本行業(yè)的當前業(yè)務狀況
　　在制定未來信息架構時，了解行業(yè)的趨勢以及佳的競爭對手正如何重新調(diào)整他們的信息架構以解決這些趨勢也非常重要。要記住，大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的引進在很多行業(yè)內(nèi)正導致重新定義競爭對手是誰。一些組織正選擇根據(jù)以新的方式理解數(shù)據(jù)的能力進入其他行業(yè)，從而使新的企業(yè)進入點和解決方案成為可能。
　　具影響力的信息架構項目總是與解決具體的企業(yè)難題有關。以下是一張傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫項目和信息架構拓展以包括Hadoop和/或物聯(lián)網(wǎng)的項目的按行業(yè)劃分的示例列表。這份列表可能會給您一些關于各領域的想法，讓您可以探索這些領域，尋找與您組織的商業(yè)目標結合時能對投資產(chǎn)生重大回報的新項目：
　　農(nóng)業(yè)：
　　數(shù)據(jù)倉庫：農(nóng)產(chǎn)品和優(yōu)化成本、產(chǎn)量分析、農(nóng)產(chǎn)品商品定價/貿(mào)易分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：耕作模式、施肥、收割成熟度和含水率（來自田地里的傳感器和氣象數(shù)據(jù)）的分析和優(yōu)化。
　　汽車制造：
　　數(shù)據(jù)倉庫：生產(chǎn)成本和質(zhì)量、供應鏈分析、保固分析、銷售和市場營銷分析、人力資本管理。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：客戶情感分析和車聯(lián)網(wǎng)\[包括組件故障、服務和服務日常安排的需求、駕駛記錄（包括自動化汽車）和司機緊急檢測和反應\]的分析。
　　銀行業(yè)：
　　數(shù)據(jù)倉庫：金融產(chǎn)品渠道的顧客單一視圖、金融分析、欺詐檢測、信用價值、人力資本管理、房地產(chǎn)管理和優(yōu)化。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：欺詐檢測、風險分析和客戶情感。
　　通信：
　　數(shù)據(jù)倉庫：定價策略和資金、客戶支持與服務、市場營銷分析、供應鏈、物流與流程優(yōu)化、法律合規(guī)性、房地產(chǎn)優(yōu)化和人力資本管理。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：對社會數(shù)據(jù)、移動設備使用、網(wǎng)絡質(zhì)量與可用性（使用傳感器）、網(wǎng)絡欺詐檢測的分析，和對物聯(lián)網(wǎng)中拓展物聯(lián)網(wǎng)管理和優(yōu)化的分析。
　　消費性包裝產(chǎn)品：
　　數(shù)據(jù)倉庫：對銷售、市場營銷、供應商、制造、物流、客戶趨勢和風險的分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：對推廣效果（通過社會媒體和商店內(nèi)傳感器）、供應鏈、運輸期間制成品的狀況、零售中的產(chǎn)品放置和風險的分析。
　　教育和研究：
　　數(shù)據(jù)倉庫：對院校或設施、員工與人力資本管理，以及校友檔案與捐贈模式的金融分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：對風險學生（使用傳感器數(shù)據(jù)）、來自傳感器的研究數(shù)據(jù)、設施監(jiān)控和使用優(yōu)化的分析。
　　醫(yī)療保健付款人：
　　數(shù)據(jù)倉庫：對護理成本、護理質(zhì)量、風險與欺詐的分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：對投�？蛻羟楦械姆治龊蛯︼L險與欺詐的分析。
　　醫(yī)療保健提供者：
　　數(shù)據(jù)倉庫：護理成本分析、護理分析質(zhì)量、員工與人力資本，以及風險。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：疾病與流行病模式研究、患者監(jiān)控、設施監(jiān)控與優(yōu)化、患者觀點分析，以及風險分析。
　　高科技與工業(yè)制造：
　　數(shù)據(jù)倉庫：供應商與分銷商分析、物流管理、生產(chǎn)質(zhì)量與保固分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：車間的生產(chǎn)和質(zhì)量分析，子裝配分析的質(zhì)量，產(chǎn)品故障與待處理故障分析以及自動化服務要求。
　　保險（財產(chǎn)保險與人身保險）：
　　數(shù)據(jù)倉庫：銷售與市場營銷分析、人力資本分析，以及風險分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：客戶情感分析與風險分析。
　　法律實施：
　　數(shù)據(jù)倉庫：物流優(yōu)化、犯罪統(tǒng)計分析，以及人力資本優(yōu)化。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：威脅分析（來自社會媒體和視頻捕捉識別）。
　　媒體與娛樂：
　　數(shù)據(jù)倉庫：對查看者的偏好、媒體頻道流行程度、廣告銷售，以及市場推廣的分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：查看習慣分析（來自機頂盒）、對娛樂場所的客戶行為的分析，以及客戶情感分析。
　　石油與天然氣：
　　數(shù)據(jù)倉庫：鉆井勘測成本分析、潛在勘測地點、生產(chǎn)、人力資本及物流優(yōu)化。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：鉆探傳感器分析（故障預防）。
　　藥品：
　　數(shù)據(jù)倉庫：臨床試驗（包括藥物相互作用研究）、被試者成果分析、研究與生產(chǎn)財務分析、銷售與市場營銷分析，以及人力資本分析。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：對來自傳感器、社會習慣與疾病追蹤（來自社會媒體），以及基因組研究的臨床研究數(shù)據(jù)的分析。
　　零售：
　　數(shù)據(jù)倉庫：市場購物籃分析、銷售分析、供應鏈優(yōu)化、房地產(chǎn)優(yōu)化，以及物流及分銷優(yōu)化。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：全渠道分析和客戶情感分析。
　　運輸與物流：
　　數(shù)據(jù)倉庫：設備、人員物流與路線，銷售與市場營銷分析，房地產(chǎn)優(yōu)化，人力資本分析與優(yōu)化。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：交通優(yōu)化（來自高速公路傳感器）、交通安全分析與控制、設備性能與潛在故障分析（來自車載傳感器）、物流管理（來自傳感器），以及客戶情感分析。
　　公用事業(yè)：
　　數(shù)據(jù)倉庫：物流優(yōu)化、電網(wǎng)電能輸送分析與優(yōu)化、客戶能量使用，以及人力資本分析與優(yōu)化。
　　Hadoop/物聯(lián)網(wǎng)：為電網(wǎng)優(yōu)化和狀態(tài)而對來自智能儀表數(shù)據(jù)的分析，主動維護優(yōu)化。
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