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大数据分析

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鸣叫
数据

大数据分析有着悠久而辉煌的历史。

大数据的概念已经存在多年,大多数公司现在意识到,如果他们捕获流入其运营的所有数据,他们可以使用分析来提取巨大的价值。早在 1950 年代,也就是“大数据”一词出现之前的几十年,企业就在使用基本分析(只是电子表格上的人工检查的数字)来识别洞察力和趋势。

另一方面,大数据分析的新优势是速度和效率。几年前,一家公司会为未来的决策收集数据、运行分析和挖掘知识,而今天的组织可以识别当前决策的洞察力。更快地工作 - 并保持灵活 - 为企业带来了前所未有的竞争优势。

 

大数据分析的意义何在?

 

大数据分析可帮助企业利用数据并发现新机会。因此,更明智的业务决策、更有效的运营、更高的利润和更快乐的消费者是结果。 IIA 研究总监 Tom Davenport 就他的论文 Big Data in Big Companies 采访了 50 多家企业,了解他们如何利用大数据。他发现它们在以下方面很有价值:

降低成本。 在存储大量数据时,Hadoop 和基于云的分析等大数据技术可显着节省成本,并能够发现更有效的业务方法。

更快,更好的决策。 借助 Hadoop 的速度和内存分析,以及研究新数据源的能力,企业可以即时评估信息并根据所学做出决策。

新产品和服务。 有了使用分析来衡量客户需求和满意度的能力,就有可能为客户提供他们想要的东西。据 Davenport 称,越来越多的组织正在使用大数据分析来创造新商品以满足客户的需求。

它是什么以及它如何运作是两项最重要的技术。

大数据分析是一个包含多种技术的广义术语。当然,高级分析可以与大数据一起使用,但事实上,多种形式的技术协作可以帮助您充分利用数据。主要参与者如下:

机器学习 是一个术语,指的是机器学习的研究,它是人工智能的一个子集,它教机器学习允许快速和自动创建模型,这些模型可以分析更多、更复杂的数据并提供更快、更准确的答案——即使在大规模。通过开发详细的模型,可以提高组织识别盈利可能性或避免不可预见风险的机会。

 

信息管理.在数据能够被成功评估之前,它必须是高质量和管理良好的。由于有如此多的数据进出业务,因此建立和维护数据质量标准的可重复流程至关重要。一旦数据可靠,企业应实施主数据管理计划,以确保公司中的每个人都在同一页面上。

 

数据挖掘 是一个术语,指的是数据挖掘技术的过程,使您可以分析大量数据以找到模式,然后可以将其用于进一步分析以解决复杂的业务问题。您可以使用数据挖掘工具筛选数据中所有混乱和重复的噪音,突出显示相关的内容,使用这些知识来评估可能的结果,然后加快做出有根据的决策的过程。

 

Hadoop.在商品硬件集群上,这个开源软件框架可以存储大量数据并执行程序。由于数据量和种类的不断增加,它已成为执行业务的关键技术,其分布式计算模型可以快速处理大数据。另一个优点是 Hadoop 的开源架构是免费的,可以在廉价的硬件上存储大量数据。

 

内存中的分析处理。 通过研究系统内存(而不是硬盘驱动器)中的数据,您可以从数据中获得快速洞察并迅速采取行动。该技术允许组织通过消除数据准备和分析处理延迟来更快地测试新场景并创建模型。这不仅是企业保持敏捷和做出更好业务决策的一种简单方法,而且还允许他们运行迭代和交互式分析场景。

 

预测分析 是一个术语,指的是对数据模式的研究,统计算法和机器学习技术用于预测分析,以根据历史数据确定未来结果的可能性。这一切都是为了让组织对未来会发生什么做出最准确的预测,这样他们就可以更有信心做出最好的业务决策。预测分析用于多种目的,包括欺诈检测、风险管理、运营和营销。

 

文本挖掘 是一种分析文本的方法。文本挖掘技术允许您分析来自网络、评论框、书籍和其他基于文本的来源的文本数据,以揭示以前看不见的见解。文本挖掘梳理文档——电子邮件、博客、Twitter 提要、调查、竞争情报等——使用机器学习或自然语言处理技术帮助您评估大量数据并识别新主题和术语相关性。

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汉娜
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