毫无疑问，大数据已成为大多数现代行业的大变革者。随着大数据继续贯穿我们的日常生活，采用大数据的不同公司的数量持续增加。让我们看看通过这5个大数据案例研究，大数据如何帮助他们在市场上取得成倍的表现。
1.大数据案例研究–沃尔玛
沃尔玛在28个国家/地区拥有超过200万名员工和2万家商店。在“大数据”一词出现之前，它就开始利用大数据分析。
2.大数据案例研究–Uber
例如，在新年前夜，行驶一英里的价格可以从200到1000。短期内，激增的定价会影响需求率，而长期使用可能是保留或失去客户的关键。考虑使用机器学习算法来确定需求强劲的地方。
3.大数据案例研究–
它是最受欢迎的美国娱乐公司，专门为客户提供在线点播流视频。Netflix已确定能够预测其客户将真正喜欢使用大数据观看的内容。因此，大数据分析是激发为此目的而设计的“推荐引擎”的动力。最近，Netflix开始将自己定位为内容创建者，而不仅仅是发行方法。毫不奇怪，此策略已由数据坚定地驱动。Netflix的推荐引擎和新内容决策由数据点提供，例如客户观看的节目，停止播放的频率，给出的评分等。该公司的数据结构包括Hadoop，Hive和Pig，以及其他许多传统的商业智能。
Netflix向我们展示了，如果公司不遵循假设并根据大数据做出决策，那么准确了解客户的需求就很容易理解。
4.大数据案例研究–eBay
作为数据密集型企业，eBay面临一项巨大的技术挑战，即要开发一种可以在数据到达时快速对其进行分析和处理（流式处理）的系统。有许多快速发展的方法来支持流数据分析。eBay正在使用多种工具，包括ApacheSpark，Storm和Kafka。它使公司的数据分析人员可以搜索与数据（元数据）关联的信息标签，并使其以适当的安全性和权限级别（数据治理）在尽可能多的人中使用。该公司一直处于使用大数据解决方案的最前沿，并积极将其知识回馈给开源社区。
5.大数据案例研究–宝洁
宝洁公司的产品每天都要使用2-3次，而这家公司已有179年的历史了。这位天才公司已经认识到大数据的潜力，并将其用于全球各地的业务部门。宝洁（P＆G）一直非常重视使用大数据来制定更好，更智能，实时的业务决策。全球商业服务组织已经开发了工具，系统和流程，可为管理人员提供对最新数据和高级分析的直接访问。因此，宝洁是历史最悠久的公司，尽管有许多新兴公司，但仍在市场上占有很大份额。