行业专家指出，信息分析一直在发展，这主要受益于机器学习、人工智能的出现，以及企业越来越重视高级数据分析。
企业越来越多地尝试利用现有数据来制定更好的商业战略。在2021年底对大型企业IT和业务高管进行的一项新调查中，91.7%的受访者表示，他们正在增加对大数据项目和人工智能计划的投资;而92.1%的受访者表示，他们的公司正在实现可量化的业务目标和这些努力的成果。
然而，许多企业仍然没有意识到他们的大数据环境、分析和人工智能系统的经济价值。根据2022年1月发布的年度调查报告，只有39.7%的受访者声称他们将数据作为企业资产管理，只有26.5%的人表示他们已经发展成为一家数据驱动型公司。
采用大数据的好处
在大数据平台和技术被开发出来之前，许多企业只能将其信息的一小部分用于运营和分析应用。如今，大数据分析被用于帮助企业更好地了解消费者、发现运营困难、检测欺诈交易和管理供应链。
就竞争力而言，那些尚未在企业运营中使用大数据的企业可能会发现它更具挑战性。而那些在运营中实现大数据的企业则有望获得以下好处：
(1)了解客户
企业可以通过多种方式使用大数据来更好地了解客户。例如，从竞争对手那里收集产品信息、价格和评论等外部数据，可以提供关于消费者的见解。尽管大数据可能会提供有价值的信息，但它可以揭示购买行为趋势，并产生预测能力，如果没有与内部数据搭配使用，这些预测能力将完全无法实现。
对零售活动的点击流分析还可以提供关于消费者如何浏览企业的网页和菜单以定位商品和服务的见解。企业可以观察消费者将哪些商品放在购物车中，但却删除或放弃它们而没有购买。
这些信息显示了消费者可能想购买但由于一些特定原因而放弃的产品，使企业能够改进定价、运输成本、结账逻辑以及消费者旅程中的其他重要步骤。
(2)敏捷供应链的管理
无论是新冠疫情引起的产品短缺，供应链中断，还是与战争有关的贸易中断，当前的供应系统都出人意料地脆弱。
电子商务公司应对经济衰退的一种方法是仔细监测市场趋势和指标，例如消费者支出和信心水平。在这种情况下，网络抓取是一个有价值的工具，它可以提供有洞察力的数据，帮助企业预测和计划市场的潜在衰退。
大数据系统可以将来自电子商务网站和零售应用程序的消费者模式数据与供应商数据、实时定价、甚至运输或天气信息结合起来，从而提供前所未有的确精度。
此外，网络抓取可以帮助电子商务公司监控竞争对手的活动，为供应计划和决策提供有价值的信息。
(3)获得市场知识
大数据可以帮助企业深入研究复杂的客户购买行为，增强和拓宽他们对市场动态的认识。
从大宗商品到奢侈品或服务的产品类别数据是有价值的市场信息的典型来源。这些见解的另一个来源是客户的偏好、经验和对几乎所有可以想象到的商业交易的建议。这些客户视角对营销人员来说是无可挑剔的。除了竞争研究，大数据还可以帮助产品创造，例如，通过优先考虑各种客户偏好。
(4)改善企业经营
大数据几乎可以改善所有的企业职能：
- 有助于优化企业流程，提高效率和客户满意度。
- 大数据分析可以支持招聘流程和人力资源管理。
- 企业可以通过加强风险管理、欺诈检测和网络安全来减少财务损失和避免潜在的业务威胁。
提高资产利用率是大数据分析最令人兴奋和最有价值的用途之一。例如，数据科学可以指导商业计划，以减少昂贵的关键设备和系统维修和停机时间。
根据一份研究报告，2021年的全球现场服务管理市场的估值为52亿美元，预计到2031年将达到299亿美元，在2022年至2031年间以19.2%的复合增长率(CAGR)增长。该行业的快速增长表明，对跟踪该领域活动、增强自动化和数字化以及集成人工智能驱动技术的需求越来越大。
(5)品牌保护
互联网上充斥着低成本的假冒消费品，这些消费品都是知名品牌的仿制品。其他受版权保护的商品(包括书籍、音乐和电影)，也被非法分享在网上，从合法所有者那里窃取钱财。幸运的是，大数据收集技术可以帮助检测那些非法使用品牌名称的网站。
使用相关关键字，网络抓取技术可以扫描市场、搜索引擎、电子商务网站，并识别假冒商品。虽然仿冒品还会继续出现，但网络搜索可以帮助减轻其影响。
面向未来的数据分析
数据分析正在以惊人的速度发展。因此，对报告、商业智能管理和自助服务分析日益增长的需求极大地增加了IT人员的压力。因此，机器学习、预测建模和人工智能技术正成为顶级企业的必备技术。随着每一代新技术的出现，收集、存储和分析的数据类型也越来越多样化。
高级数据分析通过允许组织更有效地处理大量信息而对组织产生重大影响。Grand View Researc公司在其研究报告中预测全球大数据产业规模到2025年将达到1232.3亿美元。
不同行业的外部数据使用
使用大数据解决方案的行业包括;金融服务、电子商务、制造业和电信业。这些行业的企业正在将更多资源投入大数据解决方案，以增强运营、管理数据流或改善供应链管理。
实时收集大数据可以更准确、更快地做出决策。因此，数据分析被各种金融机构用于风险评估和分析或金融市场监测。
大数据在电子商务中的重要性不言而喻：实时消费者行为、购买历史、产品偏好和高需求商品的数据使企业能够向市场提供最畅销的产品。定价分析、库存管理和购买预测只是另类数据收集如何帮助企业的几个例子。由于提供卓越客户体验的能力可能是提高利润率的关键，因此数据技术成为最佳的商业合作伙伴。
然而，在制造业中，收集到的大量数据往往没有得到使用。该行业存在几个问题，包括劳动力短缺、复杂的供应网络和设备故障。更有效的大数据管理将使这些企业能够找到节省资金和提高产品质量的新方法。
最后，在物流行业，大数据可以帮助在线商家管理库存，并应对特定地点的困难。该行业的公司也可能利用大数据来评估客户的个人和行为趋势，以生成一份全面的消费者档案。
由于结构化和非结构化数据的快速增长以及对其分析的需求，大数据收集技术预计将在未来几年发生重大发展。对分析能力日益增长的需求将在整个预测期内推动对大数据的需求。此外，随着利润率的提高，渴望获得市场数据的互联网企业数量也将增加。
在日常业务流程中使用智能大数据，可以做出数据驱动的选择，并对直接影响企业收入的市场事件做出快速反应。所有行业领域竞争都在不断加剧，几乎没有出错的余地，因此企业需要端到端分析和基于技术的技术来保持竞争力。
