什麼是大數據分析?

大數據分析是分析大型複雜數據源以發現趨勢、模式、客戶行為和市場偏好,從而為更好的業務決策提供信息的過程。分析大數據的複雜性需要各種方法,包括預測分析機器學習、流分析以及數據庫內和集群內分析等技術。

大數據分析圖

大數據分析是指數據輸入變得過於龐大,以至於需要更強大的計算能力來處理來自多個來源的所有數據。大數據通常具有四個 V 的特徵:

  • 體積(Volume):大量數據
  • 多樣性(Variety):許多不同形式的數據,非結構化和結構化數據
  • 速度(Velocity):傳入數據的頻率
  • 真實性(Veracity):數據的可信度

除了龐大的數據量之外,所收集數據的複雜性對數據架構、數據管理、集成和分析的安排提出了挑戰。但是,將社交媒體內容、視頻或運營日誌等非結構化數據源與交易等現有結構化數據結合在一起的機構能夠添加上下文並生成新的、通常更豐富的洞察力,以獲得更好的業務成果。

此外,大數據的另一個組成部分是從傳感器、移動設備、網絡點擊流和交易等激增來源生成傳入數據(生成速度仍在加快),從而導致需要實時分析。能夠利用當前發生的事情來防止設備故障、推薦購買物品、識別信用卡欺詐等的機構正在迅速成為其潛在行業卓越運營的新標準。

最後,大數據是指數據的準確度、精確度和可信度。這並不是說所有數據都必須經過高度整理和清潔,因為對非結構化數據源的分析可以帶來新的見解。但重要的是,數據管理員和決策者都了解用於洞察生成和決策制定的數據的質量、準確性和可信度。

大數據分析的演變

被稱為大數據的結構化和非結構化數據的興起通過將數據轉化為行動並為業務增加價值,從根本上改變了商業智能 (BI) 的功能。雖然大數據分析增加了在整個企業中發現有價值分析結論的機會,但它也為捕獲、存儲和訪問信息帶來了新的挑戰。在大數據分析時代,由於數據量、數據種類和數據積累和變化的速度呈指數級增長,BI 挑戰不斷增加。這種轉變對數據存儲和分析軟件提出了新的要求,給企業帶來了新的挑戰。但它也為實施大數據分析以獲得競爭優勢創造了極佳的機會。為了實現這一價值,組織必須投資大數據分析,以提高收集和存儲大數據的能力,同時將這些數據轉化為業務洞察力。

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為什麼大數據分析很有價值?

使用大數據分析,組織可以找到有趣的新機會來建立今天和明天的業務。它可以將數據收集和數據發現提升到一個全新的水平。大數據分析將靜態數據(傳統結構化數據)與動態數據(當前非結構化數據)相結合,以識別機會並實時利用它們。

大數據對於許多企業來說已經是一個現實,但大數據的龐大數量和龐大的複雜性讓人難以抗拒。公司突然必須努力理解靜態數據和動態數據,以及結構化、非結構化和多結構化數據,並從中創造機會。只有大數據分析才能幫助企業應對這種海量的大數據,並利用這些海量複雜數據源中隱藏的價值。

利用大數據分析還代表著一系列不斷擴大的潛在利潤豐厚的機會。雖然在未來的一年、三年或五年內究竟將如何使用它依然還是未知的,但將大數據轉化為競爭優勢的必要性意味著沒有人能夠等着看事情如何實現。採取行動的機會窗口越來越短——緊迫感越來越強。為支持大數據分析,企業應實施統一的數據架構以及分析和數據可視化軟件,以實現大數據時代的潛力並將其風險降至最低。

從大數據投資中獲得價值需要能夠有效地管理數據。搜索為組織增加 ROI 的信息片段就像大海撈針,這就是為什麼許多公司報告大數據投資的 ROI 低的原因。

大數據分析的好處是什麼?

