什么是大数据分析？

大数据分析 是分析大型复杂数据源的过程，以发现趋势、模式、客户行为和市场偏好，从而为更好的业务决策提供信息。分析大数据的复杂性需要多种方法，包括 预测分析 、 机器学习 、流分析以及数据库内和集群内分析等技术。

大数据分析是指当数据输入变得如此庞大，需要更强大的计算能力来处理来自多个来源的所有数据。大数据特征通常为四个（四个 V）：

• 数量：大量数据
• 多样性：许多不同形式的数据，无结构化和结构化
• 速度：传入数据的频率
• 真实性：数据的可信度

除了数据量庞大之外，正在收集的数据的复杂性也给数据架构、数据管理、集成和分析的安排带来了挑战。但是，将非结构化数据源（如社交媒体内容、视频或运营日志）与交易等现有结构化数据汇集在一起的组织能够添加上下文并生成新的，通常是更丰富的见解以获取更好的业务成果。

此外，大数据的另一个组成部分是，来自传感器、移动设备、网页点击流和交易等激增来源生成的传入数据的速度加快，这导致了对实时分析的需求。能够利用目前发生的事情来防止设备故障、推荐购买物品、识别信用卡欺诈等的组织正在迅速成为潜在行业卓越运营的新标准。

最后，大数据是指数据的准确性、精度和可信度。这并不是说所有数据都必须经过高度组织的并且完全的，因为对非结构化数据源的分析可以带来新的见解。但重要的是，数据管理员和决策者都必须了解用于生成见解和决策的数据的质量、准确性和可信度。

大数据分析的演变

被称为大数据的结构化和非结构化数据的兴起通过将数据转化为行动并为业务增值，从根本上改变了 商业智能 (BI) 的功能。尽管大数据分析增加了发现整个业务的宝贵见解的机会，但它也在捕获、存储和访问信息方面带来了新的挑战。在大数据分析时代，由于数据量、数据种类以及数据积累和变化的速度呈指数级增长，商业智能的挑战有所增加。这一转变给数据存储和分析软件带来了巨大的新需求，给企业带来了新的挑战。但是，它也为实施大数据分析以获得竞争优势创造了巨大的机会。要实现这一价值，组织必须投资于大数据分析，以提高收集和存储大数据的能力，但同时也将这些数据转化为业务见解。

为什么大数据分析很有价值？

使用大数据分析，组织可以发现有趣的新机会来建立当今和未来的业务。它可以将数据收集和数据发现提升到一个全新的水平。大数据分析将静态数据（传统结构化数据）与动态数据（当前的非结构化数据）相结合，以发现机会并实时利用它们。

对于许多企业来说，大数据已经成为现实，但大数据的庞大数据量和巨大的复杂性可能会令人难以置信。公司突然必须努力理解和利用静态数据和动态数据（来自结构化、非结构化和多结构化数据）创造机会。只有大数据分析能够帮助公司应对这种大数据泛水，并利用这些庞大、复杂的数据源隐藏的价值。

利用大数据分析还代表着一系列潜在利润丰厚的机会。尽管在一年、三年或五年之后将如何使用大数据尚不清楚，但将大数据转化为竞争优势的必要性意味着没有人能够承受等待看事物如何实现的奢侈。采取行动的机会之窗越来越短 —— 紧迫感更强。为了支持大数据分析，公司应该实施统一的数据架构以及分析和 数据可视化 软件，以实现大数据时代的潜力并将其风险降至最低。

