几十年来，房地产行业一直在奋斗，而做事方式没有太大的变化。信息通常是零散的（如果根本无法访问），并且流程是基于纸张的，大数据已经改变了这一点，无论是对于商业房地产还是住宅房地产，都通过5个关键方式使行业更加高效和精确。 在房地产行业每天创建2.5亿字节的数据 这是一个惊人的数字，今天的数据有90％是在过去两年中创建的，它不仅在数量上增长，而且在广度和影响力方面都在增长，从而改变了以前发展缓慢的行业，房地产是那些行业之一，几十年来它一直坚持下去，而事情的做法却没有太大的变化，信息通常是零散的（如果根本无法访问），并且流程是基于纸张的，大数据已经改变了这�

房地产市场异常活跃。从利率上升，固定工资和就业增长的影响从中提取的见解，但是这种对数据的痴迷是两方面的，消费者生活方式的结构性变化，该行业非常对外力敏感，因此为了做出任何价值的战略决策，该领域的专业人员都需要获得可靠，及时的信息以做出战略决策。 存在可以帮助住宅和商业房地产参与者分析关键趋势的工具 其中许多工具来自公共和私人资源，这些资源对信息进行汇总和匿名处理，创建“大数据”集，以帮助确定按年计算的房屋建造市场趋势或商业空间需求的增长。但是，房地产市场并不是一个发展缓慢的行业，因此，当该数据被延迟或歪曲时，它并不能始终指示任何特定社区的幕后真实情况，尤其是在识别产生收�

分析功能是数字业务的基础，它们允许从大小数据流数据或静态数据中提取见解,更快地提供见解、做出更明智，更快的决策、随时随地分析数据、为所有人提供高级分析、增加软件价值、在分析请求上花费更少的时间。 分析功能是数字业务的基础，它们允许从大小数据流数据或静态数据中提取见解 由于数据无处不在，因此分析在各个学科中都在激增，人工智能（AI）和自然语言搜索的进步，使每个人都可以轻松地从自助服务分析，IT管理的集中式分析，嵌入式分析或高级分析用例中生成见解。   更快地提供见解 借助AI和机器学习的力量，使每个人都能快速，轻松地将数据转�

十年前，医疗保健方面的主要挑战是在称为电子健康记录（EHR）的中央存储库中捕获和存储患者数据。如今，随着许多医院系统定期以电子方式收集数据，使这些数据变得有意义成为挑战。分析领域已经扩大，并通过将数据用于临床和人群健康信息学而在医疗保健领域找到了家。 分析的一个分支–预测分析–通过研究过去并通过算法考虑患者和卫生系统的特征和行为，来预测未来的行为 这些算法试图应用统计数据和机器学习技术，以从海量数据集中产生可行的见解，并促进实时临床决策，预测分析在其他行业中很常见，包括零售商，数字技术服务公司和专业体育特许经营，医疗保健自然适用于下一次预测分析革命，典型的医院游刃有余，这些数�

CPDA数据分析师是当今商业中的一个流行术语，除了大肆宣传之外，企业还使用CPDA高级分析来完成从了解客户到改进预测、带来更好、更快的结果的一切工作，尽管这些方法的影响几乎遍及每个行业，但零售业将获得的收益，随着越来越多的大型零售商宣布裁员，关闭商店和破产，CPDA数据科学可能只是成功的秘密武器。 零售组织是复杂的组织，拥有成千上万的跨多层团队的员工，以及成百上千个不同的地点 竞争每天都在增加，新的市场参与者从实体店到送货上门服务不等，品牌还必须应对全渠道集成的复杂性-无缝集成不断增长的购物渠道-从在线到店内再到移动，期望他们提供一致的品牌体验，同时在所有渠道上提供个性化的体验。   零售是与生俱来的以人为本的业务，因此�

通过使用算法以比人眼更准确的方式解释大型数据集，金融行业已迅速转变为基于技术的行业。如果您正在考虑从事金融领域的任何职业，您很有可能在职业生涯中的某个时候直接或间接地参与大数据。 在考虑将来与大数据的交互时，决定如何与信息交互将有助于您决定要从事的职业类型 尤其是在涉足金融领域的新可能性时，您是想花些时间亲密了解信息，关心它并加以培养的人吗？或者您是想要摘要并采取行动的那种人？财务学位通常与职业相关，这些职业需要您获取这些巨大的数据集并使用它们来与您的团队做出决策，对于那些想使用大数据但又不一定要每天深入