无论哪种方式，客户支持都会清楚了解电话内容，并提供专业的客户服务。进一步的大数据分析可以让客户支持主动联系客户，因为预测分析会确定客户未来可能会遇到问题。
4. 客户响应产品
大数据不仅有望通过提高客户服务的主动性来改善客户服务，而且还将使公司能够生产出响应客户需求的产品。产品设计可以专注于以前所未有的方式满足客户的需求。您可以使用数据分析来预测客户对产品的需求，而不是依靠客户告诉您的企业他们在产品中寻找什么。通过调查和购买习惯分享偏好的客户。即使是用例场景也可以更好地描绘出未来产品应该是什么样子。
大数据不仅改变了企业与客户打交道的方式，也改变了企业内部的运作方式。在 80 年代和 90 年代，IT 部门在商业领域占据了领先地位。IT 是生产力提高和总体业务增长的驱动力。随着 IT 部门的兴起，首席信息官也应运而生。企业现在正在开发独立于 IT 部门的数据部门。他们还任命直接向首席执行官汇报的首席数据官。
这在很大程度上是因为数据对企业的重要性。Blue Coat Systems 发现，企业并没有 希腊whatsapp 数据 提高数据的重要性，但他们也在努力保护数据。据Blue Coat称，平均每次数据泄露给企业造成的损失为 199 美元。企业难以承受这些成本，因此他们必须专注于确保大数据在组织中拥有正确的地位。
6. 效率提升
工业工程师是效率工程师。他们知道，没有数据，就无法提高流程效率。大数据为每件产品和流程提供了丰富的数据。这些丰富的数据讲述了一个聪明的企业正在倾听的故事。
工程师们正在分析大数据，寻找使流程更高效运行的方法。大数据分析与约束理论配合得很好。约束更容易识别，一旦识别出来，就更容易确定约束是否是最具约束力的约束。当发现并消除这种约束时，企业可以看到性能和吞吐量的大幅提升。大数据有助于提供这些答案。
7.降低成本
大数据能够提供降低业务成本所需的信息。具体来说，企业现在正在使用这项技术来准确 发现趋势并预测各自行业内的未来事件 。了解何时可能发生某事可以改善预测和规划。规划人员可以确定何时生产以及生产多少。他们可以确定要保留多少库存。
一个很好的例子就是库存费用。持有库存的成本很高。不仅有库存持有成本，而且还会将资金占用在不需要的库存中。大数据分析可以帮助预测何时会发生销售，同样可以帮助预测何时需要进行生产。进一步的分析可以显示何时是购买库存的最佳时间，甚至可以显示要保留多少库存。
如果你想帮助你的企业取得更大成就，大数据是你必须接受的。那些还没有接受大数据的企业很快就会发现自己被甩在后面。