大數據分析——它是什麼、為什麼重要以及如何在業務中實施它

在當今的數字時代取得成功是困難的。 商業領袖必須非常了解他們的市場——行業、客戶的需求以及不斷變化的市場中斷和利益。 掌握這些事件的唯一方法是結合大數據分析。

隨著機器學習、人工智能和智能自動化等新興技術的日益普及，各行各業的企業已經開始嘗試多種大數據分析應用程序。

在NewVantage Partners 於 2021 年底進行的一項調查中發現，91.7% 的 IT 和業務主管表示他們正在增加對大數據和人工智能的投資，而其中 92.1% 的人表示他們正在從這些技術中獲得巨大的業務成果. 現在，要成為這些統計數據的一部分，必須應用最好的大數據分析技術。

在本文中，我們將探討在您的企業中開始使用大數據分析技術的基礎知識。 但是，在此之前，我們還將研究什麼是大數據分析以及為什麼它對您的業務很重要。

什麼是大數據分析？

大數據分析是發現大量原始數據之間的模式、趨勢和關係的過程，目的是製定以數據為基礎的業務決策。 隨著來自智能設備、網絡使用和客戶交互等多個接觸點的數據不斷湧入，大數據工程師能夠使用這些信息並將其轉化為關鍵的業務洞察力。

大數據分析的類型

大數據可以分為三個主要類別。 這三種類型不僅對於理解大數據的工作方式至關重要，而且對於開始將技術融入業務中也是至關重要的。 以下是這三種類型的大數據分析。

結構化數據——這些數據集根據設置的參數以定義的維度進行組織。 這些是有形的數字，使架構可以輕鬆地對數據進行分類和收集。

非結構化數據——任何帶有不熟悉的模型或結構的數據都被歸類為非結構化數據集。 由於這種數據類型在結構和形式上缺乏特異性，因此很難處理和分析。

半結構化數據——這種數據類型是結構化和非結構化數據類型的混合。 它沒有被分類到任何特定的存儲庫，但由重要的標籤或信息組成，這些標籤或信息可以區分數據集中的元素。

大數據的關鍵要素

該技術圍繞多種功能和組件展開，包括：

大數據架構——傳統的數據倉庫被納入大數據架構中，用於存儲結構化數據。 此外，企業使用以原生格式存儲多個數據集的數據湖，通常基於Hadoop、Spark和 NoSQL 數據庫等大數據分析技術構建。

大數據分析——大數據架構通常用於分析應用程序，這些應用程序可以從報告到高級分析，如發現異常。 具體而言，機器學習一直受益於大數據的存在，以發現決定業務圖表的模式。

大數據集成——在大數據中採用了幾種集成技術，為數據發現、清理和驗證等分析階段準備信息。 在定義大數據項目的成功時，該元素非常關鍵。

[另請閱讀：什麼是數據集成以及為什麼它對您的業務很重要？ ]

大數據治理——需要有效的數據治理來確保數據收集一致並符合數據標準和隱私法規。 為了實現這一目標，數據質量管理實踐被納入大數據集成的每一步。

現在我們已經解決了什麼是大數據的基礎知識，讓我們看看大數據分析對您的業務的重要性。

大數據分析的優勢

大數據分析的重要性代表著成熟的公司和初創公司。 對於前者，它有助於理解大量數據集，對於後者，它有助於提高敏捷性和快速做出以數據為中心的決策的能力。

了解客戶

大數據分析應用程序幫助企業全面了解其客戶。 是什麼讓他們採取行動，他們購買什麼類型的產品以及何時購買，他們如何與企業互動，以及他們為什麼選擇某個公司/產品而不是其他公司/產品。

通過正確的大數據分析技術，企業能夠從內部數據、社交媒體、公共數據和瀏覽器日誌中收集數據——這種組合可以從內而外地了解客戶的期望。

尋找趨勢

識別和跟踪模式和行為是大數據分析的另一組好處。 它告訴企業他們的增長方向，他們的產品需求是什麼以及隨著時間的推移它是如何變化的。 該技術消除了趨勢預測中的“本能”。

大數據工具旨在整理來自社交媒體和傳統媒體集的趨勢、客戶行為模式。 反過來，它會告知企業在有針對性的廣告和客戶保留方面，他們應該將精力集中在積極主動的層面上。

監控競爭

傳統上，了解競爭動態僅限於閱讀商業新聞、假裝是客戶以深入了解流程等活動。然而，今天，您無需離開辦公桌即可獲得所需的有關競爭的所有信息。

谷歌趨勢可以顯示品牌的受歡迎程度，社交媒體可以了解人們對產品的看法，評級和評論網站可以顯示品牌落後的地方。 所有這些都可以通過簡單的大數據分析技術實現。

更好的運營

需要大數據技術來優化業務流程和運營。 通過融入每一個數據密集型業務運營（如生產線、客戶訂購系統等）中，該技術被用於定義效率、發現異常並突出何時需要改進流程。

大數據分析的這些好處在零售、供應鏈、電信、醫療保健和其他類似行業等行業得到了廣泛應用。

調整商業模式

公司已使用大數據分析應用程序更新其當前產品，同時推出新產品和業務線。 借助大量市場數據，企業能夠定義客戶正在尋找什麼以及哪些企業正在滿足他們的需求。 反過來，這些信息被用來定義新產品和商業模式。

