大數據分析：為什麼重要？

已發表: 2022-09-20

使用大數據分析來分析大量數據，以發現未發現的模式、相關性和其他見解。借助當今的技術，您可以快速分析數據並從中獲得洞察力，而使用更傳統的商業智能工具，此過程將花費更長的時間並且效率更低。

一個公司最重要的資源是它的數據。數據總是清醒的。所有網站、電話、傳感器和其他設備每秒都會生成大量數據。無論數據有用與否，我們通常會保留它們以備後用。如果我們查看統計數據，我們每天會產生超過 2.5 quintillion 字節的數據。儘管在這種情況下存在許多大數據問題，但企業發現成功來自於了解如何從數據中獲得洞察力。

大數據分析的發展和歷史

大數據的概念已經存在了一段時間，大多數公司現在意識到，通過捕獲所有進入其運營的數據（可能是實時的），他們可以使用分析從中提取重要價值。在採用人工智能等先進方法時，尤其如此。但即使在 1950 年代，早在“大數據”一詞被創造出來之前，公司就在使用基本分析（基本上是手動瀏覽電子表格中的數字）來尋找模式和見解。

速度和效率是大數據分析的兩個主要優勢。就在幾年前，企業還習慣於收集數據、運行分析並發現可能用於為未來決策提供信息的知識。公司現在可以實時收集數據並分析大數據，以更快地做出選擇，並獲得更多的知識。組織能夠在保持敏捷性的同時更快地運作，從而獲得前所未有的競爭優勢。

大數據分析：為什麼它們至關重要？

組織可以利用他們的數據並使用大數據分析來尋找新的機會。這導致更明智的公司決策、更有效的運營、更高的盈利能力和更快樂的客戶。將大數據與復雜分析相結合的企業以多種方式獲益，包括：

低成本：當涉及到保存大量數據的費用時，基於雲的分析等大數據技術可以大大降低該成本（例如，數據湖）。 此外，大數據分析可幫助企業找到更有效運營的方法。
更快更好的決策制定：由於內存分析的速度和檢查新數據源（例如來自物聯網的流數據）的能力，企業可以快速評估信息並做出快速、有根據的決策。
創造和推廣新鮮商品和服務。 企業可以通過使用分析來確定客戶的需求和滿意度，從而在客戶需要時提供他們想要的東西。大數據分析讓更多企業有機會創造尖端的新產品，以滿足客戶不斷變化的需求。

大數據和智能分析如何運作？

關鍵技術

大數據分析涵蓋多種技術。當然，大數據可以從高級分析中受益，但在實踐中，多種技術結合在一起可以最大限度地發揮數據的價值。關鍵數據如下：

雲計算

雲計算是一種基於訂閱的交付模式，提供成功進行大數據分析所需的可擴展性、快速交付和 IT 效率。各種規模的組織都發現它很有趣，因為它消除了將 IT 需求與不斷變化的業務目標相結合的許多實際和預算障礙。

數據管理

在成功評估之前，數據需要具有高質量和良好的管理。制定和維護數據質量標準的可重複程序至關重要，因為數據不斷進出組織。一旦數據值得信賴，公司就應該建立一個主數據管理程序，將整個公司整合在一起。

數據挖掘

眾所周知，這種技術可以幫助擁有大數據的專家發現數據中的模式。此信息還用於進一步分析，尤其是在回答複雜的業務查詢和問題時。數據挖掘軟件還有助於擺脫混亂和重複的數據噪音，突出相關性，並使用相同的信息來評估結果。他們還加快了做出明智決定的速度。

數據存儲

該技術包括數據湖和數據倉庫。為了讓業務用戶和數據科學家能夠根據需要訪問和使用數據，必須能夠存儲大量有組織和無結構的數據。數據湖以原始格式快速吸收大量未處理的原始數據。它非常適合歸檔來自社交媒體的語音、流音頻和圖像內容等非結構化大數據。在中央數據庫中，數據倉庫保存著大量結構化數據。許多企業都採用這兩種互補的存儲技術。

內存分析

通過在系統內存而不是硬盤驅動器中檢查數據，您可以根據從數據中獲得的見解迅速採取行動。這項技術使組織可以輕鬆保持敏捷並做出更好的業務決策。它還使他們能夠運行迭代和交互式分析場景。該技術能夠消除數據準備和分析處理延遲，以測試新場景和創建模型。

機器學習

現在可以快速自動創建模型來分析更大、更複雜的數據並提供更快、更準確的答案——即使是在非常大的範圍內。機器學習是 AI 的一個專門子集，它教機器如何學習。此外，通過創建準確的模型，公司有更好的機會發現有利可圖的可能性或避免未識別的威脅。

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預測分析

數據、統計算法和機器學習技術都被預測分析技術用來根據歷史數據計算未來事件發生的可能性。這一切都歸結為對未來將發生的事情做出最好的預測，以便公司可以更加確信他們正在做出最佳可行的商業決策。預測分析經常用於欺詐檢測、風險、運營和營銷領域。

結論

在我們的數據驅動經濟中，公司已經開始從數據中獲取商業價值。隨著物聯網的引入，更好的分析和擴展的連接性使企業能夠利用基於數據的巨大機會。大數據解決方案可幫助企業提高態勢感知、做出更明智的決策並獲得競爭優勢。