第一、利用大数据探索实现信息库的充实。如客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。

第二、利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。如电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务。企业通过建立大数据管理系统，员工能够更有效地搜索到最为相关的信息，加快决策过程，减少重复劳动。

第三、利用运营分析实现运营优化。如制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。企业部署大数据解决方案，通过实时识别用户行为，开展应对特定目标的营销活动，并使用预测分析来设计更好的营销活动和电话推广计划，可以有效降低了客户流失率。

第四、利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。企业可以利用乐思网络信息数据采集系统增强原有数据仓库，实现快速部署并且更易于管理。

第五、利用安全性和智能扩展实现犯罪防范。政府、保险等行业亟待利用大数据技术补充和加强传统的舆论安全和竞争优势解决方案。通过信息情报和舆情监测系统，企业和政府能够实时收集各类用户网上信息和网络舆情信息，分析并对信息进行分类，提供最新事件舆情动态和情报信息数据，大幅提升监控和应对决策的精确度。

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