首先，目前有很多技术可以帮助你捕捉、存储数据，然后，还有许多提供分析能力的系统供你使用。基本理念就是获取尽可能多的信息来分析出最优的预测，作出最好的决策。我们通过使用各种各样的电子设备分析出各种各样的数据。从图片到视频、录像、短信息等等。而如今，这些数据用于人工智能以及机器学习的项目中，这些项目包括图像识别、自然语言处理，教会计算机如何记录模式。

大数据在众多的行业中做出了贡献——公共部门、医疗保健、保险、银行，还有更多，在这些行业中帮助提升销量、产量，减少浪费等等。在此列举了一些例子，以便对此有一个更清晰的了解。

医疗保健

在数字化爆发之前，在医疗保健行业已经产生了大量的数据。但是数字化可以让这些数据更强大。今天，你可以找到越来越多的应用程序，用于监测病人的病情发展来帮助他们建立更健康的生活方式。我们甚至可以获取病人的心率以及步数信息。

这类数据库可以帮助你更好的了解人们正在崇尚的生活方式，他们会患上什么疾病，跟踪模式，充分利用模式来做医学研究。基本思想就是，数字化所有病人的信息，允许所有的医疗保健系统访问，更便捷的建立病人档案。还有，机器学习技术可以更精确的识别癌症、测试诊断结果。这意味着我们可以更早的发现疾病、避免诊断错误，得到准确的治疗。

保险

在保险行业，大数据令我们可以更好的预测风险。保险公司能够建立更精确的客户档案，基于他们的数据库，我们可以更好的了解客户发生意外的可能性，通过学习客户过往行为做到更好的预测。事实上，通过分析这些数据，我们正在形成对客户更深的理解，我们将会更有效的提供产品和服务来满足客户的需求。

银行

大数据可以让银行对于客户的交易以及常规行为有一个更全面的概览。意思是说，拥有消费行为的大数据视野。基于此，我们对客户可以有一个更强大的细分。当然，建立更健壮的档案，我们便可以适当的调整产品、服务来更好的满足客户需求，增加价值。

反诈骗监测已经成为银行业的一项重要的例行公事。使用大数据，反诈骗监测的检测时间大大减少，变得更有效。大数据不仅在反诈骗监测上可以派上用场，还可以用于风险管理。实际上，我们可以监测风险，这样便可以降低损失、减少不良贷款和失败投资。

译文链接：http://www.codeceo.com/article/few-insights-about-bigdata.html

英文原文：A Few Insights About Big Data

翻译作者：码农网 – Wendy