實施大數據分析可為您的企業帶來豐富的機會。以下只是可以通過大數據分析發現的價值的幾個例子。

  • 業務的整體性:大數據分析可以幫助組織獲得數據豐富、一致且全面的業務視圖。用戶友好的分析儀表板和業務應用程序增加了數據驅動的決策制定,並使非技術用戶能夠根據準確、及時的信息而不是直覺進行操作。
  • 更快的行動時間:機構需要大數據分析來使機構中的每個人都能預測情況和機會,提出相關且及時的問題,並獲得採取果斷行動所需的答案。這些動作甚至可以自動化以確保快速響應。
  • 對未知事物的可見性:要發現大型複雜數據集中看不見或隱藏的趨勢和模式,企業應該使用大數據分析。這將允許更快地識別組織的戰略機遇或風險。
  • 自助數據發現:大數據分析可以讓用戶探索數據並獲得答案,而無需專門的、深入的數據建模。這減少了對 IT 的依賴並加快了決策過程。

大數據分析的步驟

為確保大數據分析計劃取得成功,請使用以下步驟確保其步入正軌。這些步驟對於任何分析程序都是典型的,但對於大數據分析尤其重要。

  • 捕獲:一切都始於捕獲和收集數據。
  • 理解:大數據只有作為可以轉化為洞察力和理解力的原材料才有用。
  • 模型:雖然許多見解可能直觀顯而易見,但其他見解需要更強大的分析能力才能發現。
  • 預測:然後必須將這些新見解付諸實施,以便用戶可以實時採取行動。這可以幫助公司預測機會並努力改善業務。
  • 決定:實時大數據分析的強大之處在於它能夠實現實時決策。應該使用它來利用洞察力並對出現的情況做出反應。
  • 行動:一旦確定了適當的行動,組織就必須迅速行動。通常可以在這些情況下實施自動化,以確保企業利用這些機會。
  • 監控:最後,應定期監控和完善此流程,以確保您公司的大數據分析得到有效使用。

基本的大數據分析能力

由於大數據分析可用於處理大型、複雜的數據源,因此組織必須採用支持以下功能的解決方案。

數據資產管理

數據管理使用包括主數據管理數據虛擬化、數據目錄以及自助數據準備和整理在內的工具,實現數據的一致可訪問性、交付、治理和安全性,以滿足機構的需求。

高級統計和機器學習計算

數據科學發現工具和統計計算可獲取大量歷史數據,並用它來提取新知識和發現模式。機器學習有助於創建和訓練強大的算法,從而改進業務流程並增加業務價值。

串流分析

您可以通過將分析和預測模型應用於實時數據來實時自動化操作。使用可視化開發環境快速構建和部署流應用程序,您可以使操作系統能夠對數據進行評分、發送警報並高速採取行動,以便及時做出適合上下文的決策。

數據視覺化

可視化大數據,您需要簡單的統計數據和本地開箱即用的數據連接器,以促進將數據快速導入直觀的儀表板。這將使您的業務用戶能夠分析大數據源,做出真正由數據驅動的決策,並不斷利用符合業務需求的儀表板。

自助數據發現

大數據分析解決方案允許整個組織的用戶探索數據並獲得答案,而無需專門的、深入的數據建模。這減少了對 IT 和專用商業智能 (BI) 資源的依賴,並大大加快了決策過程。

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大數據分析的常用數據源

大數據分析涉及將來自多個不同來源(結構化和非結構化)的數據整合在一起。以下是一些複雜的數據源:

  • 大數據平台
  • 交易客戶數據
  • 物聯網/傳感器數據
  • 事件流
  • 操作日誌
  • 社交媒體
  • 網絡/在線數據
  • 移動設備數據
  • 可穿戴設備
  • 歷史和實時數據
  • 銷售點 (PoS)
  • 地理位置
  • 基於文本的數據

什麼是一些頂級用例

由於應用的廣泛性,大數據分析越來越受歡迎。大數據分析可用於多個行業。以下是大數據分析不同用例的一些示例。

  • 客戶的 360 度視圖
  • 預防詐騙
  • 安全情報
  • 價格優化
  • 運營效率
  • 供應鏈效率
  • 推薦引擎
  • 社交媒體分析和響應
  • 預防性/預測性維護
  • 物聯網 (IoT)