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什么是大数据分析和大数据分析的重要性
时间:2019-10-24来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
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  大数据分析检查大量数据以发现隐藏的模式,关联和其他见解。借助当今的技术,几乎可以立即分析数据并从中获得答案,而采用传统的商业智能解决方案,则速度会变慢,效率也会降低。


大数据分析
 

一、大数据分析的历史和演变
 

  大数据分析的概念已经存在了多年。现在,大多数组织都明白,如果他们捕获流入其业务的所有数据,则可以应用分析并从中获得巨大价值。但是即使在1950年代,也就是几十年前没有人说出“大数据”这个术语之前,企业一直在使用基本分析(本质上是电子表格中的数字进行人工检查)来发现洞察力和趋势。
 

  但是,大数据分析带来的新好处是速度和效率。几年前,一家企业本可以收集信息,运行分析和挖掘出可用于将来决策的信息,而如今,企业可以为即时决策识别见解。更快地工作并保持敏捷的能力为组织提供了前所未有的竞争优势。
 

二、为什么大数据分析很重要?
 

  大数据分析可帮助组织利用其数据并利用它来识别新的机会。反过来,这将导致更明智的业务移动,更有效的运营,更高的利润和更快乐的客户。了解客户如何使用大数据。客户通过以下方式获得价值:
 

  1、降低成本。诸如Hadoop和基于云的分析之类的大数据分析技术在存储大量数据方面带来了显着的成本优势-此外,它们还可以确定更有效的开展业务的方式。
 

  2、更快,更好的决策。借助Hadoop和内存分析的速度,再加上分析新数据源的能力,企业能够立即分析信息,并根据所学知识做出决策。
 

  3、新产品和服务。通过分析来评估客户需求和满意度的能力,可以为客户提供他们想要的东西。Davenport指出,借助大数据分析,越来越多的公司正在开发新产品以满足客户的需求。
 

三、当今世界的大数据分析
 

  大多数组织都有大数据。许多人都知道有必要利用这些数据并从中获取价值。但是如何?这些资源涵盖了有关大数据分析的最新思想。
 

  正式的数据和分析组织策略的主要目标通常是在广泛的活动领域中通过分析来改善决策。并且,我们的调查结果和访谈提供了有力的证据,表明成功的分析策略会极大地改变组织决策的方式。

 

大数据分析

 

四、大数据分析的工作原理大数据分析关键技术
 

  没有任何一项技术可以涵盖大数据分析。当然,可以将高级分析应用于大数据,但实际上,多种类型的技术可以共同帮助您从信息中获得最大价值。以下是最大的大数据分析玩家:
 

  1、机器学习。机器学习是训练机器学习方法的AI的特定子集,它使得可以快速自动生成可以分析更大,更复杂的数据并提供更快,更准确的结果的模型,甚至是非常大规模的模型。通过建立精确的模型,组织可以更好地识别获利的机会或避免未知的风险。
 

  2、数据管理。必须先对数据进行高质量的管理,然后才能对其进行可靠的分析。随着数据不断地流入和流出组织,建立可重复的过程以建立和维护数据质量标准非常重要。一旦数据可靠,组织应建立一个主数据管理程序,以使整个企业都在同一页面上。
 

  3、数据挖掘。数据挖掘技术可帮助您检查大量数据以发现数据中的模式-该信息可用于进一步分析,以帮助回答复杂的业务问题。借助数据挖掘软件,您可以筛选出数据中所有混乱和重复的噪音,查明相关内容,使用该信息评估可能的结果,然后加快做出明智决定的步伐。
 

  4、Hadoop的。这个开源软件框架可以存储大量数据,并在商用硬件集群上运行应用程序。由于数据量和种类的不断增加,它已成为开展业务的关键技术,其分布式计算模型可以快速处理大数据。另一个好处是Hadoop的开源框架是免费的,并使用商品硬件存储大量数据。
 

  5、内存分析。通过分析系统内存(而不是硬盘驱动器)中的数据,您可以从数据中获得即时见解并快速采取行动。该技术能够消除数据准备和分析处理等待时间,以测试新场景并创建模型。这不仅是组织保持敏捷性并做出更好的业务决策的简便方法,还使他们能够运行迭代和交互式分析方案。
 

  6、预测分析。预测分析技术使用数据,统计算法和机器学习技术根据历史数据确定未来结果的可能性。就是要对未来会发生的事情提供最佳的评估,因此组织可以更加自信自己正在做出最佳的业务决策。预测分析的一些最常见应用包括欺诈检测,风险,运营和营销。
 

  7、文本挖掘。 借助文本挖掘技术,您可以分析来自Web,注释字段,书籍和其他基于文本的来源中的文本数据,以发现以前从未发现的见解。文本挖掘使用机器学习或自然语言处理技术来梳理文档(电子邮件,博客,Twitter提要,调查,竞争情报等),以帮助您分析大量信息并发现新的主题和术语关系。








 

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