互联网时代，说行业困局可能会显的太专业，像“砖家”在掰活，但以下情况你一定不会陌生并可能常常遇到：

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电信业

“新业务上不停，客服投诉不断，朋友圈还没发，

流量嗖的一下就没了！”

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金融业

“电商秒杀堵车忙，银行跟着业务走，

办个业务排长龙何时休？”

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物流业

“仓储物流路上的事儿都要知道，还有就是，

如何用最少的车送最多的货？”

虽然行业不同，但所有的问题其实都可以合并为同一个问题：效率的问题。

对电信行业来说，时间就是效率，新业务开发和上线的速度就是金钱。但“大干快上”的速度却给客服工作带来了难题，投诉电话响不停，是新业务不成熟还是没有掌握真正的用户需求？但如果缺乏不断刷新的业务，各电信运营商也该变身“吃瓜群众”了。当然，这些都是运营商该思考的事儿，对用户来说，如何解决永远不够的流量才是正经事，比如出门旅个游，多发几次朋友圈或者看个电视剧，流量“噌”的一下就没了，接下来就是昂贵的超额流量支付成本。

金融业的现状也不容乐观。去银行办个业务回回排长龙，电商搞个秒杀基本都“堵车”，如何进行业务升级以提高用户体验，估计CIO们也在头痛不已。

物流业要倒的苦水并不会少太多。头头儿们想要对仓储、货运情况即时掌握并运筹帷幄，但再怎么要求还是无法应对双11的焦头烂额，物流司机、快递小哥可以忙到吐血然而闲时也能把板凳坐穿。

效率，似乎是一个无解的问题。毕竟在此起彼伏的互联网江湖，大浪淘沙是常有之事。全民振奋的双11即将来临，对物流业来说，又到了业务旺季，各大快递公司对人的需求也到了全年顶峰。行业惯见的做法是：双11业务繁忙就狂招人，平时件少就歇菜，但一个根本的问题是：临阵磨枪，是否真的不快也光？

还有一个现实的问题：竞争激烈，能否招到人？

不仅是电信、金融、物流业，各个行业都在寻找提升业务效率的解决方案。之所以效率低下，最根本的原因是对市场数据的把握不精准。

但IT技术可以解决这一切。

不同于通常意义上的电脑硬件等设备，基于IT技术的大数据开发及分析为精准的市场调研提供了可能，并借此指导企业做出更科学的运营计划，以提升业务效率。

英特尔技术在这种IT技术中，扮演的的角色其实是“重建者”，即帮助企业重塑数据中心，通过大数据开发，助力企业转型。

什么是大数据？

举个例子，百度外卖为什么比其他平台快，是因为其背后有一套智能的算法，能更合理的派单，规划送餐路线，这就是大数据；淘宝平台给我们的推荐为什么都是我们感兴趣的？因为它掌握了我们数据，并据此分析我们的生活和工作习惯。

大数据给普通消费者带来的改变是可以快速买到自己感兴趣的东西、吃到自己想吃的美食，而对商家带来的改变是：能更好的服务客户，发掘商业价值，诸如提升客户体验，获得更高的业务成长。

英特尔在PC领域的不俗表现是其在数据中心市场游刃有余的根基，世界上90%以上的中小型计算机采用英特尔处理器，也就是说英特尔处理器处理着绝大多数的数据。作为世界上最大的硬件公司，称英特尔为技术上的“大牛”毫不为过，毕竟它有着世界上规模最大的软件研发团队。

同时，为了离用户更近一步，英特尔与很多业内的软件服务商都达成了合作，比如与Hadoop解决方案提供商Cloudera的合作。这使得英特尔对用户一手数据的掌握更加宽泛而精准，并能深刻洞察用户需求，帮助企业重塑数据中心，提高业务效率。

可以设想，在英特尔IT技术的帮助下，电信、物流、金融行业所面临的效率低下问题将迎刃而解：

电信可以根据实时更新的用户大数据提前预知趋势，向不同的用户推送等同于量身定制的话费和流量套餐，而CIO也将不再纠结于新业务的开发与上线，客服部的投诉电话也将大幅减少，对于用户而言，套餐内流量可以满足个性化所需。

电商秒杀可以开辟多线程，并根据不同用户的消费习惯推送符合其兴趣爱好的秒杀，有效的客户分流使秒杀效率更高。银行也可以借助用户数据，制定不同的业务方案，使用户真正告别“排长龙”的低办事效率。

大数据对物流业的帮助更为明显，最根本的是：真的可以用最少的车，以最快的速度，送最多的货。

对于未来的竞争，换句话说，将是大数据的竞争，谁掌握了大数据，谁就拥有了先赢之机。如果对英特尔的IT技术如何解决电信、金融、物流三大行业困局还比较迷茫，推荐以下视频先睹为快：