大數據分析服務：揭開成功的秘密

數據無疑是組織最重要、最有價值的資源之一。 任何提供有用資訊的東西都可以稱為數據。 隨著世界的快速發展和新技術的發展，數據的價值不斷提升。 認識到資料的影響和重要性，許多組織已投資數百萬美元來儲存資料並保護其免受潛在威脅。 除此之外，全球數據需求的突然增長催生了數據中心和專用數據設施。 人們提出了數據對於組織為何以及如何重要的主題，本部落格旨在回答這個問題。

• 目前數位宇宙中大約有 44 ZB 的數據，而這一數量預計將快速成長。
• 大量研究和調查顯示，94% 的公司認為數據和分析對其績效和公司數位轉型至關重要。
• 消費者洞察驅動的組織獲得新客戶的機會提高了 23 倍，留住這些客戶的機會提高了 6 倍。
• 實施大數據專案有許多優勢，包括改善策略決策 (69%)、增強營運流程控制 (54%) 以及提高消費者知識 (52%)。Noe#24kmk12345

上述事實和數據清楚地定義了當今數位環境中數據的本質和意義。 現在讓我們來了解大數據分析到底是什麼來培養我們的知識。

了解大數據分析

分析大量數據以查找可能幫助企業做出明智營運決策的資訊（例如隱藏模式、相關性、市場趨勢和客戶偏好）的挑戰性過程稱為大數據分析。 組織可以使用資料分析技術和流程來分析資料集並獲得新的見解。 有關業務績效和營運的基本查詢可透過商業智慧 (BI) 查詢來解決。 進階分析是大數據分析的子集，包括預測模型、統計演算法和分析系統支援的假設分析等面向。

大數據分析服務的重要性

大數據分析服務至關重要，因為它們使企業能夠利用數據來尋找最佳化和改進的領域。 在所有企業部門中，提高效率可以帶來更精明的整體營運、更多的利潤和滿意的客戶。 大數據分析可幫助企業削減成本並創造卓越的、以客戶為中心的商品和服務。

數據分析有助於產生洞察力，從而增強我們社會的運作方式。 醫療保健行業的大數據分析對於追蹤和分析個人患者記錄以及在全球範圍內監控結果至關重要。 大數據幫助各國政府的衛生部決定如何在 COVID-19 大流行期間處理疫苗接種，並制定預防未來大流行爆發的策略。

大數據分析服務的優點與好處

提高整體效率和效能

大數據分析服務的各種工具可以顯著提高營運效率。 大數據技術與客戶或客戶聯繫並收集他們富有洞察力的評論，以編譯大量可用的客戶資料。 然後可以透過分析和解釋從這些數據中提取客戶的品味、購買模式和其他相關的隱藏見解，使企業能夠開發客製化的商品和服務。 大數據分析可以定位和檢查最新的市場趨勢，讓您比競爭對手更具優勢。 這些服務能夠自動執行重複的程序和流程，從而釋放人類工作人員在過程中的重要時間。

增加收入，同時維持忠實消費者

大規模客戶資料收集和分析是大數據分析服務的主要目標之一。 客戶的數位足跡將顯示出許多有關他們的購買習慣、偏好、需求等的資訊。 借助這些消費者數據，可以創建專門滿足各種客戶類別需求的產品和服務。 一家公司越個人化，就會吸引越多的客戶。 個人化和高品質的商品和服務可以提高客戶忠誠度。 如果您以公平且有競爭力的價格提供最高品質的產品，並提供個人化的功能或折扣，那麼客戶將一次又一次地回到您身邊。

實現更好的業務決策

大數據分析和技術非常有能力挖掘龐大的資料庫以獲取有洞察力的數據，這些數據可以轉化為有用的公司計劃和策略。 由於創新取決於這些實現，因此大數據分析服務可以改變您的業務。 您所獲得的知識可以應用於調整公司策略、創造新的商品和服務（可以解決特定的客戶問題）、增強客戶服務、提高員工效率以及開髮品牌推廣的新穎方法。 除此之外，從數據中收集的各種趨勢、模式和見解可以提供有價值的信息，可用於製定更加量身定制和以業務為中心的戰略。

更加關注當地環境

這對於為附近消費者提供服務的小型公司尤其重要。 即使您的公司在有限的環境中運營，了解競爭對手也至關重要。 可以使用大數據技術掃描和分析當地市場，從而為您提供見解，讓您了解涉及供應商和客戶的區域趨勢。 透過在您的專業本地市場提供高度客製化的產品和服務，您可以利用這些見解來獲得競爭優勢。

簡化業務運營

使用大數據分析服務可以改善所有類型的業務活動。 它有助於優化公司流程，從而節省成本、提高生產力並提高客戶滿意度。 人力資源管理和招聘可能都會得到改善。 組織可以透過改善詐欺偵測、風險管理和網路安全規劃來減少財務損失並避免對其營運可能造成的危害。 改善物理過程是大數據分析最有趣和最有成效的用途之一。 例如，大數據和數據科學可用於建立預測性維護計劃，以降低重要係統和設備的維修成本和停機時間。

大數據分析用例

詐欺識別

大數據分析可以幫助公司更快地識別詐欺行為。 企業可以透過大數據分析累積和分析大量有關客戶交易和活動的數據，以便發現可能指向詐欺活動的模式或異常情況。 對於想要使用大數據分析進行詐欺偵測的企業來說，需要一個能夠收集、儲存和分析大量資料的強大資料管理系統。 為了發現可能的詐欺情況，他們還必須使用機器學習演算法和預測建模等高階分析技術來檢查資料。

