对每个人进行危险评估并划分为不同的等级，执法者能够依据大数据危险评估结果对相关的嫌疑人员展开进一步的调查。基于与执法事项相关的数据，结合微博、微信、论坛等社会媒体的信息，执法机关能从相关性的视角分析可能引发的政治风险、经济风险以及法律风险。同时，从大数据中还可以挖掘出不同区域、不同群体对于公共安全服务的需求以及对执法者的意见和建议。
改进和优化城市和国家管理大数据还被用来改善我们的城市和国家的很多方面。例如，城市可以基于实时交通信息、社交媒体和天气数据来优化交通情况。我们很多城市都在建设城市大数据平台，期望将城市管理的方方面面的数据都整合起来，通过大数据分析技术，给城市居民带来更多方便快捷的便民服务，也就是各地政府提倡的“让数据多跑路，让群众少跑腿”。
随着摄像头和传感器在交通领域的应用，通过大数据技术对所采集的视频信号、图像信号等进行实时分析，可以实现数据可视化，并据此监控交通运行情况，发现交通拥堵路线，随时疏导交通，提前预警。大数据对实现智慧城市建设意义重大。阿里云实施的杭州“城市大脑”就是这方面的一个绝佳案例。
金融交易大数据在金融行业的应用主要是在金融交易。高频交易是大数据应用比较多的领域。其中，很多金融机构已经广泛应用大数据算法来进行自动的股权交易，这些算法也越来越多地考虑社交媒体网络和新闻网站的信息来在几秒内做出买入和卖出的决定。
金融的电子化在中国已经走向成熟，也已经积累了大量的客户数据，这些客户数据对金融分析工作带来机遇与挑战。客户经营的策略将成为金融业转型的重点，各大银行将从过去的“跑马圈地”时代过渡到“以客户为中心”的时代。借助大数据分析平台，金融业将可以实现对客户信用度批量的评分模型开发、风险客户的提前预警、客户价值分群策略的针对性精准营销以及客户挽留等以往很难实现的应用，还能帮助金融机构发现有价值的客户。
上述七个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的发展和大数据分析工具的普及，越来越多的领域都会用到大数据，给我们的个人、国家和社会带来越来越大的价值。
