大數(shù)據(jù)分析檢查大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式,關(guān)聯(lián)和其他見解。借助當(dāng)今的技術(shù),幾乎可以立即分析數(shù)據(jù)并從中獲得答案,而采用傳統(tǒng)的商業(yè)智能解決方案,則速度會變慢,效率也會降低。
一、大數(shù)據(jù)分析的歷史和演變
大數(shù)據(jù)分析的概念已經(jīng)存在了多年?,F(xiàn)在,大多數(shù)組織都明白,如果他們捕獲流入其業(yè)務(wù)的所有數(shù)據(jù),則可以應(yīng)用分析并從中獲得巨大價值。但是即使在1950年代,也就是幾十年前沒有人說出“大數(shù)據(jù)”這個術(shù)語之前,企業(yè)一直在使用基本分析(本質(zhì)上是電子表格中的數(shù)字進(jìn)行人工檢查)來發(fā)現(xiàn)洞察力和趨勢。
但是,大數(shù)據(jù)分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前,一家企業(yè)本可以收集信息,運(yùn)行分析和挖掘出可用于將來決策的信息,而如今,企業(yè)可以為即時決策識別見解。更快地工作并保持敏捷的能力為組織提供了前所未有的競爭優(yōu)勢。
二、為什么大數(shù)據(jù)分析很重要?
大數(shù)據(jù)分析可幫助組織利用其數(shù)據(jù)并利用它來識別新的機(jī)會。反過來,這將導(dǎo)致更明智的業(yè)務(wù)移動,更有效的運(yùn)營,更高的利潤和更快樂的客戶。了解客戶如何使用大數(shù)據(jù)??蛻敉ㄟ^以下方式獲得價值:
1、降低成本。諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在存儲大量數(shù)據(jù)方面帶來了顯著的成本優(yōu)勢-此外,它們還可以確定更有效的開展業(yè)務(wù)的方式。
2、更快,更好的決策。借助Hadoop和內(nèi)存分析的速度,再加上分析新數(shù)據(jù)源的能力,企業(yè)能夠立即分析信息,并根據(jù)所學(xué)知識做出決策。
3、新產(chǎn)品和服務(wù)。通過分析來評估客戶需求和滿意度的能力,可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出,借助大數(shù)據(jù)分析,越來越多的公司正在開發(fā)新產(chǎn)品以滿足客戶的需求。
三、當(dāng)今世界的大數(shù)據(jù)分析
大多數(shù)組織都有大數(shù)據(jù)。許多人都知道有必要利用這些數(shù)據(jù)并從中獲取價值。但是如何?這些資源涵蓋了有關(guān)大數(shù)據(jù)分析的最新思想。
正式的數(shù)據(jù)和分析組織策略的主要目標(biāo)通常是在廣泛的活動領(lǐng)域中通過分析來改善決策。并且,我們的調(diào)查結(jié)果和訪談提供了有力的證據(jù),表明成功的分析策略會極大地改變組織決策的方式。
四、大數(shù)據(jù)分析的工作原理和大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)
沒有任何一項(xiàng)技術(shù)可以涵蓋大數(shù)據(jù)分析。當(dāng)然,可以將高級分析應(yīng)用于大數(shù)據(jù),但實(shí)際上,多種類型的技術(shù)可以共同幫助您從信息中獲得最大價值。以下是最大的大數(shù)據(jù)分析玩家:
1、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)方法的AI的特定子集,它使得可以快速自動生成可以分析更大,更復(fù)雜的數(shù)據(jù)并提供更快,更準(zhǔn)確的結(jié)果的模型,甚至是非常大規(guī)模的模型。通過建立精確的模型,組織可以更好地識別獲利的機(jī)會或避免未知的風(fēng)險。
2、數(shù)據(jù)管理。必須先對數(shù)據(jù)進(jìn)行高質(zhì)量的管理,然后才能對其進(jìn)行可靠的分析。隨著數(shù)據(jù)不斷地流入和流出組織,建立可重復(fù)的過程以建立和維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)非常重要。一旦數(shù)據(jù)可靠,組織應(yīng)建立一個主數(shù)據(jù)管理程序,以使整個企業(yè)都在同一頁面上。
3、數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可幫助您檢查大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式-該信息可用于進(jìn)一步分析,以幫助回答復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。借助數(shù)據(jù)挖掘軟件,您可以篩選出數(shù)據(jù)中所有混亂和重復(fù)的噪音,查明相關(guān)內(nèi)容,使用該信息評估可能的結(jié)果,然后加快做出明智決定的步伐。
4、Hadoop的。這個開源軟件框架可以存儲大量數(shù)據(jù),并在商用硬件集群上運(yùn)行應(yīng)用程序。由于數(shù)據(jù)量和種類的不斷增加,它已成為開展業(yè)務(wù)的關(guān)鍵技術(shù),其分布式計算模型可以快速處理大數(shù)據(jù)。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費(fèi)的,并使用商品硬件存儲大量數(shù)據(jù)。
5、內(nèi)存分析。通過分析系統(tǒng)內(nèi)存(而不是硬盤驅(qū)動器)中的數(shù)據(jù),您可以從數(shù)據(jù)中獲得即時見解并快速采取行動。該技術(shù)能夠消除數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析處理等待時間,以測試新場景并創(chuàng)建模型。這不僅是組織保持敏捷性并做出更好的業(yè)務(wù)決策的簡便方法,還使他們能夠運(yùn)行迭代和交互式分析方案。
6、預(yù)測分析。預(yù)測分析技術(shù)使用數(shù)據(jù),統(tǒng)計算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果的可能性。就是要對未來會發(fā)生的事情提供最佳的評估,因此組織可以更加自信自己正在做出最佳的業(yè)務(wù)決策。預(yù)測分析的一些最常見應(yīng)用包括欺詐檢測,風(fēng)險,運(yùn)營和營銷。
7、文本挖掘。 借助文本挖掘技術(shù),您可以分析來自Web,注釋字段,書籍和其他基于文本的來源中的文本數(shù)據(jù),以發(fā)現(xiàn)以前從未發(fā)現(xiàn)的見解。文本挖掘使用機(jī)器學(xué)習(xí)或自然語言處理技術(shù)來梳理文檔(電子郵件,博客,Twitter提要,調(diào)查,競爭情報等),以幫助您分析大量信息并發(fā)現(xiàn)新的主題和術(shù)語關(guān)系。
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