大数据分析：为什么重要？

已发表: 2022-09-20

使用大数据分析来分析大量数据，以发现未发现的模式、相关性和其他见解。借助当今的技术，您可以快速分析数据并从中获得洞察力，而使用更传统的商业智能工具，此过程将花费更长的时间并且效率更低。

一个公司最重要的资源是它的数据。数据总是清醒的。所有网站、电话、传感器和其他设备每秒都会生成大量数据。无论数据有用与否，我们通常会保留它们以备后用。如果我们查看统计数据，我们每天会产生超过 2.5 quintillion 字节的数据。尽管在这种情况下存在许多大数据问题，但企业发现成功来自于了解如何从数据中获得洞察力。

大数据分析的发展和历史

大数据的概念已经存在了一段时间，大多数公司现在意识到，通过捕获所有进入其运营的数据（可能是实时的），他们可以使用分析从中提取重要价值。在采用人工智能等先进方法时，尤其如此。但即使在 1950 年代，早在“大数据”一词被创造出来之前，公司就在使用基本分析（基本上是手动浏览电子表格中的数字）来寻找模式和见解。

速度和效率是大数据分析的两个主要优势。就在几年前，企业还习惯于收集数据、运行分析并发现可能用于为未来决策提供信息的知识。公司现在可以实时收集数据并分析大数据，以更快地做出选择，并获得更多的知识。组织能够在保持敏捷性的同时更快地运作，从而获得前所未有的竞争优势。

大数据分析：为什么它们至关重要？

组织可以利用他们的数据并使用大数据分析来寻找新的机会。这导致更明智的公司决策、更有效的运营、更高的盈利能力和更快乐的客户。将大数据与复杂分析相结合的企业以多种方式获益，包括：

低成本：当涉及到保存大量数据的费用时，基于云的分析等大数据技术可以大大降低该成本（例如，数据湖）。 此外，大数据分析可帮助企业找到更有效运营的方法。
更快更好的决策制定：由于内存分析的速度和检查新数据源（例如来自物联网的流数据）的能力，企业可以快速评估信息并做出快速、有根据的决策。
创造和推广新鲜商品和服务。 企业可以通过使用分析来确定客户的需求和满意度，从而在客户需要时提供他们想要的东西。大数据分析让更多企业有机会创造尖端的新产品，以满足客户不断变化的需求。

大数据和智能分析如何运作？

关键技术

大数据分析涵盖多种技术。当然，大数据可以从高级分析中受益，但在实践中，多种技术结合在一起可以最大限度地发挥数据的价值。关键数据如下：

云计算

云计算是一种基于订阅的交付模式，提供成功进行大数据分析所需的可扩展性、快速交付和 IT 效率。各种规模的组织都发现它很有趣，因为它消除了将 IT 需求与不断变化的业务目标相结合的许多实际和预算障碍。

数据管理

在成功评估之前，数据需要具有高质量和良好的管理。制定和维护数据质量标准的可重复程序至关重要，因为数据不断进出组织。一旦数据值得信赖，公司就应该建立一个主数据管理程序，将整个公司整合在一起。

数据挖掘

众所周知，这种技术可以帮助拥有大数据的专家发现数据中的模式。此信息还用于进一步分析，尤其是在回答复杂的业务查询和问题时。数据挖掘软件还有助于摆脱混乱和重复的数据噪音，突出相关性，并使用相同的信息来评估结果。他们还加快了做出明智决定的速度。

数据存储

该技术包括数据湖和数据仓库。为了让业务用户和数据科学家能够根据需要访问和使用数据，必须能够存储大量有组织和无结构的数据。数据湖以原始格式快速吸收大量未处理的原始数据。它非常适合归档来自社交媒体的语音、流音频和图像内容等非结构化大数据。在中央数据库中，数据仓库保存着大量结构化数据。许多企业都采用这两种互补的存储技术。

内存分析

通过在系统内存而不是硬盘驱动器中检查数据，您可以根据从数据中获得的见解迅速采取行动。这项技术使组织可以轻松保持敏捷并做出更好的业务决策。它还使他们能够运行迭代和交互式分析场景。该技术能够消除数据准备和分析处理延迟，以测试新场景和创建模型。

机器学习

现在可以快速自动创建模型来分析更大、更复杂的数据并提供更快、更准确的答案——即使是在非常大的范围内。机器学习是 AI 的一个专门子集，它教机器如何学习。此外，通过创建准确的模型，公司有更好的机会发现有利可图的可能性或避免未识别的威胁。

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预测分析

数据、统计算法和机器学习技术都被预测分析技术用来根据历史数据计算未来事件发生的可能性。这一切都归结为对未来将发生的事情做出最好的预测，以便公司可以更加确信他们正在做出最佳可行的商业决策。预测分析经常用于欺诈检测、风险、运营和营销领域。

结论

在我们的数据驱动经济中，公司已经开始从数据中获取商业价值。随着物联网的引入，更好的分析和扩展的连接性使企业能够利用基于数据的巨大机会。大数据解决方案可帮助企业提高态势感知、做出更明智的决策并获得竞争优势。