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长此以往，就会产生更多的数据，并对其加以利用，大数据的利用范畴将从简略的工程和软件开发畛域逐步扩充到其它畛域，从而有助于咱们简化过程、改良客户服务以及计算危险。
Peter Lyman 和 HalR. Varian 在 2000 年进行了一项前所未有的钻研，应用计算机存储术语，他们的目标是要理解每年寰球会产生多少原始数据。钻研人员发现，1999 年，世界范畴内产生了约 1.5 EB (约 15 亿 GB)的不反复原始数据。
十八年后的明天，咱们正处在一个数据爆炸的时代。现在，只需一天产生的数据就能轻松超过这一数字。IBM 称，目前每日产生 25 亿 GB 的数据，而这一增长趋势并未显示出放缓的迹象。
各组织机构正以日益富裕创造性的形式应答这种数据泛滥。最近，美国国家航空和宇宙航行局 (NASA) 发表，它依附其宏大的“经验教训”(Lessons Learned)数据库来打算将来的我的项目和太空摸索。这一资料库收集了先前发射工作的教训。
这类“大”数据的这种依赖性在许多其余行业中也有体现。IBM 对 WHO 的数据进行了剖析，以找出当地气象和温度对疟疾流传的影响；Mt. Hood Meadows 滑雪场将追踪安装嵌入缆车零碎，以帮忙他们理解哪种缆车零碎和滑雪场在哪一时段最受欢迎，从而缩小排队等待工夫。
所有这些还不包含消费者和企业每天不盲目地应用的许多算法，例如 Facebook 上的社会媒体信息，以及家喻户晓的谷歌的莫测高深的排名算法。
这些对于数据的翻新利用也引发了一个问题：大数据的前景如何？长此以往，就会产生更多的数据，并对其加以利用，大数据的利用范畴将从简略的工程和软件开发畛域逐步扩充到其它畛域，从而有助于咱们简化过程、改良客户服务以及计算危险。
这里有一些大数据能够帮忙你在未来进步与客户交换的几种模式。
1. 个性化
当地的店主和杂货店老板还记得顾客来购物时的名字，并问候他们的家人，这在以前是很少见的。然而当初，因为企业和顾客之间的许多互动都是在网上进行的，所以批发客户可能会感觉不到这种人性化。
鉴于竞争如此强烈，不足兽性将使企业难以吸引并留住顾客。个性化的指标营销，如果不能发明面对面的机会，则为建设数字化的人脉关系创造条件。Netflix 就是这样一个胜利的例子。它通过剖析用户的观看习惯，为用户提供正当的观看倡议，胜利地挖掘了大数据的潜能。
在个性化方面，咱们可能会看到更多的大数据利用。最近几年来，咱们看到越来越多的社交聆听工具 (用于在社交媒体上进行相干的对话) 被应用，这些工具使企业可能在肯定水平上掂量消费者的行为，但仅凭它们的称许、蹂躏和行为动机还不足以让企业真正理解其客户。
而且，大量的数据分析超过了这个限度，能够剖析客户的全副数字脚印，让企业充沛理解客户的趣味、流动和将来行为。现在，先进的大数据和文本剖析技术使得企业可能从非结构化数据中取得有价值的信息，弄清消费者喜爱什么，想要失去什么货色，想要与哪些人沟通，想要参加哪些流动。
公司不仅能够理解人们对体育的趣味，还能够理解人们喜爱橄榄球，反对德克萨斯长角牛队，还有他们家的儿子行将毕业。与地毯式营销和人口统计学定向营销相比，这种形式可能更无效地帮忙企业进行个性化的营销宣传，为长期、可继续倒退奠定根底。
2. 身份认证
据联合国贸易和发展会议统计，2013 年至 2018 年间，预计寰球在线购物人数将增长 5 倍。随同着网上购物流动的一直减少，人们也越来越须要严格的认证。网络游戏、批发、影视等行业纷纷对有年龄限度的产品进行销售，但许多企业并没有欠缺的认证程序。
LexisNexisRiskSolutions 最近对 200 位电商主管进行的一项考察显示，超过 61% 的受访者抉择了自证其功，并通过勾选框或输出生日作为验证年龄的根据。
对于许多行业而言，短少严格的认证是一个理论问题。游戏业尤其受到年龄限度的影响。然而，要在易用和无效的认证过程之间实现均衡是十分艰难的。能够设想的是，企业心愿线上购买产品或注册服务的过程是非常简单和高效的。
那是应用大数据的中央。只管用户能够轻松地创立虚伪的电子邮件地址或帐户，然而简直不可能伪造一个数字化的、沉闷的和互相关联的残缺存在。现在，许多消费者都有了本人的网络生存，企业也能够与消费者单干，从而更好地利用网络。利用大数据分析工具，企业能够评估客户的数据品质和数量，确保数据的一致性、价值连城和真实性。对于大数据的这种利用，能够帮忙验证客户的实在身份，而不须要在易用性上做任何退让。
3. 避免欺诈
像零售业和游戏业一样，金融部门能够应用大数据分析工具来防止身份欺诈，同时使消费者的旅行更容易、更省心。通常状况下，通过认证防止欺诈的过程是十分耗时的，比方，申请贷款或开设银行账户，通常须要消费者提供水电费账单或公开个人资料。
从这个角度讲，大量的数据是有用的。与须要顾客自我证实的企业不同，企业应用大数据分析工具，为消费者提供便当，同时防止欺诈。该工具容许银行等企业剖析在线的集体数据，并依据已知的欺诈邮件清单进行审计。所有内容都是在后盾实时实现的，也就是说不会影响客户体验。
因为大型数据产业的倒退，很可能会有更多的公司应用数字化脚印技术。因而，数据分析将在企业与消费者的更多互动中起到肯定的作用。
工程学和医学畛域不断涌现出大量的大数据翻新技术，公司利用这些技术来增强与客户的关系仿佛已成为天经地义。只有这样能力带来更有价值的互动，更高效的生产体验，以及更高的品牌忠诚度，这必定是件坏事。