在下图中，德勤的一项研究显示了目前使用的大数据的情况以及将来的预期的用于供应链功能的使用情况。

　　该行业的大数据提供商包括：CSC，Aspen Technology，Invensys和Pentaho。

政府

行业具体挑战

　　在政府中，最大的挑战是不同政府部门和附属机构大数据的整合和互操作性。

大数据在政府中的应用

　　在公共服务方面，大数据应用范围非常广泛，包括能源勘探，金融市场分析，欺诈检测，健康相关研究和环境保护。

一些更具体的例子如下：

　　大数据用于分析社会保障局（SSA）提供的非结构化数据的大量社会残疾索赔。用于分析快速有效地处理医疗信息，以加快决策速度，并检测可疑或欺诈性声明。

　　食品和药物管理局（FDA）正在使用大量数据来检测和研究食物相关疾病和疾病的模式。从而做出更快的反应，提供更快的治疗，减少死亡。

　　国土安全部使用大数据分为几种不同的用例。 大数据来自不同政府机构的分析，以及用于保护国家安全的数据。

　　这个行业的大数据提供商包括：Digital Reasoning，Socrata和惠普。

保险业

行业具体挑战

　　主要挑战包括缺乏个性化服务，缺乏个性化定价和缺乏针对新细分市场和特定细分市场的有针对性的服务。

　　在由Marketforce进行的调查中，保险业专业人士确定的挑战包括数据不足带来的利润损失，以及渴望更好的洞察力。

大数据在保险行业的应用

　　业界已经在使用大数据，通过从社交媒体，支持GPS的设备和监控录像中得到的数据分析和预测客户行为，为透明和简单的产品提供客户洞察。 大数据还可以保护公司更好的提高客户留存。

　　在索赔管理方面，大数据的预测分析已被用于提供更快的服务，因为大量的数据可以在承保阶段进行特别分析。 欺诈检测也得到了加强。

　　通过数字渠道和社交媒体的大量数据，索赔周期的索赔实时监控已被用于为保险公司提供见解。

　　该行业的大数据提供商包括：Sprint，高通，Octo Telematics，The Climate Corp。

零售和批发贸易

行业具体挑战

　　从传统的实体零售商和批发商到现在的电子商务，行业已经收集了大量的数据。 来自客户会员卡，POS扫描仪，RFID等的这些数据并没有被用于整体上改善客户体验。所有改变和改进都相当缓慢。

大数据在零售和批发行业的应用

　　来自客户忠诚度数据，POS，商店库存，本地人口统计数据的大数据将继续由零售和批发商店收集。

　　在纽约大展零售贸易大会上，像微软，思科和IBM这样的公司表示，零售行业需要利用大数据进行分析和其他用途，包括：

通过购物模式，本地活动等数据优化员工配置
减少欺诈
及时分析库存

　　社交媒体的使用也具有很大的潜在用途，并且将以缓慢的速度地被实体店采用。社交媒体用于客户探索，客户保留，产品推广等。

这个行业的大数据提供商包括：First Retail，First Insight，Fujitsu，Infor，Epicor和Vistex。

交通

行业具体挑战

　　近来，来自基于位置的社交网络的大量数据和来自电信的高速数据影响了旅游行为。 令人遗憾的是，了解旅游行为的研究并没有如此迅速。

　　在大多数地方，交通运输需求模式仍然对社交媒体结构的了解不足。

大数据在交通行业的应用

政府，私人机构和个人的一些大数据应用包括：

　　政府使用大数据：交通管制，路线规划，智能交通系统，拥堵管理（预测交通状况）
　　私营部门在运输中使用大数据：收入管理，技术改进，物流和竞争优势（通过整合出货量和优化货运）
　　个人使用大数据包括：路线规划节省燃料和时间，旅游安排等。

该行业的大数据提供商包括：高通和Manhattan Associates。

能源和公用事业

电网资产的60％将在十年内需要更换
全球风电装机容量同比增长12.4％
智能电表成为主流，而消费者要求更多的控制和了解能源消耗。

大数据在能源和公用事业行业的应用

　　智能电表读取器允许几乎每15分钟收集数据，而不是每天用旧的读表器收集数据。 这种细粒度数据被用于更好地分析实用程序的消耗，这允许改进客户反馈和更好地控制公用事业的使用。

　　在公用事业公司，使用大数据还可以提供更好的资产和人力资源管理，这对于识别错误和在完成失败之前尽快进行纠正是有用的。

　　这个行业的大数据提供商包括：Alstom Siemens ABB和Cloudera。

总结

　　本文总共梳理了10个垂直行业中大数据的重要作用，以下是几个关键要点：

　　在大数据领域有大量支出
　　要利用大数据机会，你需要：熟悉并了解行业特定的挑战、了解每个行业的数据特征、了解支出在哪里发生、通过自己的能力和解决方案来满足市场需求
　　垂直行业的专业知识是有效和高效地利用大数据的关键