大数据分析——它是什么、为什么重要以及如何在业务中实施它

在当今的数字时代取得成功是困难的。 商业领袖必须非常了解他们的市场——行业、客户的需求以及不断变化的市场中断和利益。 掌握这些事件的唯一方法是结合大数据分析。

随着机器学习、人工智能和智能自动化等新兴技术的日益普及，各行各业的企业已经开始尝试多种大数据分析应用程序。

在NewVantage Partners 于 2021 年底进行的一项调查中发现，91.7% 的 IT 和业务主管表示他们正在增加对大数据和人工智能的投资，而其中 92.1% 的人表示他们正在从这些技术中获得巨大的业务成果. 现在，要成为这些统计数据的一部分，必须应用最好的大数据分析技术。

在本文中，我们将探讨在您的企业中开始使用大数据分析技术的基础知识。 但是，在此之前，我们还将研究什么是大数据分析以及为什么它对您的业务很重要。

什么是大数据分析？

大数据分析是发现大量原始​​数据之间的模式、趋势和关系的过程，目的是制定以数据为基础的业务决策。 随着来自智能设备、网络使用和客户交互等多个接触点的数据不断涌入，大数据工程师能够使用这些信息并将其转化为关键的业务洞察力。

大数据分析的类型

大数据可以分为三个主要类别。 这三种类型不仅对于理解大数据的工作方式至关重要，而且对于开始将技术融入业务中也是至关重要的。 以下是这三种类型的大数据分析。

结构化数据——这些数据集根据设置的参数以定义的维度进行组织。 这些是有形的数字，使架构可以轻松地对数据进行分类和收集。

非结构化数据——任何带有不熟悉的模型或结构的数据都被归类为非结构化数据集。 由于这种数据类型在结构和形式上缺乏特异性，因此很难处理和分析。

半结构化数据——这种数据类型是结构化和非结构化数据类型的混合。 它没有被分类到任何特定的存储库，但由重要的标签或信息组成，这些标签或信息可以区分数据集中的元素。

大数据的关键要素

该技术围绕多种功能和组件展开，包括：

大数据架构——传统的数据仓库被纳入大数据架构中，用于存储结构化数据。 此外，企业使用以原生格式存储多个数据集的数据湖，通常基于Hadoop、Spark和 NoSQL 数据库等大数据分析技术构建。

大数据分析——大数据架构通常用于分析应用程序，这些应用程序可以从报告到高级分析，如发现异常。 具体而言，机器学习一直受益于大数据的存在，以发现决定业务图表的模式。

大数据集成——在大数据中采用了几种集成技术，为数据发现、清理和验证等分析阶段准备信息。 在定义大数据项目的成功时，该元素非常关键。

[另请阅读：什么是数据集成以及为什么它对您的业务很重要？ ]

大数据治理——需要有效的数据治理来确保数据收集一致并符合数据标准和隐私法规。 为了实现这一目标，数据质量管理实践被纳入大数据集成的每一步。

现在我们已经解决了什么是大数据的基础知识，让我们看看大数据分析对您的业务的重要性。

大数据分析的优势

大数据分析的重要性代表着成熟的公司和初创公司。 对于前者，它有助于理解大量数据集，对于后者，它有助于提高敏捷性和快速做出以数据为中心的决策的能力。

了解客户

大数据分析应用程序帮助企业全面了解其客户。 是什么让他们采取行动，他们购买什么类型的产品以及何时购买，他们如何与企业互动，以及他们为什么选择某个公司/产品而不是其他公司/产品。

通过正确的大数据分析技术，企业能够从内部数据、社交媒体、公共数据和浏览器日志中收集数据——这种组合可以从内而外地了解客户的期望。

寻找趋势

识别和跟踪模式和行为是大数据分析的另一组好处。 它告诉企业他们的增长方向，他们的产品需求是什么以及随着时间的推移它是如何变化的。 该技术消除了趋势预测中的“本能”。

大数据工具旨在整理来自社交媒体和传统媒体集的趋势、客户行为模式。 反过来，它会告知企业在有针对性的广告和客户保留方面，他们应该将精力集中在积极主动的层面上。

监控竞争

传统上，了解竞争动态仅限于阅读商业新闻、假装是客户以深入了解流程等活动。然而，今天，您无需离开办公桌即可获得所需的有关竞争的所有信息。

谷歌趋势可以显示品牌的受欢迎程度，社交媒体可以了解人们对产品的看法，评级和评论网站可以显示品牌落后的地方。 所有这些都可以通过简单的大数据分析技术实现。

更好的运营

需要大数据技术来优化业务流程和运营。 通过融入每一个数据密集型业务运营（如生产线、客户订购系统等），该技术被用于定义效率、发现异常并突出何时需要改进流程。

大数据分析的这些好处在零售、供应链、电信、医疗保健和其他类似行业等行业得到了广泛应用。

调整商业模式

公司已使用大数据分析应用程序更新其当前产品，同时推出新产品和业务线。 借助大量市场数据，企业能够定义客户正在寻找什么以及哪些企业正在满足他们的需求。 反过来，这些信息被用来定义新产品和商业模式。

