1. 大数据有哪些具体的应用案例

大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

2. 企业大数据的应用有哪些，举些例子

你好，这个有很多的。从大数据场景应用的横向出发（行业），有各行各业，比如银行、证券、保险、互联网金融、地产、旅游、交通、农业、智慧政府等行业大数据场景应用
从大数据场景应用的纵向出发（功能），可用于精准营销、数据风控、效率提升、决策支持、产品运营等。
这里介绍几个案例：
销售分析
例如通过商业智能系统FineBI平台，可以进行销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划等各类细分主题的分析，以地图、环比图、漏斗图等特征图表配以钻取联动显示，较好地从数据中观测销售过程出现的问题。
财务分析
也可以通过建立绩效指标库和行业或标杆指标库作为财务分析的数据源，在绩效考核模型、投资评估模型、财务风险模型、经营分析模型的基础上分别建立资产主题、盈利主题、资金主题、收入主题、成本费用主题、存货主题等。通过这些分析主题对企业进行进度监控和经营预警，从而达到对企业战略的控制。