我們介紹的大數據分析的優勢只是對公司如何使用大數據的表面解釋。 該技術還有許多其他方式被用於全球初創企業和已建立的商業生態系統。 但是，對於該領域的新業務，重要的是要了解這些好處只有在您正確地將大數據分析集成到您的業務中時才會發生。

如何開始在您的業務中進行大數據分析？

獲得大數據技術所承諾的所有好處的一個重要部分是知道如何開始將其​​納入您的業務模型。

在 Appinventiv，每當客戶來找我們尋求幫助以創建大數據項目時，我們都會看到這個過程發生。

當業務主管確信他們錯過了大數據的好處時，大數據項目就會出現。 這種信念導致 CMO 和 CIO 團隊在他們指定並製定必須追求的洞察力範圍並圍繞他們構建分析架構的地方一起工作。 接下來，企業啟動了一個小型 IT 項目，CIO 團隊在其中設計了一個複雜的系統，他們在其中捕獲原始數據並將其轉換為結構化信息。

現在，當分析專業人員開始使用最初為其創建大數據模型的數據時，他們開始注意到系統中的問題並開始迭代循環。

在我們的數據分析服務之旅中，我們已經多次目睹這種情況發生。

例如，當我們為美國一家領先的電信公司創建數據分析平台時，我們的第一步是使用 Spark 和 Hadoop 等 Apache 技術在雲上存儲和分析他們的數據。 為了使數據洞察力易於訪問，我們通過交互式儀表板部署了不同的BI 解決方案。 結果？

我們的努力使客戶消費數據得到 100% 的處理，數據質量和可訪問性提高了 85%。

回到業務中的大數據分析入門，我們向客戶提供的建議首先是從非常小的開始。 它可以小到識別客戶正在查看和離開頁面的產品——可用於發送後續電子郵件或推送通知的信息。

其次，我們建議在一次性模型中捕獲數據，而不是創建用於捕獲和分析數據的流程。 如果您從捕獲執行測試所需的特定數據開始，您會發現數據量易於管理。 在這個階段，我們包括一名分析工程師。 他們可以突出顯示他們需要哪些數據，以及對於特定的大數據模型應該忽略哪些數據。

一旦掌握了這兩個階段，您就可以進入更廣泛地在業務中採用大數據的階段。 通過這些有針對性的小步驟整合大數據可能是成本最低、速度最快的方法。 對大數據的重大投資是否會被證明是有益的，或者從長遠來看如何獲得回報，這將使企業更加清晰。 毫無疑問，為什麼大數據很重要，但讓他人受益的東西可能不會以同樣的方式讓你受益。 通過運行這些小型原型，您將能夠決定您的業務是否需要大數據。

第三，重要的是要了解與整合大數據相關的挑戰。 事先知道這些是什麼，將有助於圍繞項目規模做出有計劃的決策。 以下是其中的一些挑戰——

• 管理數據——隨著業務的增長，必須收集的數據的大小也會增加。
• 保持數據質量——企業最終會花費大量時間來清理數據並準備好洞察力。
• 保持數據安全——隱私問題是大數據不可避免的一部分，特別是因為它們包含大量業務數據。 這就是嚴格的合規性檢查出現的地方。

雖然這突出了將大數據整合到業務中最安全的方法，但了解大數據分析的工作原理同樣重要。 它會給你一個如何開始的框架。 讓我們在結束本文時研究一下。

大數據分析如何工作？

大數據分析主要是一個四個階段的過程，企業使用它來獲取知情數據作為結果。 以下是這些階段的內容：

數據收集——這裡的數據（結構化、非結構化和半結構化）從多個來源收集並存儲在數據倉庫中，BI 工具可以在其中分析它們。 通常，高度多樣化的非結構化數據被分配了各自的元數據並存儲在數據湖中。

數據處理——收集和存儲數據後，對它們進行處理以獲得查詢結果。 為了實現這一點，有兩種處理選項可用——批處理，即隨著時間的推移查看大型數據集，以及處理小批量數據的流處理。

數據清理——數據，無論大小，都需要清理以提高數據質量並獲得更好的結果。 在這個階段，數據在相同的上下文中格式化，所有不相關的重複數據都從系統中刪除。

數據分析——這是將收集到的數據轉化為洞察力的階段。 一些最流行的數據分析方法包括——數據挖掘、預測分析和深度學習。

包起來！

因此，這裡是您開始使用大數據分析所需了解的一切。 雖然集成的方法可能會有所不同，但最終結果應該是相同的——大數據應該解決業務問題，而不是讓它們變得複雜。

如果您希望在您的業務中添加大數據技術並尋求支持以開始使用，請與我們的數據分析團隊聯繫。 我們將為您確定大數據最有益的領域，並努力將其納入。