我们介绍的大数据分析的优势只是对公司如何使用大数据的表面解释。 该技术还有许多其他方式被用于全球初创企业和已建立的商业生态系统。 但是，对于该领域的新业务，重要的是要了解这些好处只有在您正确地将大数据分析集成到您的业务中时才会发生。

如何开始在您的业务中进行大数据分析？

获得大数据技术所承诺的所有好处的一个重要部分是知道如何开始将其纳入您的业务模型。

在 Appinventiv，每当客户来找我们寻求帮助以创建大数据项目时，我们都会看到这个过程发生。

当业务主管确信他们错过了大数据的好处时，大数据项目就会出现。 这种信念导致 CMO 和 CIO 团队在他们指定并制定必须追求的洞察力范围并围绕他们构建分析架构的地方一起工作。 接下来，企业启动了一个小型 IT 项目，CIO 团队在其中设计了一个复杂的系统，他们在其中捕获原始数据并将其转换为结构化信息。

现在，当分析专业人员开始使用最初为其创建大数据模型的数据时，他们开始注意到系统中的问题并开始迭代循环。

在我们的数据分析服务之旅中，我们已经多次目睹这种情况发生。

例如，当我们为美国一家领先的电信公司创建数据分析平台时，我们的第一步是使用 Spark 和 Hadoop 等 Apache 技术在云上存储和分析他们的数据。 为了使数据洞察力易于访问，我们通过交互式仪表板部署了不同的BI 解决方案。 结果？

我们的努力使客户消费数据得到 100% 的处理，数据质量和可访问性提高了 85%。

回到业务中的大数据分析入门，我们向客户提供的建议首先是从非常小的开始。 它可以小到识别客户正在查看和离开页面的产品——可用于发送后续电子邮件或推送通知的信息。

其次，我们建议在一次性模型中捕获数据，而不是创建用于捕获和分析数据的流程。 如果您从捕获执行测试所需的特定数据开始，您会发现数据量易于管理。 在这个阶段，我们包括一名分析工程师。 他们可以突出显示他们需要哪些数据，以及对于特定的大数据模型应该忽略哪些数据。

一旦掌握了这两个阶段，您就可以进入更广泛地在业务中采用大数据的阶段。 通过这些有针对性的小步骤整合大数据可能是成本最低、速度最快的方法。 对大数据的重大投资是否会被证明是有益的，或者从长远来看如何获得回报，这将使企业更加清晰。 毫无疑问，为什么大数据很重要，但让他人受益的东西可能不会以同样的方式让你受益。 通过运行这些小型原型，您将能够决定您的业务是否需要大数据。

第三，重要的是要了解与整合大数据相关的挑战。 事先知道这些是什么，将有助于围绕项目规模做出有计划的决策。 以下是其中的一些挑战——

• 管理数据——随着业务的增长，必须收集的数据的大小也会增加。
• 保持数据质量——企业最终会花费大量时间来清理数据并准备好洞察力。
• 保持数据安全——隐私问题是大数据不可避免的一部分，特别是因为它们包含大量业务数据。 这就是严格的合规性检查出现的地方。

虽然这突出了将大数据整合到业务中最安全的方法，但了解大数据分析的工作原理同样重要。 它会给你一个如何开始的框架。 让我们在结束本文时研究一下。

大数据分析如何工作？

大数据分析主要是一个四个阶段的过程，企业使用它来获取知情数据作为结果。 以下是这些阶段的内容：

数据收集——这里的数据（结构化、非结构化和半结构化）从多个来源收集并存储在数据仓库中，BI 工具可以在其中分析它们。 通常，高度多样化的非结构化数据被分配了各自的元数据并存储在数据湖中。

数据处理——收集和存储数据后，对它们进行处理以获得查询结果。 为了实现这一点，有两种处理选项可用——批处理，即随着时间的推移查看大型数据集，以及处理小批量数据的流处理。

数据清理——数据，无论大小，都需要清理以提高数据质量并获得更好的结果。 在这个阶段，数据在相同的上下文中格式化，所有不相关的重复数据都从系统中删除。

数据分析——这是将收集到的数据转化为洞察力的阶段。 一些最流行的数据分析方法包括——数据挖掘、预测分析和深度学习。

包起来！

因此，这里是您开始使用大数据分析所需了解的一切。 虽然集成的方法可能会有所不同，但最终结果应该是相同的——大数据应该解决业务问题，而不是让它们变得复杂。

如果您希望在您的业务中添加大数据技术并寻求支持以开始使用，请与我们的数据分析团队联系。 我们将为您确定大数据最有益的领域，并努力将其纳入。