自動化供應鏈優化

充分優化的供應鏈保證了商品和服務的有效和無縫流動。 透過收集、評估大量供應鏈統計數據並採取行動，大數據分析在過程中發揮著至關重要的作用。 企業可以透過分析數據來找出供應鏈中需要改進的運輸、庫存管理和訂單處理領域。 大數據分析可以幫助公司找到交貨延誤的根本原因，並建議替代路線以提高效率。 大數據分析還可以幫助組織進行需求預測和供應鏈最佳化。 企業可以透過分析先前的需求趨勢、消費者行為和市場狀況數據來預測未來需求。

網路安全監控

維護網路安全最重要的方面之一是保護敏感資料並防止網路攻擊。 透過評估與網路活動相關的大量數據並即時發現潛在的安全風險，大數據分析可以幫助企業更好地保護其網路。 企業可以定位問題，因為尖端演算法和機器學習方法可以收集、分析和發現日誌資料、網路流量和使用者行為的趨勢。 這使得企業可以在網路攻擊造成重大損害之前避免網路攻擊。 企業可以利用資料驅動的見解來增強其安全態勢，從而保護其寶貴資產的安全並防止駭客攻擊。

醫療保健診斷和治療計劃

大數據分析改變了醫療保健領域的診斷和治療計劃。 醫療保健專業人員可以透過評估患者數據和改善患者治療結果來創建個人化治療計劃和自動診斷系統。 還可以使用穿戴式技術來監控即時患者健康狀況。 透過整合臨床決策支援系統、電子健康記錄和機器學習演算法等技術，可以實現醫療保健程序的自動化和簡化。 大數據分析還可以幫助醫療保健從業者改善患者護理並降低與不良評估或治療相關的費用。 他們可以利用數據分析發現患者數據的模式和趨勢，創建個人化的治療方案，以滿足每位患者的特定需求。 這可以提高患者的治療效果並減少昂貴的再次入院的機會。

包起來

正如我們從部落格中可以得出的結論，數據是全球任何組織的主要資產之一。 由於資料量龐大，其速度、多樣性和複雜性決定了資料量，因此需要現代技術和方法。 機器學習、人工智慧和數據分析已成為管理這種數據驅動環境的重要資源。 資料提取的優勢是巨大的。 數據驅動的洞察透過提高客戶滿意度和忠誠度以及效率和績效來改變公司的策略方法。 此外，數據分析對政府、醫療保健和其他各種行業決策的影響超越了組織界限。

大數據分析在各個領域展示了其能力。 它對從快速發現詐欺趨勢到簡化供應鏈、增強網路安全和醫療保健轉型等各個方面都產生了重大影響。 可以處理並使用大量資料集來產生可操作的見解，從而改變遊戲規則，使企業和部門能夠做出更好的決策，更有效率地運行，並最終取得成功。 大數據分析是現代社會的策略資產，帶來了數據驅動創新和解決問題的新時代。 它不僅僅是一個工具。

了解更多：86% 的公司正在轉向大數據分析公司來增強客戶體驗

常見問題解答

Q1 大數據分析有哪 4 種不同類型？

答：

診斷分析

您可以用來檢查資料和內容的最複雜的大數據分析之一是診斷分析。 您可以回答“為什麼會發生這種情況？”的問題。 透過使用您收集的知識進行此類分析。 因此，您可以透過研究數據來了解與您工作的公司、其客戶、員工、商品等相關的特定行為和事件的原因。

描述性分析

企業用來監控當前趨勢和營運績效的最受歡迎的分析類型之一是描述性分析。 它是原始資料分析的初始階段之一，透過基本的數學運算提供有關樣本和測量結果的陳述。 其他類型的分析可用於更多地了解您透過描述性分析發現的趨勢的原因。

規範性分析

規範性分析使用大量模擬和方法，根據描述性和預測性分析的結果尋找改善公司流程的想法。 它根據數據洞察為公司下一步最佳行動提出建議。

預測分析

顧名思義，此類數據分析的重點是根據數據洞察創建有關潛在結果的預測。 它採用各種複雜的預測技術和模型，包括機器學習和統計建模，以獲得最佳結果。

Q2 大數據的例子有哪些？

答：大數據源自多種來源，包括客戶資料庫、交易處理系統、文件、電子郵件、醫療記錄、互聯網上的點擊流日誌、行動應用程式和社交網路。它還包括機器產生的數據，例如網路和伺服器日誌文件，以及來自工業機械、物聯網設備和製造機器上的感測器的數據。 除了來自內部系統的數據之外，大數據環境通常還包括有關消費者、金融市場、天氣和交通狀況、地理資訊、科學研究等的外部數據。 大數據應用程式經常使用連續處理和收集的串流數據，包括圖像、視訊和音訊檔案。

Q3 大數據如何儲存和處理？

答：資料湖經常用於儲存大數據。雖然資料湖可以處理各種資料類型，並且通常基於 Hadoop 叢集、雲端物件儲存服務、NoSQL 資料庫或其他大數據平台，但資料倉儲通常建構在關聯式資料庫上，並且僅保存結構化資料。 在許多大數據環境中，中央資料湖可能與其他平台（例如關聯式資料庫或資料倉儲）耦合，這些平台在分散式設計中混合了許多系統。 對於特定的分析需求，大數據系統中的資料可能會保持未處理狀態，然後進行過濾和結構化。 在其他情況下，使用資料準備和挖掘軟體進行預處理，以便為定期執行的應用程式做好準備。