从大数据投资中获得价值需要能够有效地管理数据。搜索增加组织投资回报率的信息可能就像大海捞针一样，这就是许多公司报告大数据投资投资回报率低的原因。

大数据分析的好处是什么？

实施大数据分析可以为您的企业创造丰富的机会。以下是通过大数据分析可以发现的价值的几个示例。

• 业务的整体化：大数据分析可以帮助组织获得数据丰富、一致且全面的业务视图。用户友好的分析仪表板和业务应用程序可加强数据驱动的决策制定，并使非技术用户能够基于准确、及时的信息而不是直觉进行操作。
• 更快的行动时间：组织需要大数据分析，以使整个组织的每个人都能够预测情况和机会，及时提出相关的问题，并获得采取果断行动所需的答案。这些操作甚至可以自动执行，以确保快速响应。
• 对未知的可见性：要发现大型复杂数据集中看不见或隐藏的趋势和模式，企业应使用大数据分析。这将有助于更快地确定组织面临的战略机会或风险。
• 自助式 数据发现 ：大数据分析可让用户浏览数据并获得答案，而无需专门的深入数据建模。这减少了对 IT 的依赖，并加快了决策过程。

大数据分析的步骤

为确保大数据分析计划的成功，请使用以下步骤确保其顺利进行。这些步骤对于任何分析计划都是典型的，但对于大数据分析尤其重要。

• 捕获：一切都从捕获和收集数据开始。
• 了解：大数据只有作为可以转化为见解和认识的原材料才有用。
• 模型：尽管许多见解可能直观明显，但其他见解需要更强大的分析能力才能发现。
• 预期：然后必须将这些新见解付诸实施，以便用户能够对其采取实时行动。然后，这可以帮助公司预测机会并努力改善业务。
• 决定：实时大数据分析的力量在于它能够实现实时决策。应该利用它来利用见解，并在出现时作出反应。
• 行动：一旦确定了适当的行动，组织必须迅速采取行动。在这些情况下，通常可以实施自动化，以确保企业能够利用这些机会。
• 监控：最后，应定期监控和完善此流程，以确保贵公司的大数据分析得到有效利用。

基本的大数据分析功能

由于大数据分析处理大型、复杂的数据源，组织必须采用支持以下功能的解决方案。

数据资产管理

数据管理使用 主数据管理 、 数据虚拟化 、数据目录以及自助式数据准备和争论等工具，实现数据的一致可访问性、交付、管理和安全性，以满足组织的要求。

高级统计和机器学习计算

数据科学 发现工具和统计计算采集大量历史数据，然后使用它来获取新知识并发现模式。机器学习有助于创建和训练强大的算法，从而改善业务流程并增加业务价值。

流分析

通过将分析和预测模型应用于实时数据，您可以实时自动化操作。通过使用可视化开发环境快速构建和部署流应用程序，您可以使操作系统能够对数据进行评分、发送警报和快速采取措施，以及时根据上下文做出决策。

数据可视化

要 可视化 大数据，您需要简单的统计信息和原生开箱即用的数据连接器，以便将数据快速导入到直观的仪表板中。这将使能够为您的业务用户提供分析大数据源的能力、做出真正的数据驱动型决策以及持续利用能够满足业务需求的仪表板。

自助式数据发现

大数据分析解决方案使整个组织的用户能够探索数据并获得答案，而无需专门的深入数据建模。这减少了对 IT 和专用商业智能 (BI) 资源的依赖，并大大加快了决策过程。

用于大数据分析的通用数据源

大数据分析涉及汇集来自多个不同来源的数据，包括结构化和非结构化数据。以下是几种复杂数据源：

• 大数据平台
• 交易性客户数据
• 物联网/传感器数据
• 事件流
• 操作日志
• 社交媒体
• 网络/在线数据
• 移动设备数据
• 可穿戴设备
• 历史和实时数据
• 销售点 (PoS)
• 地理位置
• 基于文本的数据

顶级用例有哪些

由于应用程序的广度，大数据分析越来越受欢迎。大数据分析可以在多个行业中使用。以下是大数据分析的不同使用案例的一些示例。

• 360 度全方位客户视图
• 防欺诈
• 安全情报
• 价格优化
• 运营效率
• 供应链效率
• 推荐引擎
• 社交媒体分析和回应
• 预防性/预测性维护
• 物联网 (IoT)