所以说就是除了刚才介绍的数据量和数据类型的变化所增加所带来的现代对传统信息架构的影响之外，其实更重要在传统行业企业更多考虑我们如何利用这些数据，如何基于这数据挖掘自身的需求，来支撑我们企业的运营。那么后面我们分几各方面来具体分享一下我们这个理解。首先来说我们觉得数据它通过接入更多的数据可以为企业找到他们更关注的一些内容，来更好为企业的决策做出支撑。这块我们可以看到比如说我们在金融、保险等行业，它基于更多的数据源融入更多的数据，金融我可以做征信体系支撑我贷款的业务，保险行业我可以分析我的客户，更细致的定制我保险相关的产品。包括在制造业方面我们可以根据用户对于他们汽车产品的理解，汽车产品的评价我们可以去设计定义这个汽车产品的功能，然后设计出更好的让用户更满意的产品，定价方面也可以用大数据技术定义更好的价格。包括在石油、医药行业这块通过数据融合实际上都可以得到很多帮助企业进行数字化决策的一些东西。

　　我们医疗行业可以看一下，原来的医疗行业数据是比较单一的，进入医疗系统只有病人我可以看病基本的资料，如果我们从大数据的思维，大数据角度考虑这个问题，其实医疗行业包括研究机构，制药企业提供人相关一些信息和药品的相关信息都有可以融入到他们系统当中来。另外临床决策在临床上面产生治疗的信息都可以融入进来，另外患者一些行为，包括它的一些患者之间的关系也可以融入到医疗行业的这种信息资源库当中来。我们通过融入更多信息资源，通过信息资源的关联可以为用户发掘更多有价值的东西。我们通过这个我们可以提供更个性化的医疗服务。另外临床决策这块我们可以做更好的决策支撑。

　　另外还可以帮助通过生活方式和行为来对疾病做一个更深层次的分析，甚至于疾病的发生做一些预测这些都是可以通过数据的融合可以做的。

　　我们从另外一个角度来看我们通过数据可以帮助企业更好的了解企业客户，这样可以发掘更多潜在的价值，帮助企业提升自己的市场空间。这块包括电信、零售、运输等。其实零售业这个感触是比较深的，因为互联网化在零售业这块，包括电子商务的出现和迅速的发展对这块冲击非常大的，因为电子商务这块更有效的利用了数据资源，所以他们在竞争和传统零售业占了非常多的优势，双十一可以销售几百亿的商品。这个就是利用大数据一个很直观的一个现实的例子。其实目前像电信、运输等一些传统的行业，包括金融这块实际上也可以开始我如何利用他们自己所用的数据资源。电信这块可以对用户进行全方位的描述，他的爱好等等也可以设计出针对性的产品进行推荐。包括金融和保险业，现在互联网金融是近年也非常热，互联网金融做的很重要的方式就是通过互联网方式进行用户收集，通过征信体系做第一步的信用评估，这样更有效的实现对用户信息整理和评估，这个也是对数据利用的很好的例子。

　　我们可以看一下在电信行业我们可以得到哪些数据?一个是用户基本信息，还有用户行为特征，还有一些用户上网包括访问的喜好等其他访问喜好，通过这些信息汇总和融合之后我们可以全方位的描述这个客户，我们可以知道这个客户偏向于电话多，还是短信多还是上网多我们可以定义更科学更好的套餐，并且预测用户对服务使用的感觉，他是不是后面想不用这个产品，后面我们可以及时对用户做推荐，挽留客户，甚至我们通过产品推荐找到更多的客户，这个对企业挖掘自身的市场很有作用的。

　　还有一个企业可以利用数据来提升自己的运营效率，这里面涉及到我们看到相应的企业，包括制造业、能源行业、物流行业都可以利用数据提升自己运营效率。下面我们可以通过一个例子看一下，我们这个地方拿到一个物流行业的例子来看，随着现在物联网、传感器等相关技术的不断发展，实际上在物流行业当中车流运输情况，所有信息都可以实时采集到这个系统来，车辆行车轨迹和司机的信息都可以采集到这个信息系统，这个信息都存到信息中心，后面做了一件事情就是我们如何对这个数据做有效利用，这个是非常关键的一个环节。对于这块我们当时也做了一些规划和设计、实施。这个第一个我们可以利用采集的数据对运行车辆的行使状况做一个分析建立模型之后可以对车辆故障进行相关的一些预测，提前让企业对车辆进行维修。另外我们通过数据整合可以对车辆的运行轨迹做一个更优化的处理。另外我们还可以对于司机的状态做一个实时的分析。其实对它们之间一些物流网点设计和部署这块也可以通过数据做很有效的支撑。