大数据能应用于各个行业，对业务有积极的支持。

例如，金融行业可以使用大数据分析风险，帮助预测客户的信用价值，以及根据个性化的需求推荐最佳的金融产品。

媒体行业可以用大数据分析流媒体客户的行为，帮助提高投放精准度、内容定制度。

制造业可以用大数据对产品方案和工艺进行追踪，建立有效的缺陷预警机制。

电商行业可以运用大数据来构建强大的商品推荐系统，提高营销效率。

医疗行业则可以借助大数据快速识别疾病、协助病人健康管理等等。

在大数据支持下，让企业在提升利润的同时有效优化流程，提升创新能力，把重点放在长期、顺畅地维护客户关系之上，是一种集智能计算、人工智能、云计算、机器学习等一体的新式计算机技术。

大数据设计包括哪些

大数据设计一般指在组织或者企业中使用大数据技术，来满足业务目标。

大数据设计包括：

数据收集，负责收集、清洗和存储实体数据。

数据分析，利用大数据、机器学习和人工智能的技术，进行数据分析，以发现有价值的模式。

数据可视化，主要是把已经处理好的分析结果，以图表和图像形式呈现出来。

数据方案开发，包括实现业务目标和设计高性能，可靠的业务流程等。

能力优化，即提升机器学习或者推荐系统的性能。

Big Data安全，主要是防止数据泄露和误用，以保护客户隐私。

此外，还可以通过各类统计和优化方法，改善大数据设计的效率和实用性。

大数据设计就业前景

大数据设计的就业前景一直保持良好的走势。

近年来，随着互联网和云计算技术的飞速发展，大数据设计迅速变得越来越重要。

大数据给企业带来了许多变化，不仅可以改善企业的经营效率，而且可以提高企业的效益。

因此，在招聘过程中，大数据设计师是非常受欢迎的。

从2014年至今，大数据行业的就业率上涨了40%以上，而且这一趋势可能会持续。

大数据设计师的职业前景令人振奋，拥有大数据设计能力的相关人员，将更容易找到技术能够的大数据工作。