大数据主要用于分析传统工具难以有效处理的大型复杂数据集。 三个关键用例包括改进业务决策、实现个性化的用户体验和优化运营流程。 这些应用都利用数据的体量、速度和多样性来解决特定问题或创造新的机会。
一个主要的用例是增强商业智能和决策。 公司分析客户行为、销售趋势和运营指标，以识别模式并做出数据驱动的决策。 例如，零售商使用交易数据来预测库存需求，而金融机构分析市场趋势来调整投资策略。 Apache Hadoop 或基于云的数据仓库（例如 Amazon Redshift）等工具允许开发人员并行处理 TB 级的数据，使用类似 SQL 的查询或 Apache Spark 等框架。 机器学习模型也可用于预测需求或检测异常，例如销售额突然下降或欺诈交易。 这种方法减少了猜测，并帮助组织更有效地分配资源。
另一个常见的应用是个性化用户体验。 Netflix 或 Spotify 等流媒体平台分析观看/收听习惯以推荐内容，而电子商务网站使用浏览历史记录来推荐产品。 开发人员通常使用协同过滤或矩阵分解技术来实现推荐引擎，这需要处理大型用户-物品交互数据集。 实时数据管道（例如 Apache Kafka）可以根据最近的活动立即更新推荐。 个性化还扩展到广告，Google Ads 等平台使用点击流数据来向用户投放相关广告。 这些系统依赖于可扩展的架构来处理数百万并发用户，而不会产生延迟。
第三个用例是优化运营效率，尤其是在制造业或物流等行业。 机械中的传感器生成关于性能、温度或磨损的实时数据，这些数据可以预测设备故障的发生。 例如，航空公司使用发动机传感器数据来主动安排维护，从而最大限度地减少停机时间。 开发人员使用时序数据库（例如 InfluxDB）和 TensorFlow 等框架来构建预测模型以分析模式。 供应链优化是另一个例子：航运公司分析 GPS 和交通数据以优化送货路线，从而降低燃料成本。 这些解决方案通常将 IoT 设备与云平台集成，以大规模处理数据并采取行动。