什么是大數據分析和大數據分析的重要性

　　大數據分析檢查大量數據以發(fā)現隱藏的模式，關聯和其他見解。借助當今的技術，幾乎可以立即分析數據并從中獲得答案，而采用傳統的商業(yè)智能解決方案，則速度會變慢，效率也會降低。

一、大數據分析的歷史和演變
 

　　大數據分析的概念已經存在了多年。現在，大多數組織都明白，如果他們捕獲流入其業(yè)務的所有數據，則可以應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“大數據”這個術語之前，企業(yè)一直在使用基本分析(本質上是電子表格中的數字進行人工檢查)來發(fā)現洞察力和趨勢。
 

　　但是，大數據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、為什么大數據分析很重要?
 

　　大數據分析可幫助組織利用其數據并利用它來識別新的機會。反過來，這將導致更明智的業(yè)務移動，更有效的運營，更高的利潤和更快樂的客戶。了解客戶如何使用大數據。客戶通過以下方式獲得價值：
 

　　1、降低成本。諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數據分析技術在存儲大量數據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)務的方式。
 

　　2、更快，更好的決策。借助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業(yè)能夠立即分析信息，并根據所學知識做出決策。
 

　　3、新產品和服務。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，借助大數據分析，越來越多的公司正在開發(fā)新產品以滿足客戶的需求。
 

三、當今世界的大數據分析
 

　　大多數組織都有大數據。許多人都知道有必要利用這些數據并從中獲取價值。但是如何?這些資源涵蓋了有關大數據分析的最新思想。
 

　　正式的數據和分析組織策略的主要目標通常是在廣泛的活動領域中通過分析來改善決策。并且，我們的調查結果和訪談提供了有力的證據，表明成功的分析策略會極大地改變組織決策的方式。

 

四、大數據分析的工作原理和大數據分析關鍵技術
 

　　沒有任何一項技術可以涵蓋大數據分析。當然，可以將高級分析應用于大數據，但實際上，多種類型的技術可以共同幫助您從信息中獲得最大價值。以下是最大的大數據分析玩家：
 

　　1、機器學習。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它使得可以快速自動生成可以分析更大，更復雜的數據并提供更快，更準確的結果的模型，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會或避免未知的風險。
 

　　2、數據管理。必須先對數據進行高質量的管理，然后才能對其進行可靠的分析。隨著數據不斷地流入和流出組織，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標準非常重要。一旦數據可靠，組織應建立一個主數據管理程序，以使整個企業(yè)都在同一頁面上。
 

　　3、數據挖掘。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發(fā)現數據中的模式-該信息可用于進一步分析，以幫助回答復雜的業(yè)務問題。借助數據挖掘軟件，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關內容，使用該信息評估可能的結果，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據，并在商用硬件集群上運行應用程序。由于數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業(yè)務的關鍵技術，其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，并使用商品硬件存儲大量數據。
 

　　5、內存分析。通過分析系統內存(而不是硬盤驅動器)中的數據，您可以從數據中獲得即時見解并快速采取行動。該技術能夠消除數據準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)務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和交互式分析方案。
 

　　6、預測分析。預測分析技術使用數據，統計算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。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)務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。
 

　　7、文本挖掘。 借助文本挖掘技術，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據，以發(fā)現以前從未發(fā)現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔(電子郵件，博客，Twitter提要，調查，競爭情報等)，以幫助您分析大量信息并發(fā)現新的主題和術語關系。